¿Qué mejoras trae la serie GPT-4.1 frente a GPT-4o? Principales diferencias 73

小编 · 2025-04-15

OpenAI lanzó anoche la serie GPT-4.1, que reemplaza a 4o con una excelente relación calidad-precio dentro de su lineup. Ofrece una ventana de contexto de 1 millón de tokens y un rendimiento destacado; las versiones 4.1 nano y mini tienen precios asequibles y son ideales para grandes volúmenes de tareas con textos largos. Su capacidad de programación supera a GPT-4.5, pero queda por debajo de modelos de razonamiento como o1. Estas son las principales diferencias entre GPT-4.1 y GPT-4o.

¿Qué mejoras trae la serie GPT-4.1 frente a GPT-4o? Principales diferencias

Openai lanzó anoche la serie GPT-4.1. GPT-4.1 sustituye a 4o y ofrece una excelente relación calidad-precio (dentro del ecosistema de OpenAI). Cuenta con un contexto ultralargo de 1M y un rendimiento excepcional. Las versiones 4.1 nano y mini tienen precios muy asequibles, lo que las hace ideales para manejar grandes cantidades de tareas con textos largos. La capacidad de código supera a GPT-4.5, aunque no alcanza a los modelos de razonamiento como o1. GPT-4.1 presenta mejoras notables respecto a GPT-4o en varios aspectos. A continuación, sus principales diferencias:

¿Qué mejoras y diferencias tiene la serie GPT-4.1 respecto a GPT-4o?.webp

1. Mejoras de rendimiento

Capacidad de codificación:

GPT-4.1: obtuvo una puntuación del 54.6 % en el benchmark de codificación SWE-bench Verified, un 21.4 % más que GPT-4o.
GPT-4o: obtuvo una puntuación del 33.2 % en la misma prueba.
Mejora: GPT-4.1 destaca en el manejo de repositorios de código, la finalización de tareas y la generación de código ejecutable que pasa las pruebas.

Seguimiento de instrucciones:

GPT-4.1: obtuvo una puntuación del 38.3 % en el benchmark MultiChallenge de Scale, un 10.5 % más que GPT-4o.
GPT-4o: obtuvo una puntuación del 27.8 % en la misma prueba.
Mejora: GPT-4.1 rinde mejor en el seguimiento de instrucciones complejas, el formato de salida y la evitación de comportamientos incorrectos.

Comprensión de textos largos:

GPT-4.1: obtuvo una puntuación del 72.0 % en el benchmark de comprensión de textos largos Video-MME, un 6.7 % más que GPT-4o.
GPT-4o: obtuvo una puntuación del 65.3 % en la misma prueba.
Mejora: GPT-4.1 comprende y extrae mejor la información clave al manejar vídeos largos (sin subtítulos) y documentos extensos.

2. Ventana de contexto

GPT-4.1: admite una ventana de contexto de 1 millón de tokens, un gran aumento respecto a los 128 000 tokens de GPT-4o.
GPT-4o: admite una ventana de contexto de 128 000 tokens.
Mejora: GPT-4.1 puede manejar bases de código más grandes, tareas con múltiples documentos y textos largos, siendo aplicable a campos como el legal, la programación y la atención al cliente, entre otros.

3. Eficiencia del modelo

GPT-4.1: presenta mejoras significativas en la eficiencia de inferencia, con menor latencia y menor coste.
GPT-4.1 mini: reduce la latencia casi a la mitad y el coste en un 83 %.
GPT-4.1 nano: es el modelo más rápido, con una latencia mínima, ideal para tareas que requieren baja latencia.
GPT-4o: presenta una eficiencia de inferencia relativamente menor, especialmente al manejar contextos a gran escala.

4. Comprensión de imágenes

GPT-4.1: destaca en la comprensión de imágenes, particularmente en tareas multimodales.
GPT-4.1 mini: obtuvo una puntuación del 72.7 % en el benchmark MMMU de comprensión de imágenes, superando el 68.7 % de GPT-4o.
GPT-4o: tiene un rendimiento más débil en tareas de comprensión de imágenes.

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5. Coste

GPT-4.1: cobra $2.00 por millón de tokens de entrada y $8.00 por millón de tokens de salida.
GPT-4.1 mini: cobra $0.40 por millón de tokens de entrada y $1.60 por millón de tokens de salida.
GPT-4.1 nano: cobra $0.10 por millón de tokens de entrada y $0.40 por millón de tokens de salida.
GPT-4o: cobra más por millón de tokens de entrada (el importe exacto no se especifica), pero la serie GPT-4.1 ofrece una clara ventaja en costes.

6. Escenarios de aplicación

GPT-4.1: adecuado para escenarios que requieren gran capacidad de cálculo y procesamiento de tareas complejas, como desarrollo de software profesional, análisis de documentos legales y procesamiento de datos a gran escala.
GPT-4.1 mini: ideal para entornos con recursos limitados, como ordenadores personales estándar o servidores pequeños.
GPT-4.1 nano: enfocado en dispositivos móviles y embebidos, apto para escenarios con alta demanda de velocidad de respuesta y recursos limitados, como clasificación rápida de texto o autocompletado.
GPT-4o: adecuado para usos generales, aunque tiene un rendimiento más débil al manejar contextos a gran escala y tareas complejas.

Para más métricas de evaluación, consulta el blog de OpenAI: https://openai.com/index/gpt-4-1/.