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AIニュース GPT-4.1シリーズはGPT-4oから何が進化したのか？主な違いを解説
小编 ·
GPT-4.1シリーズはGPT-4oから何が進化したのか？主な違いを解説
Openai は昨夜 GPT4.1 シリーズを発表しました。GPT4.1 は 4o を代替し、コストパフォーマンスが極めて高い（OpenAI 体系内において）。100万トークンという超長コンテキストを備え、性能も優れています。4.1 nano および mini バージョンは価格が手ごろで、大量の長文テキストタスクの処理に適しています。コーディング能力は GPT 4.5 を超えますが、o1 などの推論モデルには及びません。GPT-4.1 は複数の面で GPT-4o 相比較して明確な向上を実現しています。以下に主な違いを示します：
1. 性能の向上
コーディング能力：
GPT-4.1：SWE-bench Verified コーディングベンチマークテストで 54.6% のスコアを獲得し、GPT-4o より 21.4% 向上しました。
GPT-4o：同じテストで 33.2% のスコアでした。
改善点：GPT-4.1 はコードリポジトリの処理、タスクの完了、テストを通過する実行可能なコードの生成において優れた性能を発揮します。
指示の遵守：
GPT-4.1：Scale の MultiChallenge ベンチマークテストで 38.3% のスコアを獲得し、GPT-4o より 10.5% 向上しました。
GPT-4o：同じテストで 27.8% のスコアでした。
改善点：GPT-4.1 は複雑な指示の遵守、出力のフォーマット、エラー動作の回避などの面で優れた性能を発揮します。
長文理解：
GPT-4.1：Video-MME 長文理解ベンチマークテストで 72.0% のスコアを獲得し、GPT-4o より 6.7% 向上しました。
GPT-4o：同じテストで 65.3% のスコアでした。
改善点：GPT-4.1 は長動画（字幕なし）や長文ドキュメントの処理において、より優れた理解とキー情報の抽出が可能です。
2. コンテキストウィンドウ
GPT-4.1：100万トークンのコンテキストウィンドウをサポートし、GPT-4o の 12.8万トークンから大幅に拡大しました。
GPT-4o：12.8万トークンのコンテキストウィンドウをサポートします。
改善点：GPT-4.1 はより大きなコードベース、複数ドキュメントタスク、長文の処理が可能で、法律、プログラミング、カスタマーサポートなど複数の分野に適しています。
3. モデル効率
GPT-4.1：推論効率が大幅に向上し、遅延が低く、コストも削減されています。
GPT-4.1 mini：遅延が約半分に低下し、コストが 83% 削減されました。
GPT-4.1 nano：最速のモデルで、遅延が極めて低く、低遅延要求のタスクに適しています。
GPT-4o：大規模コンテキストの処理において、推論効率が比較的低くなります。
4. 画像理解
GPT-4.1：画像理解において優れた性能を発揮し、特にマルチモーダルタスクで顕著です。
GPT-4.1 mini：MMMU 画像理解ベンチマークテストで 72.7% のスコアを獲得し、GPT-4o の 68.7% を上回りました。
GPT-4o：画像理解タスクでの性能はやや弱いです。
5. コスト
GPT-4.1：100万入力トークンあたり $2.00、出力トークンあたり $8.00 です。
GPT-4.1 mini：100万入力トークンあたり $0.40、出力トークンあたり $1.60 です。
GPT-4.1 nano：100万入力トークンあたり $0.10、出力トークンあたり $0.40 です。
GPT-4o：100万入力トークンあたりの料金はより高いですが、GPT-4.1 シリーズはコスト面でより優位性があります。
6. 応用シーン
GPT-4.1：強力な計算能力と複雑なタスク処理が必要なシナリオに適しています。例えば、专业的なソフトウェア開発、法律ドキュメント分析、大規模データ処理などです。
GPT-4.1 mini：リソースが制限された環境、例えば一般的な PC や小型サーバーなどでの使用に適しています。
GPT-4.1 nano：主にモバイル端末や組込み機器を対象とし、応答速度の要求が高くリソースが制限されたシナリオ、例えば高速テキスト分類、自動補完などに適しています。
GPT-4o：一般的な用途に適していますが、大規模コンテキストや複雑なタスクの処理では性能がやや劣ります。
より多くのテスト指標については OpenAI ブログをご参照ください：https://openai.com/index/gpt-4-1/。
