De ieri, GPT-4.1 este noul standard pentru aplicații AI de business. OpenAI a lansat oficial luni, 14 aprilie, trei noi modele (GPT-4.1, GPT-4.1 mini și GPT-4.1 nano) concepute pentru dezvoltatori, echipe software și companii care construiesc soluții inteligente scalabile. Aceste modele sunt disponibile exclusiv prin API-ul OpenAI (o interfață de programare care permite integrarea modelelor în aplicații externe, prin cod) și, de acum, și în ecosistemele Microsoft Azure AI Foundry și GitHub, unde dezvoltatorii pot deja să le integreze în aplicațiile proprii.
Lansarea aduce îmbunătățiri în programare, răspunsuri mai precise la comenzi complexe și procesarea unui volum de context de până la 1 milion de tokeni, un record pentru modelele disponibile prin API-ul OpenAI. Potrivit OpenAI, GPT-4.1 depășește performanțele versiunii GPT-4o și chiar pe cele ale GPT-4.5 în unele testele sintetice importante.
GPT-4.1, performanță pentru dezvoltatori și aplicații reale
Modelele GPT-4.1 nu sunt doar mai rapide și mai ieftine, ci și mai precise în sarcini importante pentru programatori. Pe benchmark-ul SWE-bench Verified (care testează abilități de programare reală):
- GPT-4.1 atinge o rată de succes de 54.6%, față de 46.1% pentru GPT-4.5 și 33.2% pentru GPT-4o;
- GPT-4.1 mini reduce latența cu aproape 50% față de GPT-4o și scade costurile cu 83%.
Pentru aplicațiile în care viteza de răspuns este esențială (cum ar fi completarea automată, clasificarea sau interacțiunile în timp real) GPT-4.1 nano este cel mai rapid și mai ieftin model dintre cele trei, fiind optimizat pentru sarcini simple. Cu suport pentru contexte de până la 1 milion de tokeni (poate citi, stoca și procesa texte ample atunci când este necesar) și un scor de 80,1% pe MMLU (un test de evaluare a cunoștințelor generale), GPT-4.1 nano este optimizat pentru sarcini rapide și repetitive, precum clasificare, completare automată sau interacțiuni simple cu latență scăzută.
Înțelege mai bine comenzi complexe și contexte mai largi
Unul dintre punctele forte ale modelelor GPT-4.1 este urmărirea instrucțiunilor complexe, inclusiv să își amintească ce ai spus anterior și răspunde coerent, chiar dacă între timp au avut loc mai multe întrebări și răspunsuri. Pe benchmark-ul MultiChallenge, scorul a crescut cu peste 10% față de GPT-4o, iar modelele pot acum interpreta mai bine formate structurate (ex: JSON, YAML), instrucțiuni negative (cereri sub forma „nu include asta”, „nu enumera asta”) sau pași ordonați. Formatele structurate sunt moduri standardizate de a organiza și reprezenta datele, astfel încât să poată fi înțelese și procesate ușor de calculatoare și de oameni.
Modelele GPT-4.1 pot analiza până la 1 milion de tokeni dintr-un singur mesaj, adică echivalentul a opt aplicații web complete scrise în React, platformă pentru dezvoltarea interfețelor de utilizator. Asta le permite să lucreze cu proiecte software mari, fără a pierde contextul între fișiere. Pe scurt, faptul că GPT-4.1 poate procesa o cantitate mare de informații și păstrează ordinea în care acestea au fost introduse îl face potrivit pentru sarcini juridice, inginerie software, analiză financiară sau customer support complex.
Integrarea GPT-4.1 în Azure AI Foundry și GitHub
Microsoft a anunțat la rândul său că modelele GPT-4.1 sunt deja disponibile prin Azure OpenAI Service și pentru dezvoltatorii GitHub, cu posibilitatea de ajustare personalizată la nevoile utilizatorului. Asta înseamnă că firmele își pot antrena propriile versiuni GPT-4.1 pe date interne, adaptând modelul la limbajul lor de business, fluxuri specifice sau terminologie specializată.
Modelul poate fi folosit în diverse scenarii, de la chatboți personalizați și generare de cod pentru echipe de dezvoltare, până la analiză avansată de documente sau aplicații juridice complexe.
Testat în lumea reală cu feedback de la parteneri
Companii precum Windsurf, Qodo, Hex, Blue J, Thomson Reuters și Carlyle au testat deja GPT-4.1 în procesele lor de lucru reale, integrând modelul în aplicații juridice, financiare sau de analiza datelor, pentru a evalua performanța direct în utilizarea de zi cu zi.
În aplicația legală CoCounsel, GPT-4.1 a îmbunătățit cu 17% acuratețea în analiza mai multor documente juridice. Carlyle a raportat o creștere de 50% în eficiența extragerii de date din documente financiare mari. De asemenea, Qodo a constatat că GPT-4.1 a oferit sugestii mai bune de revizuire a codului în peste jumătate dintre testele efectuate pe cereri reale de modificare.
Concret, modelul a primit sarcina să verifice cod real, adică cereri de modificare (pull requests) din GitHub, și a generat sugestii de îmbunătățire. În peste jumătate dintre cazuri, experții au considerat că recomandările oferite de GPT-4.1 au fost cele mai bune, comparativ cu alte modele AI testate.
Costurile variază considerabil între cele trei modele: GPT-4.1 (1,84 dolari /milion de tokeni), GPT-4.1 mini (0,42 dolari /milion de tokeni) și GPT-4.1 nano (0,12 dolari /milion de tokeni), diferențele provenind din prețurile aplicate pentru input, output și cache, conform schemei tarifare din API-ul OpenAI. Prețurile pentru cele trei modele reflectă sistemul „Blended Pricing”, un cost mediu estimat în funcție de raportul tipic dintre input și output, nu un tarif fix per token, ceea ce înseamnă că valoarea finală poate varia ușor în funcție de tipul solicitărilor trimise modelului.
Mă îndoiesc…
Deși modelele GPT-4.1 sunt prezentate ca o realizare majoră, trebuie privite și cu o doză de realism. Cele mai bune rezultate obținute în teste sintetice, precum SWE-bench Verified, ating doar 54–56%, iar în cazul testelor pe pull request-uri reale din GitHub, rata de sugestii corecte se oprește la puțin peste 50%.
Este, fără îndoială, un progres față de modelele anterioare și un câștig real la nivel de eficiență financiară. Dar dacă am compara GPT-4.1 cu un om care rezolvă corect doar jumătate din sarcinile primite, entuziasmul din jurul acestui model ar părea exagerat.
La mai bine de doi ani de la apariția ChatGPT, care a aprins imaginația și temerile oamenilor, investițiile în domeniul inteligenței artificiale continuă să curgă, însă rezultatele cu adevărat excepționale încă se lasă așteptate. GPT-4.1 marchează un pas important din punct de vedere tehnic și economic, dar rămâne totuși un sistem care, în multe sarcini, rezolvă doar jumătate din probleme. Comparat cu așteptările uriașe și retorica senzaționalistă din jurul AI-ului, eficiența reală a acestor modele rămâne, cel puțin deocamdată, una discutabilă.
