De ieri, GPT-4.1 este noul standard pentru aplicațiile AI în mediul 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 IT 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 personale.
Lansarea aduce îmbunătățiri în procesul de programare, răspunsuri mai exacte la comenzi complexe și prelucrarea unui volum de context de până la un milion de tokeni, o performanță record pentru modelele disponibile prin API-ul OpenAI. Conform OpenAI, GPT-4.1 depășește performanțele versiunii GPT-4 și chiar pe cele ale GPT-4.5 în anumite teste sintetice relevante.
GPT-4.1, performanță sporită pentru dezvoltatori și aplicații reale
Modelele GPT-4.1 nu sunt doar mai rapide și mai accesibile din punct de vedere financiar, ci și mai precise în sarcini esențiale pentru programatori. Pe platforma de evaluare SWE-bench Verified (care testează abilitățile de programare practică): 
- GPT-4.1 atinge un procent de performanță de 54,6%, față de 46,1% pentru GPT-4.5 și 33,2% pentru GPT-4;
- GPT-4.1 mini reduce întârzierile cu aproape 50% față de GPT-4 și reduce semnificativ costurile cu 83%.
Pentru aplicațiile în care viteza de răspuns este crucială (cum ar fi completarea automată, clasificarea sau interacțiunile în timp real), GPT-4.1 nano este cel mai rapid și mai economic model dintre cele trei, fiind optimizat pentru sarcini simple. Cu suport pentru contexte de până la un milion de tokeni (permite citirea, stocarea și procesarea unor 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 clasificarea, completarea automată sau interacțiunile simple cu latență redusă.
Înțelegerea mai bună a comenzilor complexe și a contextelor extinse
Unul dintre punctele forte ale modelelor GPT-4.1 este capacitatea de a înțelege instrucțiuni complexe, inclusiv de a-și aminti informațiile anterioare și de a răspunde coerent, chiar dacă au intervenit mai multe întrebări și răspunsuri. Pe platforma de evaluare MultiChallenge, scorul a crescut cu peste 10% față de GPT-4, iar modelele pot acum interpreta mai bine formate structurate (ex: JSON, YAML), instrucțiuni negative (cereri sub forma „nu include asta”, „nu enumera asta”) sau secvențe de acțiuni.
Modelele GPT-4.1 pot analiza până la un milion de tokeni dintr-un singur mesaj, ceea ce echivalează cu opt aplicații web complexe scrise în React. Această capacitate le permite să gestioneze proiecte software complexe, fără a pierde contextul între fișiere. Pe scurt, abilitatea de a procesa o cantitate mare de informații și menținerea ordinii acestora îl face potrivit pentru sarcini precum cele juridice, inginerie software, analiză financiară sau suport clienți complex.
Integrarea GPT-4.1 în Azure AI Foundry și GitHub
Microsoft a anunțat disponibilitatea modelelor GPT-4.1 prin Azure OpenAI Service și pentru dezvoltatorii GitHub, cu posibilitatea de ajustare personalizată. Aceasta înseamnă că companiile își pot dezvolta propriile versiuni adaptate la limbajul lor specific, fluxuri de lucru și terminologie. Acest aspect permite aplicații variate, de la chatboți personalizați și generarea de cod pentru echipe de dezvoltare la analiza avansată de documente sau aplicații juridice.
Evaluare practică cu feedback de la parteneri
Companii precum Windsurf, Qodo, Hex, Blue J, Thomson Reuters și Carlyle au testat deja GPT-4.1 în activitatea lor reală, integrând modelul în aplicații juridice, financiare sau de analiză a datelor, pentru a evalua performanța în contextul de utilizare zilnică.
În aplicația CoCounsel, GPT-4.1 a îmbunătățit precizia în analiza documentelor juridice cu 17%. Carlyle a raportat o creștere de 50% în eficiența extragerii datelor din documente financiare mari, iar Qodo a constatat că GPT-4.1 a oferit sugestii mai bune de revizuire a codului în peste jumătate dintre teste.
Specific, modelul a primit sarcina de a verifica cereri de modificare (pull requests) din GitHub și a generat sugestii pentru îmbunătățire. În peste jumătate din cazuri, experții au considerat că recomandările GPT-4.1 au fost cele mai bune comparativ cu alte modele AI testate.
Costurile variază semnificativ între cele trei modele: GPT-4.1 (1,84 USD/milion de tokeni), GPT-4.1 mini (0,42 USD/milion de tokeni) și GPT-4.1 nano (0,12 USD/milion de tokeni). Aceste prețuri reflectă un sistem „Blended Pricing”, un cost mediu estimat în funcție de raportul tipic dintre input și output, nu un tarif fix per token, ceea ce înseamnă o ușoară variație în funcție de cererile adresate modelului.
Evaluare critică
Deși modelele GPT-4.1 sunt prezentate ca o inovație majoră, este important un punct de vedere realist. Performanțele maxime în teste sintetice ajung doar la 54-56%, iar în testele reale, rata recomandărilor corecte se situează putin peste 50%. Reprezintă un progres față de modelele anterioare și oferă o eficientizare financiară reală, dar comparativ cu așteptările mari și retorica exagerată din jurul inteligenței artificiale, eficiența sa rămâne, deocamdată, discutabilă.
