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OpenAI hat die neue GPT-4.1-Modellfamilie vorgestellt, die aus den Varianten GPT-4.1, GPT-4.1 mini und GPT-4.1 nano besteht. Diese Modelle wollen signifikante Verbesserungen in den Bereichen Codierung, Befolgen von Anweisungen und Verarbeitung langer Kontexte im Vergleich zu früheren Versionen wie GPT-4o bieten. Alle drei Modelle unterstützen zudem ein erweitertes Kontextfenster von bis zu einer Million Tokens, was eine tiefere Analyse und Verarbeitung umfangreicher Informationen ermöglicht.
GPT-4.1 erreicht auf dem SWE-bench Verified-Benchmark eine Punktzahl von 54,6 %, was eine Verbesserung von 21,4 Prozentpunkten gegenüber GPT-4o bedeutet. Im Scale MultiChallenge-Benchmark, der die Fähigkeit zur Befolgung von Anweisungen misst, erzielt GPT-4.1 38,3 %, was einer Steigerung von 10,5 Prozentpunkten gegenüber GPT-4o entspricht. Beim Video-MME-Benchmark, der das Verständnis von multimodalen langen Kontexten bewertet, setzt GPT-4.1 mit 72,0 % in der Kategorie "lang, ohne Untertitel" einen neuen Maßstab, was eine Verbesserung von 6,7 Prozentpunkten gegenüber GPT-4o darstellt.
Die Modelle wurden laut OpenAI zudem mit einem Fokus auf reale Anwendbarkeit trainiert, wobei eine enge Zusammenarbeit und Partnerschaften mit der Entwicklergemeinschaft die Optimierung der Modelle für wichtige Aufgaben erst ermöglicht haben soll. Daher will die GPT-4.1-Modellfamilie auch außergewöhnliche Leistung zu geringeren Kosten bieten und die Leistung über die gesamte Latenzkurve hinweg deutlich verbessern.
OpenAI hat die neuen Modelle über die Programmierschnittstelle (API) des Unternehmens veröffentlicht. Insofern richten sich die Modelle auch eher an Entwickler und nicht so sehr an Verbraucher. Eine direkte Umsetzung in ChatGPT ist laut OpenAI nicht geplant. Allerdings wurden schon einige Verbesserungen von GPT-4.1 auch in die GPT-4o-Version des Chatbots überführt.
