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2025-04-18 15:06:39
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【新智元导读】OpenAI重磅发布的GPT-4.1系列模型，带来了编程、指令跟随和长上下文处理能力的全面飞跃！由中科大校友Jiahui Yu领衔的团队打造。与此同时，备受争议的GPT-4.5将在三个月后停用，GPT-4.1 nano则以最小、最快、最便宜的姿态强势登场。
它们均拥有最高100万Token的超大上下文窗口，在代码、指令跟随等核心能力上全面超越GPT-4o及GPT-4o mini，并且知识截止日期也已更新至2024年6月。
值得注意的是，GPT‑4.1系列将仅通过API提供，并已向所有开发者开放。
GPT-4.1 nano是OpenAI首个nano模型，也是他们目前可用模型中最快、最便宜的一款。
GPT-4.1 mini在多项基准测试超越GPT-4o，速度快一倍的同时成本骤降83%，效率拉满！
自此，谜语人奥特曼口中的「quasar」也终于得到了确认——就是GPT-4.1！
而随着能力更强、成本延迟更低的GPT-4.1的推出，一直以来都饱受争议的GPT‑4.5 Preview也将在3个月后（7月14日）从API中下架。
对此OpenAI表示，GPT‑4.5原本就是作为研究预览版推出的，目的是探索和实验一个大规模、计算密集型的LLM。
虽然模型即将停用，但OpenAI会把开发者喜爱的创造力、写作质量、幽默感等特点，继续融入未来的API模型中。
在这个demo中，研究者要求GPT-4.1做一个在线抽认卡网页应用，提出了许多相当具体的要求。比如点击抽认卡时，要出现3D动画。
相比之下，GPT-4.1就完成得十分流畅了，无论是在颜色，还是在3D动画上。
下面是一个OpenAI的Playground，在演示中，研究者要求GPT-4.1生成一个单一的Python文件代码应用，在右侧模拟用户查询，这个网站可以接收大型文本文件、回答相关问题。
可以看到，模型产生了数百行代码。研究者将这些代码实际运行后，发现效果出人意料的好。
研究者上传了文件——NASA自1995年8月以来的服务器请求响应日志文件，
在这个文件中，左侧是向NASA服务器发出请求的客户端名称，这是一个包含大量日志行的长文件，左侧大概有450000个token的内容。
这里，研究者偷偷添加了一行实际上不是HTTP请求响应的内容，这支堆栈中的小「针」，很难发觉。
OpenAI特意强调，在实践中非常重要的一点，就是API开发者是如何提示模型的。
在这个任务中，GPT-4.1的任务是日志分析员助手。研究者告诉它输入的数据以及用户的查询该如何构建。
接下来还有一些规则，比如模型只用回答日志数据内容相关的问题，问题应该始终在查询标签内格式化，如果其中一项不真实请回复错误消息等等。
研究者询问：fnal.gov发出了多少请求？模型拒绝了，因为它没有在查询标签内格式化。
这样，开发者就可以明确让模型做到「不做某事」，这是开发过程中一个极其有意义的关键细节——遵循负面指令。
价格方面，GPT‑4.1虽然比GPT‑4o便宜了26%，但输入、输出依然高达每百万token 2美元和8美元。
GPT‑4.1 nano是OpenAI迄今为止价格最低、速度最快的模型，输入、输出分别为0.1美元和0.4美元。
对于重复使用相同上下文的查询，这些新模型的提示词缓存折扣已从之前的50%提高至75%。
在各种编程任务上明显比GPT-4o强得多，比如用智能体解决编程问题、前端开发、减少不必要的代码修改、严格跟随不同的格式、保持工具使用的一致性等等。
这说明GPT-4.1在浏览代码库、完成任务以及生成既能运行又能通过测试的代码方面有了很大提升。
对于SWE-bench Verified，模型会接收一个代码仓库和问题描述，并需要生成一个补丁来解决该问题。其性能高度依赖于所使用的提示词和工具
对于希望编辑大型文件的API开发者而言，GPT-4.1在处理各种格式的代码差异（code diffs）时，可靠性要高得多。
Aider多语言差异基准测试，不仅衡量了模型跨多种编程语言的编码能力，也衡量了其以完整文件格式和不同格式生成代码变更的能力。
如此一来，开发者便无需重写整个文件，而是让模型输出变更的行即可，从而大幅节省成本并降低延迟。
对于倾向于重写整个文件的开发者，GPT‑4.1的输出Token上限也提高到了32,768个Token（GPT‑4o为16,384个）。其中，可以使用Predicted Outputs功能来降低完整文件重写的延迟。
在Aider的多语言基准测试中，模型通过编辑源文件的方式解决来自Exercism的编码练习，并允许一次重试。「whole」格式要求模型重写整个文件，这可能速度较慢且成本较高。「diff」格式则要求模型编写一系列搜索/替换块
此外，GPT‑4.1在前端编码方面相较于GPT‑4o也有显著改进，能够创建出功能更完善、视觉上更美观的Web应用。
在直接对比评估中，人类评委有80%的情况更倾向于选择GPT‑4.1生成的网站，而非GPT‑4o。
在指令跟随方面，OpenAI特地开发了一套内部的评估体系，用以追踪模型在多个维度及以下几个关键指令跟随类别上的表现：
否定性指令（Negative instructions）：避免执行特定行为。（示例：「不要让用户联系支持人员」）
有序指令（Ordered instructions）：按给定顺序执行一系列操作。（示例：「先询问用户姓名，再询问其邮箱地址」）
内容要求（Content requirements）：确保输出内容包含特定信息。（示例：「撰写营养计划时，必须包含蛋白质克数」）
排序（Ranking）：按特定方式排列输出内容。（示例：「按人口数量对结果进行排序」）
识别知识边界（Overconfidence）：在无法获取所请求信息或请求超出指定范畴时，回答「我不知道」或类似表述。（示例：「如果你不知道答案，请提供支持团队的联系邮箱」）
这些类别是基于开发者反馈确定的，反映了他们认为最为相关且重要的指令跟随维度。其中，每个类别都将提示词按难度分为了简单、中等和困难三类。
在处理困难提示词方面，GPT-4o和GPT-4o mini只有不到30%的正确率，而新系列中最小的nano都达到了32%。
内部指令跟随能力评估是基于真实的开发者用例和反馈，涵盖了不同复杂程度的任务，并结合了关于格式、详细程度、长度等方面的指令要求
对许多开发者而言，多轮指令跟随至关重要，这意味着模型需要在对话深入时保持连贯性，并记住用户先前告知的信息。
而GPT-4.1能够更好地从对话历史消息中提取信息，从而实现更自然的交互。
在MultiChallenge基准测试中，模型面临的挑战是在多轮对话里，能够正确使用来自先前消息（对话上文）的四种类型的信息
此外，GPT‑4.1在IFEval上的得分为87.4%，而GPT‑4o为81.0%。IFEval使用包含可验证指令的提示词（例如，指定内容长度或避免使用特定术语/格式）。
更强的指令跟随能力不仅能提升现有应用的可靠性，也能实现过去因模型可靠性不足而难以实现的新应用
早期测试人员反馈，GPT‑4.1可能更倾向于跟随字面指令，因此OpenAI建议在设计提示词时力求明确和具体。
长上下文理解能力是法律、编码、客户支持及诸多其他领域应用的一项关键能力。
100万Token是什么概念？类比来说，其包含的内容量可以达到整个React代码库8倍以上！
下面，演示了GPT‑4.1在上下文窗口不同位置检索隐藏的小段信息（即「针」）的能力。
在长达100万 Token的各种上下文长度和所有位置点上，GPT‑4.1都能持续准确地检索到「针」。这意味着它能有效提取当前任务所需的相关细节，无论这些细节位于输入的哪个部分。
在实际应用时，用户通常需要模型能够检索并理解多条信息，并且理解这些信息片段之间的相互关联。
该评估包含用户与助手之间的多轮合成对话，在对话中用户要求模型就某个主题进行创作，例如「写一首关于貘的诗」或「写一篇关于石头的博客文章」。
模型必须准确检索出与用户指定的某一特定实例相对应的响应（例如，「请给我第三首关于貘的诗」）。
这项任务的挑战在于，这些相似请求与上下文的其他部分非常接近——模型很容易被细微差异误导，比如将关于貘的短篇故事误认为诗歌，或将关于青蛙的诗歌误认为关于貘的诗歌。
当上下文达到GPT‑4o极限的12.8万Token时，GPT‑4.1的表现明显更优；即使上下文长度扩展到100万Token，它依然能保持强劲的性能。
在OpenAI-MRCR中，模型必须回答一个问题，该问题涉及在分散注意力的内容中区分2、4或8个用户提示
许多面向开发者的长上下文用例需要在上下文中进行多次逻辑跳跃，例如在编写代码时在多个文件之间切换，或在回答复杂的法律问题时进行文档的交叉引用。
模型（甚至人类）理论上可以通过单次遍历或通读上下文来解决OpenAI-MRCR问题，但Graphwalks的设计旨在要求跨上下文多个位置进行推理，并且无法通过顺序处理来解决。
Graphwalks用一个由十六进制哈希值组成的有向图填充上下文窗口，然后要求模型从图中的一个随机节点开始执行广度优先搜索（BFS）。接着，要求模型返回特定深度的所有节点。
GPT‑4.1在此基准测试中达到了61.7%的准确率，与o1的性能持平，并轻松击败了GPT‑4o。
在Graphwalks中，要求模型从一个大型图中的随机节点进行广度优先搜索
GPT‑4.1系列在图像理解方面能力极强，特别是GPT‑4.1 mini实现了显著飞跃，在图像基准测试中其表现常常优于GPT‑4o。
在CharXiv-Reasoning基准测试中，模型需回答关于科学论文中图表的问题
在Video-MME（长视频，无字幕）基准测试中，模型需要根据时长30-60分钟且无字幕的视频来回答多项选择题。
在Video-MME中，模型根据30-60分钟长且无字幕的视频回答多项选择题
下文完整列出了在学术、编程、指令跟随、长上下文、视觉及函数调用评估中的结果。
Jiahui Yu目前负责感知（Perception）团队，研究领域是深度学习和高性能计算。
他在中国科技大学少年班获得计算机学士学位。在伊利诺伊大学香槟分校获得博士学位。
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(一)城镇化发展是世界性的潮流。马克思关于近代世界有两句很有名的话：“资本主义在过去三百年里所创造的财富，超过了人类历史创造的财富总和。”其核心意思是说英国工业革命后的三百多年，资本主义发展是通过工业化创造了财富奇迹。马克思还有另一句话：“现代历史就是乡村城市化的过程。”其本质是说城镇化就是人口由于产业带动向城市集中的历史过程，而城镇化发展是现代社会的发展潮流。现在发达国家都走过了城镇化历程，以老牌资本主义国家英国为例，从1640年工业革命到1850年，城市人口超过了75%，基本实现了城市化;美国的城市化从1840年开始起步，到1970年城市化率超过了73%;二战以后，也还有一些国家实现了城市化，比如日本，时候城市化水平只有7%，但是到1973年就达到了70%。我国在1949年的时候城市化水平只有10%，到1976年的时候也只有12.8%，20xx年就达到了52%。工业化创造财富，城镇化积累财富，越是城市化水平高的地方，越是财富集中的地方。现在的珠三角、长三角、京津地区，既是全国城镇化水平最高的地方，也是最聚集财富的区域。张掖要实现经济社会的发展转型，只有紧跟历史潮流，才能有科学的转型、合理的转型和快速的转型。
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