文字編輯｜宋雨涵

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技術(shù)參數(shù)亮劍

從“編碼效率”到“長(zhǎng)文本”的三重突破

1.性能優(yōu)化聚焦三大維度：編碼效率、指令執(zhí)行精度及長(zhǎng)文本處理能力

編碼效率：在SWE-bench軟件工程基準(zhǔn)測(cè)試中，GPT-4.1以54.6%的準(zhǔn)確率超越前代，較GPT-4o提升21.4%，較GPT-4.5提升26.6%。

指令執(zhí)行精度：在Scale MultiChallenge指令遵循能力評(píng)估中，GPT-4.1得分38.3%，較GPT-4o提升10.5%。  

長(zhǎng)文本處理能力：在Video-MME多模態(tài)長(zhǎng)文本理解測(cè)試中，GPT-4.1在無(wú)字幕場(chǎng)景下取得72.0%的準(zhǔn)確率，較GPT-4o提升6.7%。

2.成本大幅壓縮

標(biāo)準(zhǔn)版GPT-4.1定價(jià)較GPT-4o降低26%，而Nano版本每百萬(wàn)token成本僅0.12美元，與谷歌Gemini 2.5 Flash幾乎持平，直接瞄準(zhǔn)企業(yè)級(jí)規(guī)模化應(yīng)用。

編者觀察視角：

OpenAI此次“技術(shù)突襲”暗含雙重意圖——一方面以“長(zhǎng)上下文+低成本”組合拳爭(zhēng)奪企業(yè)客戶，另一方面通過(guò)Nano版本滲透邊緣計(jì)算場(chǎng)景（如移動(dòng)端、IoT設(shè)備），構(gòu)建全域AI生態(tài)。這與英偉達(dá)同日宣布的“美國(guó)本土AI超算工廠計(jì)劃”形成呼應(yīng)，算力戰(zhàn)爭(zhēng)已從硬件蔓延至模型服務(wù)層。

產(chǎn)品線“倒車”之謎：

從GPT-4.5到4.1的戰(zhàn)略漂移

耐人尋味的是，OpenAI在2024年底剛高調(diào)推出GPT-4.5（宣稱“比GPT-4聰明10倍”），如今卻以數(shù)字倒退的“4.1”命名新模型，并宣布GPT-4.5預(yù)覽版將于7月下線。這一反常操作引發(fā)開(kāi)發(fā)者社區(qū)激烈爭(zhēng)議。

技術(shù)才是硬道理，雖然命名飽受詬病，但 GPT-4.1 的實(shí)力還是有目共睹。

OpenAI更是將GPT-4.1比喻為「quasar」（類星體），暗示它像類星體一樣在AI領(lǐng)域中具有強(qiáng)大的影響力和能量。

淘汰舊模型的成本博弈：
GPT-4.5的高算力消耗可能使其難以盈利，而GPT-4.1通過(guò)模型壓縮和架構(gòu)優(yōu)化，在性能與成本間找到平衡點(diǎn)，更符合OpenAI當(dāng)前“以價(jià)換量”的擴(kuò)張邏輯。

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百萬(wàn)token的冷思考：

警惕帶來(lái)的幻覺(jué)風(fēng)險(xiǎn)

GPT-4.1的百萬(wàn)token窗口雖能處理復(fù)雜文檔，卻也意味著模型需從更龐雜的信息中篩選關(guān)鍵內(nèi)容。這種“大海撈針”的能力在OpenAI內(nèi)部測(cè)試中表現(xiàn)優(yōu)異，但現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景的噪音與干擾遠(yuǎn)超實(shí)驗(yàn)室環(huán)境。例如，在金融領(lǐng)域，一份百萬(wàn)token的財(cái)報(bào)可能包含數(shù)百個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)與關(guān)聯(lián)信息，模型若因上下文過(guò)長(zhǎng)而遺漏關(guān)鍵細(xì)節(jié)（如負(fù)債率異常或關(guān)聯(lián)交易風(fēng)險(xiǎn)），可能生成誤導(dǎo)性分析報(bào)告，進(jìn)而引發(fā)投資決策失誤。

更嚴(yán)峻的是，長(zhǎng)上下文可能加劇“信息稀釋效應(yīng)”。研究表明，當(dāng)模型處理超長(zhǎng)文本時(shí)，對(duì)前后信息的關(guān)聯(lián)度判斷可能失衡，導(dǎo)致早期關(guān)鍵信息被后續(xù)內(nèi)容覆蓋，從而產(chǎn)生邏輯斷裂的結(jié)論。

結(jié)語(yǔ)

正如OpenAI將GPT-4.1命名為“類星體”（Quasar），這場(chǎng)技術(shù)爆炸既照亮了AI落地的深空，也投下了陰影。當(dāng)模型能力與商業(yè)野心同步膨脹時(shí)，唯有在效率與安全、開(kāi)放與可控之間找到平衡點(diǎn)，才能避免技術(shù)成為新時(shí)代的“達(dá)摩克利斯之劍”。

lixiangjing

算力豹主編