一、引言
2025年4月15日，OpenAI宣布推出GPT-4.1系列模型，包括GPT-4.1、GPT-4.1 mini和GPT-4.1 nano。这一系列模型在编码、指令遵循和长文本处理等方面取得了显著进步，标志着人工智能技术的又一次重大突破。
二、技术亮点
（一）编码能力大幅提升
GPT-4.1在SWE-bench Verified基准测试中得分达到54.6%，相比GPT-4o提高了21.4个百分点，超越了GPT-4.5。它在解决编码任务、前端开发、遵循代码差异格式等方面表现出色，能够生成更高效、更准确的代码。例如，在Aider的多语言代码差异基准测试中，GPT-4.1的得分比GPT-4o高出34.7个百分点，甚至超过了GPT-4.5。
（二）指令遵循能力增强
GPT-4.1在指令遵循方面取得了显著进步。在Scale的MultiChallenge基准测试中，GPT-4.1得分达到38.3%，比GPT-4o提高了10.5个百分点。它能够更好地理解并执行复杂的指令，包括格式要求、否定指令、有序指令等。此外，GPT-4.1在多轮对话中保持连贯性，能够更好地从对话历史中提取信息，从而实现更自然的交互。
（三）长文本处理能力突破
GPT-4.1系列模型支持高达100万tokens的上下文窗口，远超GPT-4o的128,000tokens。这使得它们能够处理大型代码库、长文档等复杂任务。在Video-MME基准测试中，GPT-4.1在无字幕长视频理解方面取得了72.0%的得分，比GPT-4o提高了6.7个百分点。此外，OpenAI还发布了OpenAI-MRCR和Graphwalks两个新的评估数据集，用于测试模型在长文本中的多轮引用和多跳推理能力，GPT-4.1在这些测试中均表现出色。
三、实际应用案例
（一）Windsurf：编码效率大幅提升
Windsurf的内部编码基准测试显示，GPT-4.1的得分比GPT-4o高出60%。用户反馈表明，GPT-4.1在工具调用效率上提高了30%，重复不必要的编辑减少了约50%。这使得工程团队的迭代速度更快，工作流程更加顺畅。
（二）Qodo：高质量代码审查
Qodo在使用GPT-4.1生成GitHub拉取请求的高质量代码审查时发现，GPT-4.1在200个真实世界的拉取请求中，有55%的建议优于其他领先模型。GPT-4.1在精确性和全面性方面表现出色，能够专注于关键问题。
（三）Thomson Reuters：法律文档处理
Thomson Reuters在使用GPT-4.1处理复杂法律文档时，多文档审查的准确性提高了17%。GPT-4.1能够可靠地跨文档维护上下文，并准确识别文档之间的细微关系，这对于法律分析和决策至关重要。
（四）Carlyle：金融数据提取
Carlyle利用GPT-4.1从多个长文档中提取详细的金融数据，其性能比其他模型提高了50%。GPT-4.1成功克服了其他模型在处理大型文档时的关键限制，如“大海捞针”式的检索、中间丢失错误以及跨文档的多跳推理。
四、性能与成本优势
GPT-4.1系列模型不仅在性能上取得了突破，还降低了成本。GPT-4.1的输入成本为每100万tokens 2.00美元，输出成本为8.00美元，比GPT-4o降低了26%。GPT-4.1 nano是目前最快、最便宜的模型，输入成本仅为0.10美元，输出成本为0.40美元。此外，OpenAI还为这些新模型提供了更高的提示缓存折扣（75%），并取消了长文本请求的额外费用。
五、未来展望
GPT-4.1系列模型的推出为人工智能的应用开辟了新的可能性。它们在编码、指令遵循和长文本处理方面的卓越表现，使其能够支持更复杂、更高效的智能系统和代理应用。OpenAI将继续与开发者社区合作，不断优化模型性能，推动人工智能技术的发展。
