OpenAI анонсировала новое семейство моделей GPT-4.1, заточенное под разработку. 💻🚀 Контекст увеличен до 1 млн токенов (это ~750k слов!), а ещё улучшено следование инструкциям. Говорят, теперь код пишется ещё точнее и быстрее. Кто уже пробовал?
OpenAI представила семейство моделей GPT-4.1, оптимизированных для программирования. В линейку вошли три версии: GPT-4.1, GPT-4.1 mini и GPT-4.1 nano. Все они доступны через API OpenAI, но не интегрированы в ChatGPT. Главное преимущество новых моделей — контекстное окно в 1 миллион токенов, что позволяет обрабатывать до 750 000 слов за один запрос (это больше, чем объем «Войны и мира»).
GPT-4.1 создавалась с упором на задачи разработки. OpenAI заявляет, что модель лучше справляется с фронтенд-кодированием, точнее соблюдает форматы ответов и последовательность выполнения инструкций. Компания позиционирует GPT-4.1 как шаг к созданию «агентного программного инженера» — ИИ, способного полностью разрабатывать приложения, включая тестирование и документацию.
По данным OpenAI, полная версия GPT-4.1 превосходит GPT-4o и GPT-4o mini в тестах на программирование, таких как SWE-bench. Однако её результаты (52–54,6%) немного уступают Google Gemini 2.5 Pro (63,8%) и Claude 3.7 Sonnet (62,3%). Мини- и нано-версии работают быстрее и дешевле: GPT-4.1 nano — самая экономичная модель в истории OpenAI с ценой $0,10 за миллион входных токенов.
Новые модели демонстрируют высокие результаты в анализе видео (72% точности в тесте Video-MME) и имеют актуальную базу знаний (данные до июня 2024 года). Однако OpenAI предупреждает: с ростом объема входных данных точность GPT-4.1 снижается (с 84% до 50% при увеличении токенов с 8 000 до 1 миллиона). Кроме того, модель требует более четких инструкций по сравнению с GPT-4o.
Релиз GPT-4.1 состоялся на фоне усиления конкуренции: Google, Anthropic и китайский стартап DeepSeek также активно развивают ИИ для программирования. Несмотря на прогресс, все современные модели, включая GPT-4.1, иногда допускают ошибки, которые не сделал бы профессиональный разработчик, — например, создают уязвимости в коде.
