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开源AI应用平台GPT-4.1、GPT-4.1 mini与GPT-4.1 nano的区别
Open ai以API 的形式推出了三个新模型：GPT-4.1、GPT-4.1 mini 和 GPT-4.1 nano。这些模型的性能全面超越 GPT-4o 和 GPT-4o mini，在编码和指令跟踪方面都有明显提升。它们还拥有更大的上下文窗口——支持多达 100 万个上下文标记——并且能够通过改进的长上下文理解更好地利用这些上下文，让我们看看它们之间有什么区别？
定位
GPT-4.1：作为GPT-4o的升级版，GPT-4.1在多模态能力（文本、图像、音频）基础上进一步优化，响应速度更快、推理深度更强，尤其在写作、编程和复杂问答场景中表现更自然，减少“答非所问”的情况。其上下文窗口支持1M tokens，最大输出32,768 tokens，并计划支持所有Copilot套餐。
GPT-4.1 mini：定位为中端轻量模型，专为边缘设备（如手机App、小程序）和轻量任务设计，牺牲部分性能以降低资源消耗，适合实时性要求高但算力有限的场景。与GPT-4o mini类似，其参数规模较小（约8B），但保留了核心多模态功能。
GPT-4.1 nano：是极致轻量化版本，专为移动端和嵌入式AI打造，参数规模更小（推测可能低于mini版本），强调低延迟和离线运行能力，例如在旧手机或无网络环境下仍可使用基础AI功能。
1. 模型大小与参数
GPT-4.1：完整的大型模型，拥有最多的参数，适合复杂任务和需要强大计算能力的场景。
GPT-4.1 mini：中等大小的模型，参数量较少，适合在资源受限的环境中使用，如普通的个人电脑或服务器。
GPT-4.1 nano：最小的模型，参数量最少，主要针对移动端和嵌入式设备等资源极其受限的场景。
2. 性能与效率
GPT-4.1：
在编码、指令遵循和长文本理解等任务上表现出色。
在 SWE-bench Verified 编码基准测试中得分为 54.6%，比 GPT-4o 提高了 21.4%。
在 Video-MME 长文本理解基准测试中得分为 72.0%，比 GPT-4o 提高了 6.7%。
GPT-4.1 mini：
在许多基准测试中表现接近甚至超过 GPT-4o，延迟降低了近一半，成本降低了 83%。
在 MMMU 图像理解基准测试中表现优异。
GPT-4.1 nano：
是最快的模型，延迟极低，通常在 128,000 输入 token 的查询中，首次返回 token 的时间不到五秒。
在 MMLU、GPQA 和 Aider polyglot coding 等任务上的表现甚至超过了 GPT-4o mini。
3. 适用场景
GPT-4.1：适用于需要强大计算能力和复杂任务处理的场景，如专业的软件开发、复杂的法律文档分析、大规模的数据处理等。
GPT-4.1 mini：适合在中端设备上运行，如普通的个人电脑、小型服务器等，可以处理一些中等复杂度的任务，如日常的文本生成、简单的编程辅助、图像理解等。
GPT-4.1 nano：主要针对移动端和嵌入式设备，如智能手机、平板电脑、智能家居设备等，适用于对响应速度要求高且资源受限的场景，如快速的文本分类、自动补全等。
4. 成本
| 模型 | 输入（每百万 token） | 缓存输入（每百万 token） | 输出（每百万 token） | 混合定价\*（每百万 token） |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $2.00 | $0.50 | $8.00 | $1.84 |
| GPT-4.1 mini | $0.40 | $0.10 | $1.60 | $0.42 |
| GPT-4.1 nano | $0.10 | $0.025 | $0.40 | $0.12 |
*基于典型的输入/输出和缓存比例。
5. 其他特点
长文本处理能力：
所有三个模型都支持 100 万 token 的上下文窗口，比之前的 GPT-4o 模型（12.8 万 token）大幅增加。
GPT-4.1 在长文本理解方面表现出色，能够更好地处理复杂的多文档任务。
指令遵循能力：
GPT-4.1 在指令遵循方面有显著提升，特别是在复杂的多轮对话中表现更好。
图像理解：
GPT-4.1 mini 在图像理解方面表现突出，通常优于 GPT-4o。
官方介绍：https://openai.com/index/gpt-4-1/
