NOUVEAUX MODÈLES D’IA OpenAI GPT 4.1

est un modèle phare de grand langage optimisé pour le suivi avancé des instructions, l’ingénierie logicielle dans le monde réel et le raisonnement sur des contextes longs. Il prend en charge une fenêtre contextuelle d’un million de jetons et surpasse GPT-4o et GPT-4.5 en matière de codage (54,6 % pour le banc d’essai SWE), de conformité aux instructions (87,4 % pour le banc d’essai IFEval) et de compréhension multimodale. Il est réglé pour des différences de code précises, la fiabilité de l’agent et un rappel élevé dans des contextes de documents volumineux, ce qui le rend idéal pour les agents, les outils IDE et la recherche de connaissances d’entreprise.

est un modèle de taille moyenne qui offre des performances compétitives par rapport au GPT-4o avec une latence et un coût nettement inférieurs. Il conserve une fenêtre contextuelle de 1 million de jetons et obtient un score de 45,1 % sur les évaluations d’instructions difficiles, de 35,8 % sur MultiChallenge et de 84,1 % sur IFEval. Mini fait également preuve d’une grande capacité de codage (par exemple, 31,6 % sur le benchmark polyglotte diff d’Aider) et d’une bonne compréhension de la vision, ce qui le rend adapté aux applications interactives soumises à des contraintes de performance strictes.

Pour les tâches exigeant une faible latence, le GPT-4.1 nano est le modèle le plus rapide et le moins cher de la série GPT-4.1. Il offre des performances exceptionnelles pour une petite taille grâce à sa fenêtre contextuelle d’un million de jetons, et obtient un score de 80,1 % en MMLU, 50,3 % en GPQA et 9,8 % en codage polyglotte Aider, soit un score encore plus élevé que celui du GPT-4o mini. Il est idéal pour des tâches telles que la classification ou l’autocomplétion.