OpenAI 推出 GPT-4.1 系列：性能提升并支持长文本

2025 年 4 月，OpenAI 正式推出了备受期待的新一代大型语言模型 ——GPT-4.1 系列。这一系列不仅在性能上全面超越前代 GPT-4o，还在编程能力、指令遵循和长文本处理等方面取得了重大突破。OpenAI 此次发布了三个新模型：

• GPT-4.1：旗舰级全能模型，在智能性、创造力和复杂任务处理方面表现卓越。
• GPT-4.1 mini：中型模型，在保持高性能的同时显著降低延迟和成本。
• GPT-4.1 nano：最小、最快、最经济的模型，适合低延迟应用场景。

这三款模型在基准测试中均全面超越了 GPT-4o 和 GPT-4o mini，在编程、指令遵循和长文本理解方面取得了显著进步。

一、核心技术突破

百万级 Token 上下文窗口

GPT-4.1 系列模型最显著的特点之一是支持高达 100 万 token 的上下文窗口，相比前代模型的 128,000 token 有了质的飞跃。这相当于能一次性处理相当于 8 份完整 React 代码库的文本量，使其特别适合需要处理大型代码库或大量长文档的任务。

在 OpenAI 的 “大海捞针” 测试中，GPT-4.1 系列展现了出色的长文本理解能力。即使在接近百万 token 的文本末尾插入关键信息，模型也能准确检索和理解。这一能力在法律文档分析、科研文献综述以及大型代码库处理等场景中具有革命性意义。

卓越的编程能力

在 SWE-bench Verified 基准测试中，GPT-4.1 完成率达到 54.6%，相比 GPT-4o 的 33.2% 提高了 21.4 个百分点，甚至超过了 GPT-4.5 的 26.6 个百分点，使其成为编程领域的领先模型。

GPT-4.1 在编程方面的突破体现在多个方面：

• 能够以智能体方式独立解决编程任务。
• 前端编码能力大幅提升，创建的 Web 应用更具功能性和美观性。
• 降低了无关修改的频率（从 GPT-4o 的 9% 降至仅 2%）。
• 更可靠地遵循 diff 格式。

在 Aider 的多语言差异化基准测试中，GPT-4.1 的得分是 GPT-4o 的两倍多，甚至比 GPT-4.5 高出 8 个百分点，展示了其卓越的多语言编程能力。

指令遵循能力显著增强

在 Scale 的 MultiChallenge 基准测试中，GPT-4.1 的得分为 38.3%，比 GPT-4o 提高了 10.5 个百分点。在 IFEval 测试中，GPT-4.1 获得了 87.4% 的成绩，而 GPT-4o 为 81.0%。

GPT-4.1 的指令遵循能力提升主要体现在以下方面：

• 格式遵循：更准确地按照要求的格式（XML、YAML、Markdown 等）输出。
• 负面指令遵循：更好地避免被禁止的行为。
• 有序指令遵循：严格按照指定顺序执行多步骤指令。
• 内容要求遵循：确保输出包含所需的特定信息。
• 排序能力：按照要求的方式排序输出内容。

这些改进使 GPT-4.1 在多轮对话中保持了更好的连贯性，能够更有效地从对话历史中提取信息，从而使对话更加自然。

视觉理解能力增强

GPT-4.1 系列在图像理解领域也取得了长足进步，特别是 GPT-4.1 mini 在图像基准测试中甚至超过了 GPT-4o。在 MMMU (多模态理解) 测试中，GPT-4.1 和 GPT-4.1 mini 分别获得了 74.8% 和 72.7% 的得分，高于 GPT-4o 的 68.7%。

在视频理解方面，GPT-4.1 在 Video-MME 基准测试中（无字幕长视频）达到了 72.0% 的成绩，相比 GPT-4o 的 65.3% 提高了 6.7 个百分点，创下了新的行业最高水平。

二、垂直领域表现：代码生成的飞跃

前端开发

能根据自然语言描述生成响应式网页代码，自动适配主流框架（如 React、Vue）。

算法优化

在 LeetCode 类题库测试中，解题正确率较 GPT-4o 提高 22%。

工具链集成

支持与 GitHub Copilot、VS Code 等开发环境深度协作，减少开发者上下文切换成本。

用户实测反馈显示，其生成的 Python 脚本和 JavaScript 组件可直接运行，几乎无需人工调试。

三、模型性能与成本效益

推理速度与能耗优化

三款模型体积大幅缩减，其中 GPT-4.1 nano 专为移动端和边缘计算优化，推理速度较前代提升近 50%，而能耗成本降低 60%。这一突破为实时应用（如智能助手、车载系统）提供了更高效的解决方案。

成本效益分析

通过对推理系统的效率改进，GPT-4.1 的成本比 GPT-4o 低 26%（针对中等规模的查询），而 GPT-4.1 nano 则是 OpenAI 迄今为止最经济、最快速的模型。对于重复传递相同上下文的查询，OpenAI 将这些新模型的提示缓存折扣提高到 75%（之前为 50%）。

四、实际应用案例

智能代码编辑器 Cursor

适合开发者实时获取代码建议，支持多语言项目协作。在 Windsurf 的内部编码基准测试中，GPT-4.1 比 GPT-4o 高出 60%，这与代码修改在首次审查中被接受的频率密切相关。用户反馈显示，使用 GPT-4.1 在工具调用方面效率提高了 30%，重复不必要编辑或以过于狭窄步骤阅读代码的可能性降低了约 50%。这些改进为工程团队带来了更快的迭代速度和更流畅的工作流程。

在线 AI 工作台 Windsurf

免费用户无限次使用，响应速度达毫秒级，集成图像识别、数据分析等扩展功能。在 Windsurf 测试中，GPT-4.1 提升了 30% 的编程效率，减少了 50% 不必要的编辑。

法律 AI 助手 CoCounsel

Thomson Reuters 的法律 AI 助手 CoCounsel 使用 GPT-4.1 后，多文档审查准确率提升了 17%，这是衡量 CoCounsel 处理涉及多个冗长文档的复杂法律工作流程能力的关键指标。他们发现该模型在跨文档保持上下文以及准确识别文档之间的微妙关系（如冲突条款或补充上下文）方面特别可靠，这些任务对法律分析和决策至关重要。

五、未来展望

GPT-4.1 系列代表了人工智能在实际应用方面的重大进步。通过专注于现实世界开发者需求 —— 从编程到指令遵循再到长文本理解 —— 这些模型为构建智能系统和复杂代理应用开辟了新的可能性。OpenAI 同时透露，未来将推出针对医疗、金融的垂直微调版本，进一步释放行业潜能。目前，开发者可通过 OpenAI Playground 进行 API 沙盒测试，企业级用户已可申请定制化服务。随着生态合作扩大，GPT-4.1 或将成为 2025 年 AI 应用开发者的标配工具。