Die Highlights der GPT-4.1 Familie:

• Verbesserte Leistung: Übertrifft GPT-4o und GPT-4o mini in vielen Benchmarks.
• Fokus auf Kernkompetenzen: Deutliche Fortschritte bei Coding und Instruktionsbefolgung.
• Massiver Kontext: Unterstützung für bis zu 1 Million Tokens Kontextfenster.
• Besseres Kontextverständnis: Verbesserte Fähigkeit, Informationen aus langen Kontexten zu nutzen.
• Aktuelles Wissen: Wissensstand bis Juni 2024.
• API-Exklusivität: Zunächst nur über die API verfügbar.

1. Coding-Fähigkeiten auf neuem Niveau

• SWE-bench Verified: 54,6 %, über 21,4 %abs besser als GPT-4o.
• Code Diffs: Zuverlässiger bei Code-Änderungen, über doppelt so gut wie GPT-4o im Aider-Benchmark.
• Frontend-Entwicklung: 80 % menschliche Präferenz gegenüber GPT-4o.
• Weniger Fehler: Reduktion unnötiger Änderungen von 9 % auf 2 %.

Real-World Beispiele:

• Windsurf: 60 % höhere Punktzahl, 30 % effizienter bei Tool-Aufrufen.
• Qodo: 55 % bessere GitHub-Code-Reviews.

2. Präzisere Befolgung von Anweisungen

• MultiChallenge Benchmark: 38,3 % (10,5 %abs besser als GPT-4o).
• IFEval: 87,4 % bei überprüfbaren Anweisungen.

Real-World Beispiele:

• Blue J: 53 % genauer bei komplexen Steuerszenarien.
• Hex: Fast doppelt so gut bei anspruchsvollen SQL-Evaluierungen.

Hinweis: GPT-4.1 nimmt Anweisungen wörtlicher – genaue Prompts empfohlen.

3. Revolutionärer Langkontext: Bis zu 1 Million Tokens

• Needle-in-a-Haystack: Zuverlässiges Abrufen über volle Kontextlänge.
• OpenAI-MRCR und Graphwalks: Deutlich bessere Fähigkeiten bei Multi-Hop-Reasoning.

Real-World Beispiele:

• Thomson Reuters: 17 % bessere Genauigkeit bei langen juristischen Dokumenten.
• Carlyle: 50 % bessere Extraktion granularer Finanzdaten.

Latenz: Unter 5 Sekunden „Time to first token“ bei GPT-4.1 nano (128k Tokens).

4. Starke Vision-Fähigkeiten

• MMMU, MathVista, CharXiv: Deutliche Verbesserungen im visuellen Verständnis.
• Video-MME Benchmark: 72,0 %, +6,7 % über GPT-4o.

5. Preisgestaltung und Verfügbarkeit

*Basierend auf typischen Input/Output- und Cache-Verhältnissen.

Zusätzliche Preisvorteile:

• Prompt Caching: 75 % Rabatt.
• Batch API: 50 % Preisnachlass.
• Langkontext: Keine Zusatzkosten.

Fazit

Die Einführung der GPT-4.1-Modellfamilie ist ein bedeutender Fortschritt. Die Kombination aus massiver Kontextverarbeitung, stärkerem Instruction Following und Coding-Kompetenz eröffnet neue Möglichkeiten für Entwickler. GPT-4.1 mini bietet ein starkes Preis-Leistungs-Verhältnis, GPT-4.1 nano glänzt bei Geschwindigkeit und Effizienz.