ChatGPT 4.1 Mini

ChatGPT 4.1 Mini ist ein Mid-Tier-Modell der GPT-4.1-Reihe, entwickelt, um hohe Leistung bei niedrigen Kosten und reduzierter Latenz zu bieten und ersetzt das GPT-4o Mini. Es ist optimiert für Programmieraufgaben, das Befolgen von Anweisungen und die Verarbeitung von Text/Bildern, geeignet sowohl für Einzelpersonen als auch für Unternehmen.

• Bietet ein effizientes, kostengünstiges und schnelles Modell für Anwendungen wie Chatbots, Prozessautomatisierung und Programmierung.

• Unterstützt multimodale Eingaben (Text und Bilder), geeignet für Aufgaben wie Dokumentenanalyse, Codegenerierung und Beantwortung komplexer Fragen.

Laut OpenAI übertrifft GPT-4.1 Mini in vielen Benchmarks GPT-4o, insbesondere im Bereich Programmierung, bei gleichzeitig niedrigeren Kosten und etwa 50 % reduzierter Latenz im Vergleich zu GPT-4o

Funktionsweise

Verarbeitungsprozess:

1. Benutzer geben eine Texteingabe (Prompt) ein oder laden ein Bild über ChatGPT oder die API hoch.

2. GPT-4.1 Mini analysiert den Prompt mithilfe seiner Sprachverständnisfähigkeiten, verarbeitet lange Kontexte und liefert präzise Antworten.

3. Bei Bildern extrahiert das Modell Informationen oder beschreibt den Inhalt mithilfe seiner visuellen Fähigkeiten.

4. Die Ergebnisse werden als Text oder JSON (über die API) zurückgegeben.

Training:

• Trainiert mit öffentlichen und proprietären Daten (z. B. von Shutterstock für visuelle Fähigkeiten), kombiniert mit Reinforcement Learning aus menschlichem Feedback (RLHF) zur Leistungsverbesserung.

• OpenAI hat keine Details zur Architektur oder zur Anzahl der Parameter veröffentlicht, was Diskussionen über Transparenz ausgelöst hat.

API-Integration:

• Unterstützt strukturierte Ausgaben (JSON) und Prompt-Caching, um Kosten und Latenz bei wiederholten Anfragen zu reduzieren.

Hauptmerkmale von GPT-4.1 Mini

Hohe Leistung in Programmierung und Befolgen von Anweisungen

Programmierfähigkeiten:

• GPT-4.1 Mini ist für Programmieraufgaben optimiert und übertrifft GPT-4o Mini in Benchmarks wie SWE-bench (Programmierung) und HumanEval (Codegenerierung).

• Laut OpenAI erreicht es eine Leistung nahe GPT-4.1 bei mittelgroßen Softwareprojekten.

• Beispiel: Entwicklung einer Python-Webanwendung mit RESTful API oder Fehlerbehebung in komplexem JavaScript-Code.

Befolgen von Anweisungen:

• Verbesserte Fähigkeit, komplexe Anweisungen zu verstehen und auszuführen, wie das Schreiben technischer Dokumentationen, das Erstellen von Berichten oder das Beantworten detaillierter Fragen.

• Beispiel: „Erstelle eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Bereitstellung einer Flask-Anwendung auf AWS“ wird mit klaren und präzisen Schritten beantwortet.

Benchmark-Leistung:

• Laut dem Artificial Analysis Intelligence Index übertrifft oder entspricht GPT-4.1 Mini GPT-4o in Intelligenz-Benchmarks, insbesondere in Programmierung und Verarbeitung langer Texte.

• SWE-bench: Höhere Leistung als GPT-4o Mini (~33,2 %), obwohl nicht ganz auf dem Niveau von GPT-4.1.

• MMMU (Multimodal Massive Multitask Understanding): Leistung nahe GPT-4.1, herausragend bei Aufgaben mit Text und Bildern.

Großes Kontextfenster

Kontextkapazität:

• Unterstützt 1 Million Tokens (entspricht etwa 2 Millionen Wörtern oder 1.500–2.000 Buchseiten), deutlich mehr als GPT-4o Mini (128 K Tokens) und vergleichbar mit GPT-4.1.

• Ermöglicht die Verarbeitung langer Dokumente, umfangreicher Codebasen oder längerer Gespräche ohne Kontextverlust

Verständnis langer Kontexte:

• Trainiert, um sich auf wichtige Informationen in langen Kontexten zu konzentrieren, reduziert Störungen und verbessert die Genauigkeit.

• Beispiel: Analyse eines 1.000-seitigen Finanzberichts oder Verarbeitung eines großen Softwareprojekts.

Multimodale Fähigkeiten

Textverarbeitung:

• Unterstützt über 50 Sprachen, einschließlich Vietnamesisch, mit natürlicher Ausdrucksweise und wenigen Grammatikfehlern.

• Geeignet für Aufgaben wie das Schreiben von E-Mails, das Erstellen kurzer Inhalte oder das Beantworten von Fragen.

Bildverarbeitung (Vision):

• Unterstützt die Analyse von Bildern über die API, z. B. Texterkennung in Bildern, Diagrammanalyse oder Bildbeschreibung.

• Beispiel: Extraktion von Informationen aus einem Beleg oder Analyse eines technischen Diagramms.

• Leistung in visuellen Benchmarks wie MMMU und MathVista übertrifft GPT-4o Mini, erreicht 73 % in MMMU und 57 % in MathVista.

Unterstützung bei Programmierung und Datenanalyse

Programmierung:

• Kann Code schreiben, debuggen und Algorithmen in Sprachen wie Python, JavaScript, C++ und anderen optimieren.

• Beispiel: Erstellung eines Python-Skripts zur Analyse von CSV-Daten oder Fehlerbehebung in komplexem Java-Code.

Datenanalyse:

• Unterstützt das Ausführen von Python-Code für Aufgaben wie Regression, Datenvisualisierung oder Szenariosimulation.

• Beispiel: Erstellung eines Umsatzdiagramms aus einem Datensatz oder Durchführung einer Finanzsimulation.

Leistung und Vergleich

GPT-4.1 Mini wurde entwickelt, um in Programmieraufgaben, dem Befolgen von Anweisungen und der Verarbeitung von Text/Bildern herausragend zu sein.

Benchmark-Vergleich:

Vergleich mit GPT-4o Mini:

• GPT-4.1 Mini übertrifft in Programmierung, dem Befolgen von Anweisungen und der Verarbeitung von Text/Bildern, mit 50 % geringerer Latenz und größerem Kontextfenster (1 M gegenüber 128 K Tokens).

• Ersetzt GPT-4o Mini in ChatGPT und bietet bessere Leistung bei vergleichbaren Kosten.

Vergleich mit GPT-4.1:

• GPT-4.1 Mini erreicht in vielen Aufgaben nahezu die Leistung von GPT-4.1, ist jedoch schneller und kostengünstiger, geeignet für mittelgroße Projekte.

Vergleich mit GPT-4.1 Nano:

• GPT-4.1 Mini ist leistungsfähiger bei komplexen Aufgaben wie fortgeschrittener Programmierung oder Bildanalyse, während GPT-4.1 Nano für Geschwindigkeit und niedrigere Kosten bei einfachen Aufgaben optimiert ist.

Vergleich mit o3-mini:

• GPT-4.1 Mini konzentriert sich auf Programmierung und das Befolgen von Anweisungen, während o3-mini stärker in STEM-Überlegungen (Mathematik, Wissenschaft) ist und Websuche unterstützt. o3-mini generiert keine Bilder, bietet jedoch ähnliche Bildanalysefähigkeiten wie GPT-4.1 Mini.

Kosten und Zugriff

Kosten:

ChatGPT:

• Kostenloses Paket: Aktiviert, wenn das GPT-4o-Limit erreicht ist, etwa 10–20 Anfragen pro Woche.

• Plus-Paket (20 $/Monat), Pro, Team: Unbegrenzter Zugriff auf GPT-4.1 Mini mit höherer Geschwindigkeit als GPT-4o Mini.

• Enterprise/Edu: Zugriff ab Mai 2025 mit individuellen Kosten.

API:

• Geschätzte Kosten: 0,15 USD pro 1 Million Eingabetokens, 0,6 USD pro 1 Million Ausgabetokens, günstiger als GPT-4.1 und vergleichbar mit GPT-4o Mini.