GPT-4.1特点？如何使用GPT-4.1模型,GPT-4.1编码和图像理解能力实例展示

几天前，OpenAI在 API 中推出了三个新模型：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(感觉这个GPT-4.1就是GPT-4o的升级迭代版本)，主要在编码和指令跟踪方面均有显著提升。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。

知识截止日期已更新至 2024 年 6 月，而对于plus、Pro、Team用户可以在模型的更多选择器中使用GPT-4.1，如下图所示

GPT-4.1、GPT-4.1 mini 和 GPT-4.1 nano更新了哪些特点

接下来我们一起来看看GPT-4.1的编码、绘画、上下文能力到底如何，值不值得试试呢？ 先看看官方的基准测试数据，然后再来实现一个小应用吧，最后告诉大家如何才能使用升级到CahtGPTplus/Pro会员去试试GPT-4.1

• 编码：GPT-4.1 在SWE-bench Verified上的得分为 54.6%，比 GPT-4o 提高了 21.4%，比 GPT-4.5 提高了 26.6% ，使其成为领先的编码模型。

• 说明如下： 在Scale 的MultiChallenge基准，即衡量指令遵循能力的标准，GPT-4.1 得分为 38.3%，比 GPT-4o 提高了10.5 % 。

• 详细背景：关于视频MME作为多模态长上下文理解的基准，GPT-4.1 创造了新的最先进成果——在长篇无字幕类别中得分为 72.0%，比 GPT-4o 提高了6.7 % 。

GPT-4.1 VS GPT-4o模型系列以更低的成本提供了更好的性能。这些模型在延迟曲线的每个点上都实现了性能的提升。

GPT-4.1 mini 在小模型性能上实现了显著飞跃，甚至在多项基准测试中超越了 GPT-4o。它在智能评估方面达到甚至超越了 GPT-4o，同时将延迟降低了近一半，成本降低了 83%。

而对于需要低延迟的任务，GPT-4.1 nano 是目前速度最快、成本最低的模型。它拥有 100 万个 token 上下文窗口，在小规模下实现了卓越的性能，在 MMLU 测试中得分高达 80.1%，在 GPQA 测试中得分高达 50.3%，在 Aider 多语言编码测试中得分高达 9.8%，甚至高于 GPT-4o mini。它是分类或自动完成等任务的理想选择。 这些在指令遵循可靠性和长上下文理解方面的改进，也使得 GPT-4.1 模型在驱动代理（即能够代表用户独立完成任务的系统）方面更加有效。当与 Responses API 等原语结合使用时，开发人员现在可以构建在实际软件工程中更有用、更可靠的代理，从大型文档中提取见解，以最少的手动操作解决客户请求以及其他复杂任务。 在此之前GPT-4.1 仅通过 API 提供。在 ChatGPT 中，指令遵循、编码和智能方面的许多改进已逐步融入最新版的GPT-4o，OpenAI将在未来的版本中继续融入更多内容。

下面，将分析 GPT-4.1 在多个基准测试中的表现，并结合 Windsurf、Qodo、Hex、Blue J、Thomson Reuters 和 Carlyle 等 alpha 测试人员的示例，展示其在特定领域任务的生产中的表现。

特点一：编码能力提升

GPT-4.1 在各种编码任务上都比 GPT-4o 表现得更好，包括代理解决编码任务、前端编码、减少无关编辑、可靠地遵循差异格式、确保一致的工具使用等等。 在衡量真实世界软件工程技能的 SWE-bench Verified 测试中，GPT-4.1 完成了 54.6% 的任务，而 GPT-4o（2024-11-20）的完成率为 33.2%。这反映了模型在探索代码库、完成任务以及生成可运行并通过测试的代码方面的能力有所提升。

在SWE‑bench Verified accuracy正确性对比

对比模型有GPT-4.1、GPT-4o (2024-11-20)、OpenAI o1 (high)、OpenAI o3-mini (high)、GPT-4.5、GPT-4.1 mini、GPT-4o mini

特点二：多编程语言支持

对于需要编辑大型文件的 API 开发者来说，GPT-4.1 在跨多种格式的代码差异分析方面更加可靠。在Aider 的多语言差异基准测试中，GPT-4.1 的得分是 GPT-4o 的两倍多。甚至比 GPT-4.5 还高出 8% 。这项评估既衡量了跨各种编程语言的编码能力，也衡量了模型在整体和差异格式下生成更改的能力。OpenAI还专门训练了 GPT-4.1，使其能够更可靠地遵循差异格式，这使得开发人员只需让模型输出更改的行，而无需重写整个文件，从而节省成本和延迟。为了获得最佳的代码差异性能，请参阅 prompting-gpt-4-1-models
提示指南⁠，对于喜欢重写整个文件的开发者，OpenAI将 GPT-4.1 的输出令牌限制增加到 32,768 个令牌（GPT-4o 为 16,384 个令牌）。并建议使用预测输出减少完整文件重写的延迟。 在 Aider 的多语言基准测试中，模型解决了来自Exercism的编码练习通过编辑源文件，允许重试一次。“whole”格式要求模型重写整个文件，这可能很慢且成本高昂。“diff”格式要求模型编写一系列搜索/替换块。

GPT-4.1 在前端编码方面也比 GPT-4o 有了显著提升，能够创建功能更强大、更美观的 Web 应用。在我们的面对面对比中，付费人工评分员 80% 的评分结果显示，GPT-4.1 的网站比 GPT-4o 的网站更受欢迎。

特点三：长上下文（最多可以处理100W个上下文标记）

GPT-4.1、GPT-4.1 mini 和 GPT-4.1 nano 最多可以处理 100 万个上下文标记，而之前的 GPT-4o 型号最多可以处理 128,000 个。100 万个标记相当于整个 React 代码库的 8 个以上副本，因此长上下文非常适合处理大型代码库或大量长文档。 OpenAI训练了 GPT-4.1，使其能够可靠地处理长达 100 万个上下文中的信息。此外，我们还训练它比 GPT-4o 更加可靠地识别相关文本，并忽略长短上下文中的干扰项。长上下文理解是法律、编码、客户支持以及许多其他领域应用的关键能力。

特点四：图像视觉

GPT-4.1 系列在图像理解方面非常强大，尤其是 GPT-4.1 mini 实现了重大的飞跃，在图像基准测试中经常击败 GPT-4o。

在 MMMU中，模型回答包含图表、图解、地图等的问题。（注意：即使不包含图像，许多答案仍然可以从上下文中推断或猜测。）

在MathVista中，一个模型解决了视觉数学任务。

看长视频内容然后回答问题正确性对比

在 Video-MME
视频-MME中，一个模型根据 30-60 分钟长的无字幕视频回答多项选择题。

如何订阅升级ChatGPTplus？如何使用GPT-4.1

目前所有的chatgptPlus用户已经被推送 了GPT-4.1模型（在更多模型里面就可以使用），对于普通用户，现在也可以使用GPT-4.1

GPT-4.1使用次数限制

免费用户每24小时最多使用5次GPT-4.1，超出后自动切换其它模型；Plus用户每3小时最多使用80次

如何升级ChatGPTplus?

plus用户升级可以参考本教程：https://littlemagic8.github.io/2024/09/04/update-ChatGPT-Plus/ （笔者已经使用了一年多了，保证可行）

GPT-4.1 实例展示

我们使用镜像站（chatshare）来演示一番，目前镜像站GPT-4.1已经被推送了

PS: 想要体验共享原生镜像站的童鞋可以参考本文: https://littlemagic8.github.io/2025/04/10/how-use-share-AI-model/

实例一：AI 驱动的社交媒体分析工具

提示词：使用 Python 开发一个社交媒体分析工具，分析指定 X 用户（如 @elonmusk）最近 100 条帖子的情绪和关键词。

要求： 1. 通过 X API 获取帖子（假设 API 密钥为 'X_API_KEY'）。

2. 使用 NLTK 进行情绪分析，分类为积极、消极、中性。

3. 提取前 10 个高频关键词（去除停用词）。

4. 生成柱状图（使用 Matplotlib）显示情绪分布，保存为 'sentiment_analysis.png'。

5. 输出结果为 JSON 文件 'user_analysis.json'，包含情绪分布和关键词。 确保代码有错误处理、日志记录和详细注释，适合生产环境。

import os
import sys
import json
import logging
import requests
from collections import Counter
from typing import List, Dict
​
import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
​
import matplotlib.pyplot as plt
​
# === 初始化 NLTK 资源 ===
try:
    nltk.data.find('tokenizers/punkt')
except LookupError:
    nltk.download('punkt')
try:
    nltk.data.find('corpora/stopwords')
except LookupError:
    nltk.download('stopwords')
try:
    nltk.data.find('sentiment/vader_lexicon')
except LookupError:
    nltk.download('vader_lexicon')
​
​
# === 日志配置 ===
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s %(levelname)s %(message)s',
    handlers=[
        logging.StreamHandler(sys.stdout),  # 输出到控制台
        logging.FileHandler("social_media_analysis.log", encoding='utf-8')
    ]
)
logger = logging.getLogger(__name__)
​
​
class SocialMediaAnalyzer:
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://api.twitter.com/2"  # 假设 X API 为 Twitter v2 类似结构
        self.headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}"
        }
        self.sia = SentimentIntensityAnalyzer()
        self.stop_words = set(stopwords.words('english'))
​
    def fetch_tweets(self, username: str, max_results: int = 100) -> List[str]:
        """
        通过 X API 获取用户近 100 条推文文本内容
        :param username: str, 用户名 (如 '@elonmusk' 可自动去除 '@')
        :param max_results: int, 最多获取的推文数量（最多 100 条）
        :return: List[str], 文本列表
        """
        username = username.lstrip('@')
        logger.info(f"开始获取用户 @{username} 的最近 {max_results} 条帖子")
        try:
            # Step1: 获取用户ID
            user_resp = requests.get(
                f"{self.base_url}/users/by/username/{username}",
                headers=self.headers,
                timeout=10
            )
            user_resp.raise_for_status()
            user_id = user_resp.json()['data']['id']
            logger.debug(f"获取到用户ID: {user_id}")
​
            # Step2: 获取用户推文
            # max_results 最大为100，分页可改进，此处单调用就够
            params = {
                "max_results": max_results,
                "tweet.fields": "text",  # 只要文本字段
                "exclude": "retweets,replies"  # 排除转推和回复短内容（如需）
            }
            tweets_