GPT-4.1 – nowa generacja modeli OpenAI zaprojektowana z myślą o kodowaniu

OpenAI wprowadza nową rodzinę modeli GPT-4.1. Stawia tym samym kolejny krok w kierunku stworzenia agentów zdolnych do samodzielnego projektowania, testowania i dokumentowania oprogramowania. To odpowiedź na rosnącą konkurencję.

Modele GPT-4.1 – co się zmienia?

Nowe modele, dostępne przez API OpenAI (ale nie w ChatGPT), zostały zoptymalizowane pod kątem rzeczywistych zastosowań programistycznych. Obsługują kontekst do 1 miliona tokenów. To oznacza możliwość przetwarzania około 750 000 słów jednocześnie. Ponadto są zgodne z multimodalnym przetwarzaniem danych. Jak podkreśla OpenAI, GPT-4.1 lepiej radzi sobie z kodowaniem frontendowym, przestrzeganiem struktur odpowiedzi i wykorzystaniem narzędzi, eliminując zbędne modyfikacje kodu.

Model 4.1 osiąga wynik do 54,6% w teście SWE-bench Verified, co czyni go konkurencyjnym wobec modeli Claude 3.7 Sonnet (62,3%) i Gemini 2.5 Pro (63,8%). Chociaż jeszcze nie znajduje się na tym samym poziomie. Wyróżnia się natomiast w zadaniach multimedialnych, osiągając 72% w kategorii „długie filmy bez napisów” w teście Video-MME.

Rodzina modeli GPT-4.1

Każdy z modeli 4.1 jest oferowany w konkurencyjnych cenach:

• GPT-4.1 –2$ (milion tokenów wejściowych) / 8$ (milion tokenów wyjściowych),
• GPT-4.1 mini – 0,40$ / 1,60$,
• GPT-4.1 nano –0,10$ / 0,40$ (to najszybszy i najtańszy model w historii OpenAI.

Wersję nano zoptymalizowano do szybkich i ekonomicznych zadań, takich jak klasyfikacja, autouzupełnianie czy zasilanie lekkich agentów AI. W teście MMLU model osiągnął wynik 80,1%, zachowując pełne wsparcie dla kontekstu jednego miliona tokenów.

Nowe możliwości w środowisku deweloperskim

Nowe modele są już wdrażane w środowiskach GitHub Copilot oraz GitHub Models. Programiście mogą korzystać z nich m.in. w Visual Studio Code oraz w Copilot Chat. Użytkownicy Copilot Free i Enterprise mogą wybrać GPT-4.1 jako domyślny model do debugowania, refaktoryzacji, pisania testów czy projektowania aplikacji.

Nowe modele wykazują zauważalną poprawę wydajności w rzeczywistych środowiskach pracy. Firmy Windsurf i Qodo informują o 60% wzroście efektywności kodowania. Z kolei Thomson Reuters odnotował 17% poprawę w analizie dokumentów prawnych, a Carlyle – 50% lepsze wyniki w ekstrakcji danych finansowych.

Dzięki lepszemu radzeniu sobie z zadaniami wymagającymi wieloetapowego wnioskowania wersja 4.1 sprawdza się świetnie m.in. w analizie kontraktów czy porównywaniu złożonych dokumentów.

Konkurencja i przyszłość modeli GPT

GPT-4.1 to także odpowiedź OpenAI na rosnące wyzwania ze strony rywali. Modele Claude 3.7, Gemini 2.5 czy DeepSeek V3 coraz lepiej radzą sobie z zadaniami koderskimi. W reakcji na wyniki GPT-4.1, OpenAI zapowiedziało zakończenie wsparcia dla GPT-4.5 Preview w API do 14 lipca 2025 roku.

Choć dopiero co ogłoszony model robi znaczące postępy, OpenAI zaznacza, że jego niezawodność maleje przy przetwarzaniu dużych ilości danych. W teście MRCR dokładność spadła z 84% przy 8 tys. tokenów do 50% przy pełnym milionie. Co więcej, model bywa bardziej „dosłowny” niż GPT-4o, przez co może wymagać precyzyjniejszych promptów.

Nowa rodzina modeli ma dawać coś więcej niż ulepszoną jakość generowanego kodu. OpenAI jasno komunikuje, że jego celem jest stworzenie AI zdolnej do programowania kompletnych aplikacji – od kodu po testy, dokumentację i wdrożenie. Nowa generacja modeli to ważny krok w tę stronę i wyraźny sygnał, że przyszłość programowania z AI nadchodzi.