ИИтак

← Назад

Модель · OpenAI

GPT-4.1

Устаревшая модель OpenAI без режима рассуждений для программирования, точного следования инструкциям и работы с длинными документами

вышла 14 апреля 2025

Рейтинг Epoch AIСводная оценка общих возможностей модели: статистическая модель выводит её из результатов на многих бенчмарках с учётом их сложностиШкала условная (Claude 3.5 Sonnet = 130, GPT-5 = 150); интервал — 90-процентный диапазон оценки, и модели с перекрывающимися интервалами надёжно не различаются.Подробнее на английском ↗

125 место из 266
индекс 137, вероятный разброс 134–139 · весь рейтинг →

БенчмаркРезультатОбычно — доля заданий теста, которые модель решила. У некоторых тестов свой счёт; как он устроен, сказано в пояснении к названию тестаУсилиеНасколько долго модель рассуждала перед ответом, когда её проверяли: низкое, среднее, высокое, очень высокое, максимальное. Чем выше усилие, тем обычно выше результат — и тем дольше и дороже ответ. Показан лучший результат и усилие, на котором он получен
DTBenchВопросы с выбором ответа по теории принятия решений в задачах вроде парадокса Ньюкома, где твой выбор говорит о выборе похожих на тебяСлучайный выбор даёт около 40%, так что это нижняя планка, а не ноль.Подробнее на английском ↗ 47,1%
LMCAНасколько оценки моделью доводов в философии, теории решений и безопасности ИИ совпадают с оценками экспертовБалл — корреляция с оценками экспертов, умноженная на 100; практический потолок около 85, а не 100.Подробнее на английском ↗ 30,1%
FrontierMath-Tiers-1-3-v2-PrivateСотни новых задач исследовательской математики от профессиональных математиков; эксперту на задачу нужны часы или дниПодробнее на английском ↗ 6,0%
Chess Puzzles100 новых шахматных задач, позиция дана текстом: нужно найти единственный лучший ход по оценке движка StockfishПодробнее на английском ↗ 1,1%
SimpleQA Verified1000 коротких вопросов на факты, на которые модель отвечает по памяти, без поиска в интернетеБалл — F1: учитываются и доля верных ответов, и точность там, где модель решилась ответить, так что честное «не знаю» лучше ошибки.Подробнее на английском ↗ 31,1%
FrontierMath-Tier-4-2025-07-01-PrivateСамый сложный уровень FrontierMath: исследовательские задачи по математике, на которые у математика уходят часы или дниРезультат посчитан на закрытом наборе задач версии от июля 2025 года; в 2026 году вышла исправленная версия, и числа двух версий не сравнимы.Подробнее на английском ↗ 0,0%
CadEvalПо текстовому описанию написать программу для CAD (в стиле OpenSCAD), которая строит 3D-деталь нужной формы и размеровПодробнее на английском ↗ 42,0%
ARC-AGI-2Вторая, более трудная версия головоломок на клетках: по примерам найти скрытое правило и применить его к новой картинкеНа каждое задание даётся две попытки; люди в среднем решают около 60% заданий.Подробнее на английском ↗ 0,4%
GeoBenchПо фотографии улицы, как в игре GeoGuessr, модель должна угадать страну и точные координаты местаРезультат — очки, а не проценты: до 5000 за раунд, и чем дальше догадка от настоящего места, тем меньше очков.Подробнее на английском ↗ 72,0%
Fiction.LiveBenchВопросы по длинным художественным текстам: понять мотивы героев, порядок событий и сделать выводы из всего сюжетаРезультат зависит от длины текста: с ростом объёма точность обычно падает, поэтому сравнивать стоит при одинаковой длине.Подробнее на английском ↗ 63,9%
HLEHumanity's Last Exam: 2500 вопросов экспертного уровня по математике, естественным и гуманитарным наукам, ответ не найти поискомПодробнее на английском ↗ 0,6%
WeirdMLНеобычные задачи по машинному обучению: модель пишет код, который на выданных данных обучает классификатор, например для распознавания фигурБалл — средняя точность обученных моделью классификаторов, а не доля решённых задач.Подробнее на английском ↗ 39,0%
Aider polyglot225 трудных задач по программированию с Exercism на C++, Go, Java, JavaScript, Python и Rust; решение проверяют тестыДаются две попытки: после неудачи модель видит результаты тестов и исправляет код; засчитывается итог второй попытки.Подробнее на английском ↗ 52,4%
OTIS Mock AIME 2024-202545 олимпиадных задач по математике из пробных экзаменов AIME школы OTIS; ответ — целое число от 0 до 999Подробнее на английском ↗ 38,3%
SimpleBenchВопросы с подвохом на здравый смысл: пространство, время, поведение людей. 213 вопросов, у каждого шесть вариантов ответаЛюди в проверке авторов набрали около 84%, а балл модели — средняя точность по пяти прогонам.Подробнее на английском ↗ 12,4%
SWE-Bench verifiedНастоящие задачи из GitHub по проектам на Python: модель правит код, а тесты проверяют, решена ли проблемаПо оценке Epoch, в 5–10% задач есть ошибки, поэтому 100% недостижимы; Epoch считает результат по 484 задачам из 500.Подробнее на английском ↗ 48,5%
GPQA diamond198 вопросов с выбором ответа по физике, химии и биологии уровня аспирантуры — такие, что ответ не найти поискомСлучайный выбор даёт 25%, а специалисты с учёной степенью в своей области набирают около 70%.Подробнее на английском ↗ 55,9%
MATH level 5Самые трудные задачи (5-й уровень) из набора MATH — задачи американских школьных олимпиад AMC 10, AMC 12 и AIMEТест близок к насыщению: у сильных моделей результаты почти одинаковые и высокие, разница в несколько пунктов мало что значит.Подробнее на английском ↗ 83,0%
ARC-AGIГоловоломки на цветных клетках: по паре примеров нужно понять правило преобразования картинки и применить его к новойПодробнее на английском ↗ 5,5%

Характеристики

Вышла
14 апреля 2025
КонтекстСколько текста модель учитывает за один запрос: вопрос, приложенные документы и её собственный ответ вместе. Токен — кусок слова; слово обычно занимает один–три токена
1 млн токенов
Длина ответаСколько токенов модель может выдать за один ответ, вместе со скрытыми рассуждениями, если они есть
до 32 тыс. токенов
Цена входаСколько стоит миллион токенов, отправленных модели: вопрос, документы, вся история переписки
$2 за миллион токенов
Вход из кэшаЦена входа для повторяющегося начала запроса, которое лаборатория уже сохранила у себя. В длинной переписке и у агентов это большая часть входа — и в разы дешевле
$0,50 за миллион токенов
Цена ответаСколько стоит миллион токенов, написанных моделью, — включая скрытые рассуждения
$8 за миллион токенов
Понимает
текст, изображения, PDF
Отвечает
текст
РассужденияПеред ответом модель рассуждает про себя: медленнее и дороже, зато точнее на трудных задачах
нет
Вызов инструментовМодель сама просит программу выполнить действие — поиск, запуск кода, запрос к сервису — и продолжает с результатом. На этом держатся агенты
да
ВесаОткрытые — файлы модели можно скачать и запустить на своих серверах. Закрытые — доступ только через сервис лаборатории
закрытые
Знания до
апрель 2024
Идентификатор в API
gpt-4.1

Что это за модель

GPT-4.1 — модель OpenAI, которая вышла в апреле 2025 года. В линейку входят ещё две версии, поменьше и подешевле: GPT-4.1 mini и GPT-4.1 nano. Сначала линейка была доступна только через API, то есть разработчикам. Сама OpenAI в документации называет GPT-4.1 своей самой сильной моделью без рассуждений: она отвечает сразу, без этапа «обдумывания», поэтому работает с небольшой задержкой.

Модель сменила GPT-4o. По замерам OpenAI, в бенчмарке SWE-bench Verified она решила 54,6% задач: это исправления в настоящих репозиториях с кодом. У GPT-4o было 33,2%. В тесте Scale MultiChallenge на следование инструкциям в долгом диалоге GPT-4.1 набрала 38,3%, на 10,5 пункта больше GPT-4o. В тесте Video-MME на понимание длинных видео без субтитров — 72% против 65,3%. Компания сочла модель лучше GPT-4.5 Preview по цене и качеству, поэтому GPT-4.5 Preview убрали из API в июле 2025 года.

Модель берут для программирования, для агентов, которые вызывают внешние инструменты, и для приложений, где нужно строго держаться формата ответа. Длинное контекстное окно позволяет загрузить в один запрос большую кодовую базу или пачку документов. OpenAI отдельно отмечала, что модель стала реже вносить лишние правки в код и надёжнее следует формату диффов, то есть описаний изменений в файлах.

Сейчас OpenAI советует начинать сложные задачи с моделей линейки GPT-5, которые умеют рассуждать. GPT-4.1 осталась рабочей лошадкой для задач попроще, где важна быстрая реакция. Веса модели закрыты. Её знания о мире заканчиваются серединой 2024 года.

Источники: Анонс GPT-4.1 в блоге OpenAI, Страница модели в документации OpenAI

Того же уровня по индексу Epoch

Другие модели семейства

Данные: models.dev (MIT) и Epoch AI (CC BY 4.0).