OpenAIs New GPT 4.1 Model Is Even Better Than I Thought...

OpenAI hat gerade sein Modell GPT 4.1 veröffentlicht und das verwirrt alle. In diesem Video erkläre ich euch genau, was ihr wissen müsst. Zunächst einmal gibt es einen Vorbehalt, den die meisten leute nicht GPT 4.1 wird nur über die API verfügbar sein. Ihr fragt euch jetzt vielleicht, warum das so ist. Darauf gehen wir jetzt ein. Im Wesentlichen ist dieses Modell GPT 4.1 ein Modell, das im Grunde für Entwickler konzipiert ist. Es ist nicht wirklich für die Chat Benutzeroberfläche konzipiert und im Wesentlichen wurden alle Vorteile von GPT 4.1 nach und nach in GPT 40 integriert. Ihr könnt hier sehen, dass viele der Verbesserungen in den Bereichen Befehlsverfolgung, Codierung und Intelligenz in Chat GPT nach und nach in die neueste Version von GPT 40 integriert wurden und wir werden in zukünftigen Versionen weitere einbauen. Im Grunde sagen sie hier, dass sich GBT 4.1 in bestimmten Bereichen nicht so sehr von GPT 40 unterscheidet, in anderen Bereichen jedoch tatsächlich recht stark, weshalb wir es speziell für Entwickler entwickelt haben. Nehmen wir nun an, Sie ignorieren dies und möchten dennoch GPT 4.1 verwenden. Sie können es tatsächlich in einer Chat Oberfläche verwenden. Wenn Sie also zu openouter com gehen, werden Sie sehen, dass dies die einheitliche Oberfläche für LLMs ist. Sie ist wirklich cool, da sie großartige Preise, eine bessere Verfügbarkeit bietet und kein Abonnement erfordert. Sie ist im Grunde kostenlos. Klicken Sie einfach auf Chat. Klicken Sie dann einfach auf einen neuen Raum. Dann müssen Sie nur noch auf dieses Symbol klicken. Hier werden alle Modelle angezeigt. Klicken Sie also auf Modell. Hier können Sie GPT 4.1 sehen. Klicken Sie auf Übernehmen, dann auf X. Jetzt können wir mit GPT 4.1 sprechen. Es gibt verschiedene Eingabeaufforderungen, die wir hier haben können. Es steht dort also persönliche Finanzen. Wir können einfach sehen, was dort steht. Hier sehen Sie, wie wir auf GPT 4.1 zugreifen können, wenn Sie das Modell einfach nur testen, verschiedene Eingabeaufforderungen ausprobieren und sehen möchten, wie gut die Kommunikation mit dem Modell funktioniert. GPT 4.1 war nicht das einzige veröffentlichte Modell. Zwei kleinere Modellversionen wurden für verschiedene Zwecke veröffentlicht. Es ist das intelligenteste Modell für komplexe Aufgaben für die meisten Nutzer. Dieses Modell hat eine Kontextlänge von über einer Million Token die maximale Anzahl an Ausgabetoken beträgt und wir können hier sehen, dass der Preis im Vergleich zu anderen Modellen relativ günstig ist. Jetzt haben Sie Text, Bild, Eingabe und Ausgabe und Sie können sehen, dass die erwartete Latenz ähnlich ist wie bei GPTO. Wenn wir uns nun die beiden anderen Modelle ansehen, sind dies zwei weitere, kleinere Modelle, die wahrscheinlich über die Funktionen von GPT 4.1 verfügen. Sie können sehen, dass diese in Bezug auf den Preis viel günstiger und auch viel schneller sind. Das ist also GPT 4.1 Mini. Es ist 40 Prozent schneller als GPT und es ist ein erschwingliches Modell, das Geschwindigkeit und Intelligenz in Einklang bringt. Und dann haben wir hier GPT 4.1 Nano, das schnellste und kostengünstigste Modell für Aufgaben mit geringer Latenz. Und dieses Modell ist im Wesentlichen spottbillig und kann viele Aufgaben erledigen, die man braucht. Ich vermute, dass OpenAI dies getan hat, weil es mittlerweile viele Modelle gibt, die viele verschiedene Aufgaben relativ günstig erledigen können. OpenAI möchte also sein Angebot in Bezug auf die Modelle, die sie bereitstellen können, erweitern. Wenn wir uns nun eine Kategorie der Benchmarks ansehen und glauben Sie mir, Dies wird kein Benchmark Video, da OpenAI selbst tatsächlich gesagt hat, dass sie sich auf Modelle konzentrieren wollen, die in der realen Welt implementiert werden können. Aber nichtsdestotrotz müssen wir uns dieses Modell genauer ansehen, da es in Bezug auf den SS-Benchmark alle anderen Modelle übertroffen hat. Und das war die Hauptdiskussion im Bereich Key. GPT 4.1 übertrifft GPT deutlich in der Softwareentwicklung. Agentenbasierte Codierung, Frontend Entwicklung, weniger unnötige Änderungen, zuverlässige DIV Formate und konsistente Toolnutzung sind nur einige Vorteile. Das ist wirklich überraschend, denn es ist sogar besser als OpenAI Mini, das ein wirklich beeindruckendes Modell ist, und OpenAI High. Insgesamt können wir also feststellen, dass dies im Vergleich zu anderen Modellen ein hervorragendes Modell für die Codierung ist. Nun zu einem anderen Modell, das für Entwickler möglicherweise etwas interessanter ist. Aber glauben Sie mir, der Fachjargon endet in zwei weiteren Folien. Dies zeigt Ihnen einfach, wie genau GPT 4.1 im Vergleich zu GPT 40 ist. Wir können eine dramatische Verbesserung feststellen, 31 Prozent hier im Vergleich zu 52 Prozent dort. Natürlich sind die Argumentationsmodelle in einer ganz anderen Kategorie, aber für ein Modell, das viel günstiger und viel schneller ist, halte ich das für eine wirklich nützliche Sache, insbesondere für Entwickler. Wenn Sie sich nun vorstellen möchten, was GPT 4.1 ist, ist diese Grafik etwas hilfreicher, um zu veranschaulichen, wo sich das Modell befindet. Wir können sehen, dass sich die Intelligenz auf der linken Seite und die Latenz unten befindet. Anhand dessen können Wir erkennen, dass GPT 4.1 Nano ein wirklich effektives Tool ist, um die Latenz und die Intelligenz auszugleichen. GPT 4.1 Mini ist wahrscheinlich am effektivsten, um beides auszugleichen, da es relativ intelligent und außerdem relativ schnell und kostengünstig ist. Dies zählt wohl zu den größten Konkurrenten von Gemini 2.5 Flash. Es ist spottbillig und bemerkenswert intelligent. Wie gesagt, hier endet der technische Entwicklerjargon. OpenAI wollte sich unter anderem auf den Nutzen in der Praxis konzentrieren. Sie geben an, dass Benchmarks wertvolle Erkenntnisse liefern, die Modelle aber praxisorientiert trainiert wurden. Durch die enge Zusammenarbeit und Partnerschaft mit der Entwickler Community konnten wir diese Modelle für die Aufgaben optimieren, die für die Anwendung am wichtigsten sind. Und zu diesem Zweck bietet die GPT 4.1 Modellfamilie außergewöhnliche Leistung zu geringeren Kosten, und diese Modelle steigern die Leistung an jedem Punkt der latenzkurve. Beim internen Windsurf Coding Benchmark lag Windinsurf GPT 4.1 um 60 Prozent vor GPT 40 ein Ergebnis, das die hohe Akzeptanzrate der Codeänderungen bei der ersten Überprüfung erklärt. Benutzer berichteten von 30 Prozent höherer Effizienz beim Tool Aufruf und 50 Prozent weniger wiederholten unnötigen Bearbeitungen oder schrittweisem Code lesen. Diese Verbesserungen führen zu schnellen Iterationen und reibungsloseren Arbeitsabläufen für Entwicklungsteams. Und falls Sie Windinsurf nicht kennen, es handelt sich im Grunde um ein Key Codierungstool, den Flash Assistant. Wir können auch hier sehen, dass GPT 4.1 beim internen Benchmark der anspruchsvollen Steuerszenarien dieses Unternehmens um 53 Prozent genauer war als GPT 40 Der entscheidende genau Genauigkeitssprung von GPT 4.1 Verbessertes Verständnis komplexer Vorschriften und lange nuancierte Anweisungen steigert Systemleistung und Nutzerzufriedenheit. Erinnern Sie, Eines der Dinge, über die wir gesprochen haben, ist, dass GPT 4.1 ein extrem langes Kontextfenster hat, was in realen Anwendungsfällen von enormer Bedeutung ist, da wir oft lange Dokumente bedenken müssen. Wenn Sie sich vorstellen möchten, wie gut dieser Abruf ist, haben Sie den Genauigkeitstest Nadel im Haststack durchgeführt. Dies ist im Wesentlichen der Test, bei dem eine Million Token betrachtet und eine Nadel hein ingesteckt wird, also vielleicht eine kurze Phrase, und Sie bitten das Modell, die Phrase abzurufen. Es weist bei einer Kontextlänge von einer Million eine Genauigkeit von nahezu 100 Prozent beim Abruf auf. Dies ist also etwas, das für bestimmte Anwendungen wirklich nützlich ist. Rund eine Million Token sind mehr als acht Kopien der gesamten React Codebasis. Es ist also wirklich gut geeignet, um ganze Codebasen einzupassen, da es in der Lage ist, kleine Dinge zu finden und zu ändern. Das ist also eines der Dinge, für die Sie das Modell trainieren, und ich vermute, dass es dafür viele Anwendungsfälle in der Praxis geben wird. In anderen Bereichen mit langen Kontexten war das Modell bei langen Videokontexten überraschend gut. Das Modell ist also in Bezug auf seine Vision Fähigkeiten tatsächlich ordentlich. Hier können wir sehen, dass es etwas besser abschneidet als GPT 40. Ich glaube nicht, dass dies das aktuelle modell ist, da OpenAI GPT 40 2025 aktualisiert hat. GPT 40 dürfte daher visuell mit diesem Benchmark vergleichbar sein. Dieser ist jedoch ein langer Videozusammenhang. Das Modell beantwortet Multiple Choice Fragen basierend auf Minuten langen Videos ohne Untertitel. Dann ist da natürlich die Vision Benchmark. Sie sticht in lächerlichen Bereichen nicht hervor. Für alle, die Anwendungen entwickeln möchten, in denen Vision eine rolle spielt, dürfte GIB 4.1 Mini die bessere Wahl sein. Das Modell verfügt über 73 Prozent MMU, was im Grunde genommen mit GPT 4.1 in puncto Vision Fähigkeiten vergleichbar ist, jedoch nur einen Bruchteil der Kosten verursacht. Bei all diesen Benchmarks möchte ich nicht sagen, dass es mich verwirrt hat, aber ich hätte gerne gesehen, wie sich dieses Modell im Vergleich zu anderen KI-Modellen in verschiedenen Benchmarks. Schlägt. Und hier sehen wir, wo sich GBT 4.1 im Hinblick auf den Coding Benchmark positioniert. Wir sehen hier, dass es direkt hinter Claude 3.7 Sonnet und direkt hinter dem neuen 2.5 Pro von Gemini liegt. Es liegt also nicht weit zurück und schneidet in puncto Coding Fähigkeiten deutlich besser ab. Dieses Modell ist, anders als bei anderen Unternehmen, kein Fehlschlag, sondern ein gutes Modell zum Programmieren und für viele weitere praktische Anwendungen. Ich würde sagen, dass dieses Modell eher ein Modell ist, das man in verschiedene Anwendungen integrieren und einsetzen kann. Es ist nicht unbedingt das Modell, mit dem man seinen Alltag besprechen möchte. Das wäre wahrscheinlich GPT 4.5 aber leider wird GPT 4.5 tatsächlich eingestellt. Sie haben erwähnt, dass GPT 4.5 in der API abgewertet wird, da GPT 4.1 eine verbesserte oder ähnliche Leistung bei vielen Funktionen zu wesentlich geringeren Kosten und Latenzen bietet. Es wird also in drei Monaten am 14. Juli 2025 abgeschaltet, um den Entwicklern Zeit für die umstellung zu geben. GBT 4.5 war, falls Sie es nicht wussten, ein sehr großes Modell. Das Training war sehr teuer und die Ergebnisse waren genauso teuer. Ich vermute, das ist der Grund, warum Sie dieses Modell im Wesentlichen abschaffen mussten, da die Ergebnisse die Kosten einfach nicht wert waren und es sie ein Vermögen gekostet hat. Das ist wahrscheinlich der Hauptgrund, warum GBD 4.5 eingestellt wird. Wenn Sie also mit GPT 4.5 gesprochen haben, sollten Sie dies möglicherweise vor dem 14. Juli 2025 tun. Ich möchte sagen, dass ich darüber ein wenig traurig bin, da dies tatsächlich mein bevorzugtes Modell war, wenn es um die Argumentation über alltägliche Dinge ging, da es eine andere Fähigkeit hatte, wenn es darum ging, Probleme aus menschlicher Perspektive zu betrachten. Wenn Sie sich nun visuell ansehen möchten, wie viel besser die Codierung war, sprechen sie darüber, wie GPT 4.1 GPT 40 in der Frontend Codierung erheblich verbessert und in der Lage ist, Web Apps zu erstellen, die funktionaler und ästhetisch ansprechender sind. In Ihren direkten Vergleichen bevorzugten bezahlte menschliche Bewerter die Websites von GPT 4.1 in 80 Prozent der Fälle gegenüber GPT 4. Das ist eine enorme Verbesserung. Hier können wir sehen, dass dies relativ beeindruckend ist. Wir können sehen, dass dies die alte Version ist. Links ist das alte GPT-4 und rechts ist das neue GPT-4 TA. Dies zeigt uns, dass das Modell eindeutig besser beim Codieren von Frontends ist. Ich muss jedoch fragen, wie es im Vergleich zu anderen ähnlichen Modellen abschneidet, denn ich codiere derzeit nicht viel mit diesen Modellen. Ich erstelle lediglich Agenten mit diesen Modellen. Das ist etwas, das Sie in ein paar Stunden in einem Video sehen werden. Aber das Erstellen von Frontends ist natürlich etwas, das die Leute tun. Es ist also auf jeden Fall sehr faszinierend zu sehen, wie das genau funktioniert. Lassen Sie mich wissen, was Sie von diesen drei verschiedenen Modellen halten. Werden Sie sie verwenden, wenn Sie Entwickler sind, Freut sie sich darüber. Ich weiß, dass ich das heute hauptsächlich zum Erstellen von Agenten verwenden werde. Es wird also sehr spannend sein zu sehen, wie ich das geschafft habe. Wenn euch das Video gefallen hat, vergesst nicht, mir ein Gefällt mir zu geben und den Kanal zu abonnieren.