1.OpenAI发布GPT-4.1系列模型，性能提升同时降低成本，尤其在编码、指令遵循、长文本理解等方面表现优异。
2.GPT-4.1系列模型处理能力达100万tokens，中位数查询费用较GPT-4o降低26%，成本更低。
3.在多个行业标准评估中，GPT-4.1表现出色，成为当前领先的编程模型之一。
4.此外，GPT-4.1 nano成为OpenAI迄今为止成本最低、响应速度最快的模型，适用于分类、自动补全等任务。
5.由于GPT-4.1系列模型的性能提升和成本降低，有望吸引更多开发者接入OpenAI的API，推动相关AI应用开发和业务拓展。
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报告导读：OpenAI发布GPT-4.1系列模型，性能提升成本更低，在编码、指令遵循、长文本理解等实用性领域表现突出，有望进一步驱动AI应用的加速落地。
投资建议：GPT-4.1系列模型的发布，再次凸显了现在AI业界的趋势：“性能提升的同时降低成本”，GPT-4.1系列模型性能大幅提升，处理能力达100万tokens，在编码、指令遵循、长文本理解等方面表现优异，且成本更低。这将吸引更多开发者接入OpenAI的API，从而推动相关AI应用开发和业务拓展，提升OpenAI市场竞争力，为产业链上下游带来新的投资机会，刺激科技股市场活跃度，推动人工智能板块估值提升，我们维持计算机板块“增持”评级。
OpenAI发布GPT-4.1系列模型，性能提升成本更低。4月15日，OpenAI在API中推出三款新模型：GPT-4.1、GPT-4.1 mini和GPT-4.1 nano。这些模型在各方面均优于GPT-4o和GPT-4o mini，特别是在编程能力和指令执行方面取得了显著提升。同时，它们支持更大的上下文窗口，最多可达100万个tokens，并且具备更强的长上下文理解能力。通过对推理系统的优化，GPT-4.1系列的使用成本也降低了。以中位数查询为例，GPT-4.1的费用相比GPT-4o降低了26%；而GPT-4.1 nano则成为OpenAI迄今为止成本最低、响应速度最快的模型。对于在多个查询中重复使用相同上下文的情况，OpenAI将提示缓存优惠从原先的50%提高至75%，进一步降低了整体成本。
GPT‑4.1在多个行业标准评估中表现出色。编程能力：在SWE-bench Verified基准测试中，GPT‑4.1获得54.6%的成绩，较GPT‑4o提高了21.4个百分点，较GPT‑4.5提高了26.6个百分点，成为当前领先的编程模型之一。指令执行：在Scale’s MultiChallenge基准测试中（用于评估模型的指令理解与执行能力），GPT‑4.1获得38.3%的成绩，较GPT‑4o提高了10.5个百分点。长上下文理解：在Video-MME测试中（该测试评估多模态长上下文理解能力），GPT‑4.1在“长文本、无字幕”类别中取得72.0%的成绩，创下新纪录，较GPT‑4o提高了6.7个百分点。
GPT-4.1在小模型和驱动智能体方面表现突出。对于对延迟要求极高的任务，GPT‑4.1 nano是OpenAI目前速度最快、成本最低的模型。该模型虽体积小巧，但性能卓越，支持长达100万tokens的上下文窗口，并在多项基准测试中表现出色：MMLU得分80.1%、GPQA得分50.3%、Aider polyglot编程得分9.8%，均高于GPT‑4o mini。该模型尤其适用于分类、自动补全等任务。在指令执行可靠性及长上下文理解能力方面的提升，使GPT‑4.1系列模型在驱动“智能体”方面更为高效。结合如Responses API等底层能力，开发者可构建出更实用、更可靠的智能体系统，可广泛应用于真实世界的软件工程、大规模文档洞察提取等复杂任务，且无需过多人工干预。
风险提示：AI技术研发不及预期，AI商业落地不及预期。
文章来源
本文摘自：2025年4月15日发布的 OpenAI 发布 GPT-4.1 ，价格更低背景下全面超越 GPT-4o
杨 林，资格证书编号：S0880525040027
杨昊翊，资格证书编号：S0880525040126
魏 宗，资格证书编号：S0880525040058
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