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Présentation de la famille GPT-4.1 des modèles d'IA

Apr 16, 2025 at 07:33 pm

OpenAI a présenté ses derniers modèles de intelligence artificielle phare, la famille GPT-4.1, qui comprend le modèle principal GPT-4.1

Présentation de la famille GPT-4.1 des modèles d'IA

OpenAI is rolling out a new family of flagship GPT models: GPT-4.1, Mini, and Nano.

Openai déploie une nouvelle famille de modèles GPT phares: GPT-4.1, Mini et Nano.

The models, which are now available through OpenAI’s API, are designed to serve a range of developer needs, from handling large-scale codebases to delivering fast, low-latency responses for simpler tasks.

Les modèles, qui sont désormais disponibles via l'API d'OpenAI, sont conçus pour répondre à une gamme de besoins des développeurs, de la gestion des bases de code à grande échelle pour fournir des réponses rapides et à faible latence pour des tâches plus simples.

The standout feature of the GPT-4.1 models is their ability to process up to 1 million tokens of context in a single call. This is a huge increase over previous models like GPT-4, which supported up to 128,000 tokens.

La caractéristique remarquable des modèles GPT-4.1 est leur capacité à traiter jusqu'à 1 million de jetons de contexte en un seul appel. Il s'agit d'une énorme augmentation par rapport aux modèles précédents comme GPT-4, qui soutenait jusqu'à 128 000 jetons.

The expanded context window allows the models to work with entire code repositories, lengthy documents, and complex workflows without losing track of what’s relevant.

La fenêtre de contexte élargie permet aux modèles de fonctionner avec des référentiels de code entiers, des documents longs et des workflows complexes sans perdre la trace de ce qui est pertinent.

OpenAI says that GPT-4.1 shows a 21% improvement in coding abilities over GPT-4 and a 27% improvement over GPT-4.5. The models also use 26% less computing power than GPT-4.

OpenAI dit que GPT-4.1 montre une amélioration de 21% des capacités de codage par rapport à GPT-4 et une amélioration de 27% par rapport à GPT-4.5. Les modèles utilisent également 26% de puissance de calcul en moins que GPT-4.

The new family is particularly good at editing large files, following instructions, and understanding images, putting it ahead of previous models on several benchmarks.

La nouvelle famille est particulièrement bonne pour modifier les fichiers volumineux, suivre les instructions et comprendre les images, en la mettant avant les modèles précédents sur plusieurs repères.

With this release, OpenAI is phasing out the GPT-4.5 Preview, which will be turned off in the API on July 14, 2025. The company says that GPT-4.1 offers similar or better performance at a lower cost and with less latency.

Avec cette version, Openai supprime l'aperçu GPT-4.5, qui sera désactivé dans l'API le 14 juillet 2025. La société affirme que GPT-4.1 offre des performances similaires ou meilleures à moindre coût et avec moins de latence.

The models are trained on data up to June 2024, making them the most up-to-date among OpenAI’s offerings.

Les modèles sont formés sur les données jusqu'en juin 2024, ce qui en fait le plus à jour parmi les offres d'Openai.

GPT-4.1, Mini, and Nano are available exclusively via the API and are not integrated into the ChatGPT interface. OpenAI has worked closely with the developer community to optimize these models for real-world coding and instruction-following tasks.

GPT-4.1, Mini et Nano sont disponibles exclusivement via l'API et ne sont pas intégrés dans l'interface Chatgpt. OpenAI a travaillé en étroite collaboration avec la communauté des développeurs pour optimiser ces modèles pour des tâches de codage réel et de suivi des instructions.

The Nano version is the fastest and most cost-effective, making it suitable for classification and autocompletion, while the full-size model excels at handling complex, multi-turn agent workflows.

La version Nano est la plus rapide et la plus rentable, ce qui le rend adapté à la classification et à la complétion automatique, tandis que le modèle de taille pleine grandeur excelle dans le complexe des flux de travail d'agent multi-tours.

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