OpenAI משיקה את משפחת המודלים החדשה של GPT-4.1

OpenAI השיקה אתמול את משפחת מודלי GPT-4.1 החדשה שהיא שלב נוסף של התפתחות מודלי השפה של OpenAI. המודלים זמינים רק דרך ה-API ולא דרך ChatGPT. המשפחה החדשה כוללת שלושה מודלים שונים, המציעים שיפורים ביכולות קידוד, דיוק בהבנת הוראות, וחלון הקשר מורחב של מיליון טוקנים. במאמר הזה נסקור את המאפיינים העיקריים של המודלים החדשים ונבחן את ההבדלים ביניהם, כדי לעזור לכם להבין איזה מודל מתאים לצרכים השונים של פיתוח ויישומי AI.

שלושה מודלים חדשים

OpenAI הציגה את משפחת GPT-4.1, סדרה של שלושה מודלים חדשים שזמינים דרך ה-API בפלטפורמת הפלייגראונד של החברה. המודלים החדשים מתאפיינים באיזון בין עוצמה, מהירות ונגישות, תומכים בחלון הקשר ענק של מיליון טוקנים, מאפשרים פלט של עד 32 אלף טוקנים, ומציעים יכולות מולטימודאליות מתקדמות. 

אינטליגנציה מתקדמת

המודל הבכיר GPT-4.1 מציג שיפור משמעותי ביכולות הקוגניטיביות, במיוחד בשלושה תחומים מרכזיים: פיתוח קוד, הבנת הוראות מורכבות, ושמירה על הקשר לאורך מסמכים וטקסטים ארוכים. חלון ההקשר העצום של מיליון טוקנים (פי 8 מהדור הקודם) מאפשר למודל לעבד כמויות מידע חסרות תקדים בבת אחת. למרות שהוא מציע את רמת האינטליגנציה הגבוהה ביותר בסדרה, הוא מגיע במחיר גבוה יחסית של 2$ למיליון טוקנים קלט ו-8$ למיליון טוקנים פלט.

מהירות ביצוע

גרסת ה-Mini מהירה פי שניים מ GPT-4o – מה שמאפשר זרימת עבודה חלקה יותר, במיוחד בסביבות עבודה דינמיות ובתהליכי פיתוח תובעניים. גרסת ה-Mini מציעה איזון מצוין בין מהירות ואינטליגנציה, עם מחיר נגיש יותר של 0.40$ למיליון טוקנים קלט ו-1.60$ למיליון טוקנים פלט. 

נגישות אמיתית

המודל הקטן ביותר, GPT-4.1 Nano, הוא המהיר והחסכוני ביותר בסדרה, עם מחיר של 0.10$ בלבד למיליון טוקנים קלט ו-0.40$ למיליון טוקנים פלט. למרות גודלו הקטן, הוא מציג ביצועים חזקים במחירים נמוכים משמעותית, ומהיר ב-50% מ-GPT-4o.

יחס אינטליגנציה-מהירות 

התרשים המצורף מציג את היחס בין רמת האינטליגנציה (לפי מדד MMLU) לבין זמן התגובה (Latency) של מודלי משפחת GPT-4.1 החדשה בהשוואה למודלי GPT-4o. ניתן לראות בבירור שמשפחת GPT-4.1 (בנקודות כחולות) מציעה ביצועים עדיפים על פני משפחת GPT-4o (בנקודות ירוקות) בכל נקודת השוואה. המודל המלא GPT-4.1 מציג את רמת האינטליגנציה הגבוהה ביותר אך עם זמן תגובה ארוך יחסית, בעוד GPT-4.1 nano מציע את זמן התגובה המהיר ביותר אך עם רמת אינטליגנציה נמוכה יותר. GPT-4.1 mini ממוקם בנקודת איזון אטרקטיבית בין השניים, עם יחס טוב בין אינטליגנציה למהירות.

התרשים ממחיש את הגמישות שמציעה משפחת המודלים החדשה, המאפשרת למפתחים לבחור את המודל המתאים ביותר לצרכים הספציפיים שלהם בהתאם לאיזון הרצוי בין עוצמת עיבוד למהירות תגובה:

מקבלי החלטות צריכים לבחור את המודל המתאים לפי צורכי הארגון

נכנסים לעובי הקורה

המודלים החדשים מציגים שיפורים מרשימים בשלושה תחומים מרכזיים:

1. יכולות תכנות וקידוד משופרות

המודל החדש של OpenAI מציג שיפורים מרשימים ביכולות הקידוד, עם ציון של 54.6% בבנצ’מרק התכנות SWE-bench Verified – שיפור דרמטי של 21.4% בהשוואה ל-GPT-4o. בפועל, המשמעות היא קוד נקי ומסודר יותר, במיוחד בפיתוח front-end, וזיהוי מדויק יותר של השינויים הנדרשים בקוד קיים. הסיכוי שהקוד שהמודל מייצר יתקמפל וירוץ בהצלחה גבוה משמעותית מבעבר, מה שחוסך למפתחים זמן יקר בתיקון באגים ושגיאות. אחד השיפורים המשמעותיים ביותר הוא ביכולות ה-diff (שינויים ספציפיים בין גרסאות קוד) של המודל – במקום לכתוב מחדש קובץ שלם, GPT-4.1 יכול להציע בדיוק את השינויים הנדרשים בקוד.

הגרף המצורף מציג את דיוק המודלים השונים של OpenAI בבנצ’מרק, כאשר GPT-4.1 מוביל עם 55% דיוק, משמעותית גבוה יותר מ-GPT-4o (33%) ו-GPT-4.5 (38%), בעוד שגרסאות ה-mini מציגות ביצועים נמוכים יותר עם GPT-4.1 mini ב-24% ו-GPT-4o mini ב-9% בלבד:

דיוק המודלים השונים של OpenAI בבנצ’מרק SWE-bench Verified

בבנצ’מרק Ader polyglot, שבוחן יכולות תכנות במגוון שפות, המודל החדש הכפיל את ביצועי ה-diff בהשוואה לדור הקודם. שיפור זה לא רק מייעל את תהליך הפיתוח, אלא גם חוסך זמן עיבוד, טוקנים וכסף – יתרונות משמעותיים למפתחים וארגונים שמשתמשים ב-AI ככלי עזר בפיתוח תוכנה.

הגרף המצורף מראה כמה טוב כל מודל בינה מלאכותית מצליח לכתוב ולתקן קוד בשפות תכנות שונות:

היכולת לזהות ולתקן קוד בצורה ממוקדת

2. מעקב מדויק יותר אחר הוראות

OpenAI מציגה פריצת דרך משמעותית ביכולת המודלים לעקוב אחר הוראות מורכבות. הגרף המצורף מציג את ביצועי המודלים השונים של OpenAI בבנצ’מרק MultiChallenge, המודד את יכולת המודלים לעקוב אחר הוראות מורכבות. GPT-4.1 משיג ציון מרשים של 38%, שיפור משמעותי של 10% לעומת GPT-4o (28%). גם GPT-4.1 mini מציג ביצועים מצוינים עם 36%, עולה בהרבה על GPT-4o mini (20%). המודלים הפנימיים של OpenAI מובילים עם ביצועים גבוהים יותר: OpenAI o1 מגיע ל-45% ו-GPT-4.5 ל-44%. מעניין לראות שאפילו GPT-4.1 nano, המודל הקטן והמהיר ביותר, משיג 15% – תוצאה סבירה בהתחשב בגודלו ובמחירו הנמוך.

הנתונים מדגישים את המאמץ המתמשך של OpenAI לשפר את יכולת המודלים להבין ולבצע הוראות מדויקות – יכולת קריטית ליישומים מעשיים:

יכולת המודלים לעקוב אחר הוראות מורכבות

בנוסף, GPT-4.1 מציג ביצועים משופרים בבנצ’מרק IFEval עם ציון של 87.4%, לעומת 81.0% בלבד ב-GPT-4o. מה שהופך את השיפור הזה למשמעותי במיוחד הוא שהוא מאפשר למודל להיות מדויק יותר בביצוע הוראות עם שלבים מרובים, לציית טוב יותר לדרישות פורמט ספציפיות, ולהיות אמין יותר בשמירה על עקביות לאורך שיחות ארוכות.

השיפורים הללו הופכים את המודלים לשימושיים יותר ביישומים מעשיים, במיוחד בתחומים כמו קידוד, תמיכת לקוחות, משפטים ותחומים אחרים שדורשים הבנה מדויקת של הוראות מורכבות:

השיפורים הופכים את המודלים לשימושיים יותר ביישומים מעשיים

בעקבות משוב ממפתחים אנושיים, OpenAI פיתחה בנצ’מרקים פנימיים המדמים בדיוק כיצד מפתחי API משתמשים במודלים בפועל. הבנצ’מרקים הללו כוללים קטגוריות מגוונות כמו פורמט, דירוג וסדר הוראות, עם רמות קושי שונות. כתוצאה מכך, GPT-4.1 מסוגל לעקוב אחר ההוראות שלכם – אפילו כשהן מורכבות, כמו למשל “הפלט חייב להיות בפורמט טבלה עם 5 שורות ו-3 עמודות”. עם זאת, חשוב לציין שהמודל החדש נוטה להיות ליטרלי יותר בפירוש ההוראות, ולכן OpenAI ממליצה להיות מפורשים וספציפיים בפרומפטים. 

3. חלון הקשר ענק 

כל המודלים בסדרת GPT-4.1 תומכים בחלון הקשר של עד מיליון טוקנים, כולל הדגם הקטן ביותר – GPT-4.1 nano. זה שיפור של פי 8 לעומת המודלים הקודמים שתמכו ב-128K טוקנים.

מה זה אומר בפועל?

• יכולת לעבד כמות עצומה של מידע בבת אחת (יותר מ-8 עותקים של קוד המקור המלא של React!).
• הבנה משופרת של הקשר ארוך, עם יכולת לזהות מידע רלוונטי גם כשהוא מופיע במקומות שונים בתוך החלון.
• ביצועים מרשימים בהבנת תוכן ויזואלי, כולל וידאו ארוך.

OpenAI פיתחה בנצ’מרקים ייעודיים לבדיקת יכולות הקשר ארוכות, כולל “Needle in a haystack” (״מחט בערימת שחת״ או מציאת פיסת מידע ספציפית בתוך מסמך ענק) ו-OpenAI MRCR (בנצ’מרק מורכב יותר שבודק הבנה מעמיקה של שיחות סינתטיות ארוכות). התוצאות מראות שהמודלים החדשים מצליחים לשמור על ביצועים טובים לאורך כל חלון ההקשר, אפילו עד מיליון טוקנים. 

התמונה המצורפת מציגה שלושה גרפים מבנצ’מרק OpenAI-MRCR Accuracy, שבודק את יכולת המודלים למצוא מידע ספציפי (“מחט”) בתוך כמויות גדולות של טקסט (“ערימת שחת”). הגרפים מציגים את הדיוק של מודלים שונים של OpenAI בהתאם לכמות הטוקנים בקלט. ניתן לראות שGPT-4.1 (בכחול כהה) מציג ביצועים עדיפים משמעותית על פני GPT-4o (בירוק) לאורך כל טווח הטוקנים, במיוחד בהקשרים ארוכים. בגרף “2 Needle”, המודל שומר על דיוק של כ-45% גם עם מיליון טוקנים, בעוד שמודלים אחרים צונחים לדיוק נמוך יותר. אפילו GPT-4.1 mini (בכתום) מציג ביצועים טובים יותר מ-GPT-4o במרבית הטווח.

הגרפים מדגימים את היתרון המשמעותי של משפחת GPT-4.1 בעיבוד הקשר ארוך – יכולת קריטית ליישומים מעשיים כמו ניתוח מסמכים ארוכים, מחקר משפטי, או עיבוד ספרות מדעית:

היכולת למצוא מידע ספציפי בתוך כמויות גדולות של טקסט

בבנצ’מרק Video-MME להבנת וידאו, GPT-4.1 השיג נתון מדהים על וידאו של 30-60 דקות ללא כתוביות. התרשים המצורף מציג השוואה ישירה בין יכולות הבנת וידאו ארוך של GPT-4.1 לעומת GPT-4o. ניתן לראות שהמודל החדש GPT-4.1 משיג ציון מרשים של 72% בבנצ’מרק Video-MME, שיפור משמעותי של 7% לעומת GPT-4o שהשיג 65% בנובמבר 2024. הנתונים מדגישים את היתרון המשמעותי של GPT-4.1 בניתוח והבנה של תוכן וידאו ארוך, יכולת חיונית ליישומים כמו סיכום הרצאות, ניתוח ראיונות, או הבנת סרטונים הדרכתיים מורכבים.

שיפור זה נובע מחלון ההקשר המורחב של מיליון טוקנים והיכולת המשופרת לעבד ולהבין מידע מולטימודלי לאורך זמן:

השוואה ישירה בין יכולות הבנת וידאו ארוך

דוגמאות מעשיות מהשטח

המודלים החדשים של OpenAI מסדרת GPT-4.1 שהושקו אתמול כבר נבחנו על ידי חברות שונות בתרחישי עבודה אמיתיים. הנה התובנות המרכזיות מהניסיון המעשי של חברות שכבר התנסו במודלים החדשים:

 Windsurf

חברת Windsurf, המתמחה בפיתוח כלים מתקדמים למפתחי תוכנה, פרסמה נתונים על השיפורים שמביא מודל GPT-4.1 החדש של OpenAI. לפי הדיווחים, המודל החדש הציג שיפור דרמטי של 60% בבנצ’מרק הקידוד הפנימי של החברה – מדד המשקף את הסיכוי שקוד יתקבל בסקירה הראשונה ללא צורך בתיקונים נוספים. זהו נתון משמעותי במיוחד עבור צוותי פיתוח שמעריכים יעילות וזרימת עבודה מהירה. בנוסף, GPT-4.1 מציג יעילות גבוהה ב-30% בקריאה לכלים חיצוניים (tool calling), מה שמאפשר אינטגרציה חלקה יותר עם מערכות וספריות חיצוניות – יתרון קריטי בסביבות פיתוח מודרניות המשלבות מגוון טכנולוגיות. מה שמרשים במיוחד הוא הירידה של 50% בסיכוי לחזור על עריכות מיותרות או לקרוא קוד בצורה צרה ואיטית מדי, מה שמונע בזבוז זמן יקר של מפתחים. משתמשי Windsurf מדווחים שהשיפורים הללו מתורגמים לאיטרציות מהירות יותר ולזרימת עבודה חלקה יותר. 

Qudo

חברת Qodo, המתמחה בכלי סקירת קוד אוטומטיים, פרסמה תוצאות מחקר מקיף שבחן את ביצועי מודל GPT-4.1 החדש של OpenAI בהשוואה למודלים מתחרים. הבדיקה המעמיקה כללה 200 בקשות משיכה (pull requests) אמיתיות ומשמעותיות ב-GitHub, כשכל המודלים נבחנו תחת אותם תנאים ופרומפטים. התוצאות מרשימות במיוחד: GPT-4.1 ייצר הצעות איכותיות יותר ב-55% מהמקרים בהשוואה למודל המוביל הקודם, Claude 3.7 Sonnet. המודל החדש הצטיין במיוחד בשני תחומים קריטיים – דיוק (ידע מתי לא להציע שינויים מיותרים) ומקיפות (סיפק ניתוח יסודי כאשר היה צורך בכך). Qodo הדגישה במיוחד את היכולת המרשימה של GPT-4.1 לזהות בעיות אמיתיות כמו באגים בלוגיקה, שגיאות “off-by-one” ושימוש לא תקין בפונקציות, תוך שמירה על מיקוד בבעיות קריטיות באמת במקום הצפת הערות שוליות. יכולת זו חיונית במיוחד בסביבות פיתוח עמוסות, שבהן זמן המפתחים יקר והתמקדות בבעיות המהותיות היא קריטית להצלחת הפרויקט.

Blue J

חברת Blue J, המובילה בפיתוח פתרונות AI למערכות מס ומשפט, פרסמה נתונים על ביצועי מודל GPT-4.1 החדש של OpenAI. לפי הדיווח, המודל החדש הציג שיפור דרמטי של 53% בדיוק בהשוואה ל-GPT-4o בבנצ’מרק הפנימי של החברה, שבוחן תרחישי מס מאתגרים מהעולם האמיתי. מה שמרשים במיוחד הוא ההבנה המשופרת שהפגין המודל של תקנות מס מורכבות ויכולתו לעקוב אחר הוראות מדויקות בהקשרים ארוכים – יכולת קריטית בעולם המס הרווי בחוקים, תקנות וסעיפים מורכבים. עבור אלפי משתמשי Blue J ברחבי העולם, השיפורים הללו מתורגמים למחקר מס מהיר ואמין יותר, ולפינוי זמן יקר לעבודת ייעוץ בעלת ערך גבוה. הקפיצה בדיוק היא משמעותית במיוחד כשמדובר בהחלטות פיננסיות בשווי מיליונים, הדיוק הוא לא רק עניין טכני – הוא משפיע ישירות על התוצאה הסופית עבור הלקוח. 

Hex

חברת Hex, המפתחת פלטפורמה מובילה לניתוח נתונים ומדעי נתונים, חשפה תוצאות מרשימות מבדיקות מקיפות של מודל GPT-4.1 החדש של OpenAI. לפי הדיווח, המודל החדש הציג שיפור דרמטי של כמעט פי 2 בערכת הערכת SQL המאתגרת ביותר של החברה – קפיצה משמעותית בעולם ניתוח הנתונים. בניגוד לשיפורים קודמים שהושגו בעיקר באמצעות טכניקות פרומפטינג מתקדמות, GPT-4.1 מציג רווחים מהותיים בהבנה הסמנטית עצמה של בסיסי נתונים. המודל הפגין יכולת מרשימה במיוחד בבחירת הטבלאות הנכונות מתוך סכמות גדולות ולא ברורות – החלטה קריטית שמשפיעה ישירות על הדיוק הכולל של שאילתות SQL.

התובנה העסקית המרכזית ביותר היא שמודל GPT-4.1 מייצג קפיצת מדרגה משמעותית ביכולת של מודלי שפה גדולים לתרום ערך עסקי ממשי. השיפורים בדיוק, במהירות ובהבנה הסמנטית מאפשרים לארגונים להאיץ תהליכים, לשפר את איכות התוצרים, להתמודד עם משימות מורכבות יותר, ולספק חוויית משתמש טובה יותר – כל אלה מתורגמים ישירות ליתרון תחרותי ולתוצאות עסקיות משופרות. חשוב כמובן לציין שהנתונים מגיעים מחברות שיש להן אינטרס בהצלחת המודל החדש (שכן הן משתמשות בו במוצריהן), ולכן יש להתייחס אליהם בזהירות המתבקשת. עם זאת, העובדה שהנתונים מפורסמים באופן פומבי ומדויק בהכרזה הרשמית של OpenAI ובבלוג של החברות מחזקת את אמינותם.

טבלת השוואה מקיפה בין המודלים

הטבלה המסכמת מפרטת את יכולות כל מודל מבחינת אינטליגנציה ומהירות, אפשרויות הקלט והפלט שלהם, מחירי השימוש לפי מיליון טוקנים, וכן נתונים על חלון ההקשר, מספר טוקנים מקסימלי לפלט ותאריך חתך הידע. כל שלושת המודלים תומכים בחלון הקשר זהה של למעלה ממיליון טוקנים ובפלט מקסימלי של למעלה משלושים אלף טוקנים, אך נבדלים ביכולות האינטליגנציה, המהירות והמחיר:

השוואה בין שלושת המודלים החדשים

כמה עדכונים חשובים

בהכרזה המפתיעה מאתמול, OpenAI הדגישה שהמספר 4.1 אינו סתם שדרוג קטן או עדכון שגרתי. הוא נבחר בכוונה תחילה כדי לסמל את השיפור המשמעותי שהמודלים החדשים מציגים בכל התחומים, כשבחלק מהמדדים הם אפילו מתעלים על GPT-4.5 Preview שנחשב עד כה למודל החדש ואחד המתקדמים ביותר של החברה. עובדה זו מקבלת משנה תוקף לאור ההחלטה הדרמטית של OpenAI להסיר את GPT-4.5 מהשימוש החל מחודש יולי הקרוב, מכיוון שGPT-4.1 מציע ביצועים גבוהים במחיר נגיש יותר. השילוב הייחודי של ביצועים חזקים ומחירים תחרותיים צפוי לחולל מהפכה של ממש בתעשייה, כשהוא מאפשר ליותר ארגונים, מפתחים ויוצרים ליהנות מיכולות AI מתקדמות, ללא צורך בהשקעות כבדות או תקציבים מופרזים (מישהו אמר GPT-4.5?). במקביל, החברה הודיעה שמודל GPT-4o, שמציג יכולות מולטימודליות מרשימות המשלבות טקסט, תמונה ואודיו עם זמן תגובה מהיר במיוחד, יחליף את מודל GPT-4 הוותיק החל מסוף חודש אפריל, כחלק ממגמה רחבה יותר של פישוט והנגשת פורטפוליו המוצרים של החברה.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס מקיף לבינה מלאכותית - GenAI Master

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

לסיכום, משפחת מודלי GPT-4.1 החדשה של OpenAI מייצגת קפיצת מדרגה בתחום הבינה המלאכותית הגנרטיבית. עם שלושה מודלים שונים המציעים איזון ייחודי בין עוצמה, מהירות ונגישות, המשפחה החדשה מביאה שיפורים מרשימים בשלושה תחומים מרכזיים: יכולות קידוד מתקדמות, מעקב מדויק אחר הוראות מורכבות, וחלון הקשר ענק שמאפשר עיבוד כמויות מידע חסרות תקדים. חברות שכבר התנסו במודלים החדשים מדווחות על שיפורים דרמטיים בפרודוקטיביות, דיוק ויעילות בתחומים מגוונים. בין אם אתם מפתחים המחפשים יכולות קידוד מתקדמות, חוקרים שצריכים לעבד כמויות עצומות של טקסט, או עסק שמחפש פתרון AI חסכוני – משפחת GPT-4.1 מציעה פתרון מותאם לצרכים שלכם, ומסמנת את העתיד של יישומי בינה מלאכותית מעשיים בעולם העסקי.