Thought Leadership
OpenAI hat kürzlich ein Update für ChatGPT vorgestellt: Die neueste Modellversion GPT-4.1 steht ab sofort allen zahlenden Nutzern – also jenen mit Plus-, Pro- oder Team-Abo – zur Verfügung.
GPT-4.1 ist nun auch in ChatGPT integriert und wurde zuvor bereits über die API genutzt. GPT-4.1 ist bei präziser Befolgung von Anweisungen, Coding- und Webentwicklungsaufgaben sogar stärker als GPT-4o. Damit kann es in bestimmten Anwendungsfällen eine alternative Option zu den kleineren Modellen o3 und o4-mini darstellen.
Zahlende Nutzer finden GPT-4.1 nun in der ChatGPT-Oberfläche im Dropdown-Menü unter „more models“. Dort kann das Modell gezielt ausgewählt und für spezifische Aufgaben eingesetzt werden. Auch das kleinere Modell GPT-4.1 mini wurde eingeführt und ersetzt nun GPT-4o mini im Model Picker.
GPT-4.1 mini: Klein, effizient, vielseitig
OpenAI setzt nun auch bei den leichteren Modellvarianten auf GPT-4.1: Das neue GPT-4.1 mini zeigt laut Unternehmen eine bessere Leistung bei allgemeinen Aufgaben, beim Coding und bei der Einhaltung von Anweisungen. Für Nutzer, die das GPT-4o-Nutzungslimit überschreiten, dient dieses Modell künftig als Fallback-Version. Es ist damit nicht nur für zahlende, sondern auch für kostenlose Nutzer relevant.
Sicherheit und Transparenz
Im Bereich Sicherheit steht GPT-4.1 dem GPT-4o in nichts nach. OpenAI betont: „GPT-4.1 liefert bei Sicherheitsevaluierungen vergleichbare oder sogar gleichwertige Ergebnisse wie GPT-4o.“ Die detaillierten Resultate dieser Tests sind im neuen Safety Evaluations Hub einsehbar, der von OpenAI zur besseren Nachvollziehbarkeit der Modellperformance eingerichtet wurde.
Fortschritte im Modelltraining: RFT und Fine-Tuning
Neben der Einführung von GPT-4.1 hat OpenAI auch Fortschritte im Bereich der Modelloptimierung bekannt gegeben. Seit Dezember arbeitet das Unternehmen verstärkt mit dem sogenannten Reinforcement Fine-Tuning (RFT), das jetzt auch für das Modell o4-mini verfügbar ist. Dabei werden Methoden wie Chain-of-Thought-Reasoning und aufgabenspezifische Bewertungen genutzt, um die Modellqualität gezielt zu steigern – vor allem bei komplexeren Aufgabenstellungen.
Eine weitere Neuerung betrifft das Supervised Fine-Tuning: Nutzer können ab sofort das Modell GPT-4.1 nano für spezifische Einsatzbereiche individuell anpassen. Dieses kostengünstige Modell kann durch Feintuning noch gezielter eingesetzt werden, etwa für spezielle Branchenanwendungen oder wiederkehrende Aufgaben.
