一、性能提升维度

1、编码能力显著增强

在SWE-bench Verified测试中，GPT-4.1的编码任务完成率达54.6%，较前代提升21.4个百分点，展现出更强的代码理解与修复能力。例如，其可自主分析代码库结构并修复问题，大文件编辑稳定性提升两倍，前端开发生成界面美观度获人工评分员80%情境下的认可。

2、指令遵循能力全面优化

在MultiChallenge测试中，GPT-4.1得分38.3%，较前代提升10.5个百分点。具体表现为：格式输出更灵活（支持XML、YAML、Markdown等格式），负面指令执行更可靠（如"不做某事"指令的误触率降低），有序指令执行准确率显著提升，多轮对话记忆连贯性增强（Scale MultiChallenge测试得分提高10.5%）。

3、长文本处理能力突破

支持100万tokens上下文窗口，是前代的8倍。在Long Context Evals测试中，可在超长文本中精准定位目标信息，如处理8套完整React源码或千页文档。在Graphwalks BFS <128k测试中得分61.7%，跨文件多跳推理准确度显著提升。

4、多模态处理能力升级

在视频理解领域，GPT-4.1在Video-MME测试中取得72.0%的得分，较前代提升6.7%，可处理30-60分钟无字幕视频并准确回答问题。在图像理解方面，MMMU任务正确率达75%，MathVista测试中表现突出，CharXiv-Reasoning任务正确率57%，均较前代有明显提升。

二、行业吸引力体现

1、成本效益显著提升

GPT-4.1系列通过规模化应用实现成本优化，中等规模查询成本较前代降低26%。其中，GPT-4.1 nano每百万tokens输入成本仅0.10美元，提供75%的重复上下文缓存折扣，为开发者提供高性价比选择。

2、轻量化模型满足多元需求

GPT-4.1 mini延迟降低近50%，成本降低83%，适合高效性能场景；GPT-4.1 nano以最快速度和极低成本支持100万tokens上下文窗口，适合低延迟任务。这种差异化设计使模型可适配不同应用场景，如移动端快速响应、智能家居控制等。

3、长文本与多模态处理能力突破

100万tokens上下文窗口支持法律文档分析、金融数据归纳等复杂流程，多模态处理能力在视频理解、图表问答等任务中表现突出，为跨领域应用开发提供技术支撑。

4、技术生态协同效应

通过API接口提供服务，可与现有技术生态无缝集成，为开发者提供标准化工具链，加速AI技术在各行业的落地应用。这种开放性和兼容性降低了行业应用门槛，促进了技术生态的良性发展。

一、性能提升

1、处理长文本能力增强

GPT-4.1系列模型支持处理高达一百万的上下文标记，相当于约750,000个单词，这使得它在处理长文本时更加高效。

2、编程能力提升

在SWE-bench Verified基准测试中，GPT-4.1的得分为54.6%，相较于GPT-4o的33.2%和GPT-4.5的38%有显著提高，使其成为OpenAI在编程任务上表现突出的模型。

3、遵循指令能力提高

在Scale的MultiChallenge基准测试中，GPT-4.1的得分为38.3%，比GPT-4o高出10.5个百分点。

4、多模态长上下文理解能力提升

在Video-MME基准测试中，GPT-4.1在“长、无字幕”类别上得分72.0%，比GPT-4o高出6.7个百分点。

5、成本效益提高

GPT-4.1的运营成本比GPT-4o低26%，而GPT-4.1 nano是OpenAI目前最经济实惠的模型，每百万标记仅需0.1美元。

二、对行业的吸引力

1、满足开发者需求

GPT-4.1系列模型是为开发者量身定制的，能够更好地处理复杂的编程任务和遵循指令，提高了开发者的生产力。

2、推动AI助手发展

GPT-4.1系列模型在遵循指令和长上下文理解方面的改进，使其在为用户提供了一个更有效的工具来构建能够独立完成任务的AI助手。

3、提供多种模型选择

GPT-4.1系列提供了三种不同的模型变体，以适应不同的复杂性和资源需求，为开发者提供了更大的灵活性。

4、优化成本结构

GPT-4.1系列模型在保持高性能的同时降低了成本，这对于企业用户和开发者来说是一个重要的吸引力。