Seviye C — Uzman
Çalıştığı yer:USYapıldığı yer:United States
$3.12
çıktı · 1M token başına
Maliyet
472 ms
Yanıt hızı
1136
Zeka

Karar — özetLIVE

● LIVE
şimdi · 2026-10-04

Quality gains with stronger factual performance, slight latency increase

✓ Quality improved 7.4 points✓ Factual score recovered dramatically✗ Latency increased 16%✗ Multilingual capability slightly decreased

The latest benchmark window shows gpt-4.1-mini-2025-04-14 achieving an overall quality score of 87.8, up 7.4 points from the previous 80.4. This improvement is driven primarily by a dramatic recovery in factual performance, which jumped from 14 to 71, suggesting resolution of earlier issues in this category. Coding performance remains stellar at 100, maintaining perfect scores across both windows. Multilingual capability decreased slightly from 100 to 92, though this still represents strong performance. The model no longer has creative or reasoning category scores in the current window, making direct comparison incomplete for those dimensions. Latency has increased by 16 percent, with the median response time rising from 1055ms to 1222ms. This slower performance may be noticeable in interactive applications, though the quality improvements may justify the tradeoff for many use cases. The model continues to demonstrate particular strength in code generation tasks while now offering more reliable factual responses than in its initial deployment window. Users requiring consistent low-latency responses should evaluate whether the quality gains offset the speed reduction for their specific applications.

Kalite

87.8

Gecikme p50

1,222 ms

Test çalıştırmaları

5

1 / 20

Görsel ve açıklamaLIVE

OpenAI

gpt-4.1-mini-2025-04-14

Seviye C — Uzman

Tokonomix Editöryel Ekibi·İnceleyen Mes Kalkan··

GPT-4.1-mini-2025-04-14, OpenAI tarafından geliştirilen kompakt bir dil modelidir ve 2025 başlarında piyasaya sürülen GPT-4.1 serisinin bir parçasıdır. Bu model, GPT-4.1 ailesi içinde performans ile azaltılmış hesaplama gereksinimleri arasında denge kurmak üzere tasarlanmış daha küçük ve daha verimli bir varyantı temsil eder. Doğal dil anlama, mantık yürütme, özetleme, yaratıcı yazarlık ve kod üretimi görevleri dahil olmak üzere standart metin üretimi yetenekleri sunar. Model, OpenAI'nin GPT serisiyle tutarlı transformer tabanlı mimari kullanır, ancak parametre sayısı ve eğitim verisi kompozisyonuna ilişkin spesifik teknik detaylar kamuya açıklanmamıştır. Bağlam penceresi boyutu sağlayıcı tarafından belirtilmemiştir. GPT-4.1-mini, düşük gecikme ve azaltılmış kaynak tüketiminin öncelik olduğu görevler için optimize edilmiştir ve aynı zamanda makul çıktı kalitesini korur. Çok turlu konuşmaları yönetir, karmaşık talimatları takip eder ve çeşitli alanlar boyunca genel amaçlı dil anlayışı sergiler. OpenAI'nin model yelpazesi içinde GPT-4.1-mini, tam GPT-4.1 modeline hafif bir alternatif konumunu işgal eder ve maksimum yetenek esansiyel olmadığında geliştiricilere ve uygulamalara daha kaynak verimli bir seçenek sunar. "Mini" tanımlaması, bunun erişilebilirlik odaklı bir sürüm olduğunu gösterir ve orta düzey karmaşıklık gereksinimleri veya daha yüksek verim talepleri olan uygulamalar için uygundur. Bu model, OpenAI'nin büyük model sürümleri içinde kademeli seçenekler sunma modelini takip eder ve kullanıcıların spesifik kullanım durumlarına ve teknik kısıtlamalarına uygun modeller seçmesine olanak tanır.

gpt-4.1-mini-2025-04-14 ile kendi sorularını test et

OpenAI'nin kapsamlı eğitim verisi bu modelin geniş alan bilgisini destekliyor.

— Tokonomix benchmark özeti

Yetenekler

toolssource: litellmvisionjson modepdf inputjson schemaparallel toolsprompt cachingmax output tokens: 32768
gpt-4.1-mini-2025-04-14 — illustration 1
gpt-4.1-mini-2025-04-14: sabitlenmiş mini

gpt-4.1-mini-2025-04-14, OpenAI'nin GPT-4.1 mini modelinin 14 Nisan 2025 tarihli anlık görüntüsüdür. Kayan gpt-4.1-mini etiketiyle aynı ağırlıklar, aynı bağlam yüzeyi, aynı modaliteler — ama dondurulmuş halde.

Bir uyumluluk değerlendirmesi veya yayımlanmış sonuçların yeniden üretimi peşinde değilseniz, neredeyse kesinlikle bunun yerine kayan etiketi istiyorsunuzdur. Bu model, bit düzeyinde kararlı çıkarımın ücretsiz yükseltmelere göre öncelik kazandığı dar bir vaka kümesi içindir.

Pratikte "sabitlenmiş" ne demek

OpenAI, kayan mini etiketin arkasında sürekli iyileştirmeler dağıtır. Hata düzeltmeleri, tokenizer ayarları, yönlendirme katmanı değişiklikleri, bazen aynı tanımlayıcı altında yayımlanan tam model güncellemeleri. Çoğu ekip bunu memnuniyetle karşılar — geçen ay çalışan istemler hâlâ çalışır ve sessizce biraz daha iyi hale gelir.

Bir denetleyiciye değerlendirme dosyalamış, numaralandırılmış sonuçlarla bir araştırma makalesi yayımlamış veya belirli bir model tanımlayıcısını adlandıran bir tedarikçi sözleşmesi yazmış ekipler için bu sürekli iyileştirme modeli bir sorundur. Tarihli anlık görüntü buna verilen yanıttır. gpt-4.1-mini-2025-04-14, OpenAI'nin o gün dağıttığı tam ağırlıklar ve çıkarım yığınıdır. Yeni iyileştirmeler içeri akmaz. Eski tuhaflıklar yamanmaz.

Ödediğiniz şey budur. Daha iyi davranış değil, yeniden üretilebilirlik.

Mini'ye özgü tuzak

Anlık görüntü sabitlemesi, mini katmanındaki modellerde insanların beklediğinden daha fazla önem taşır. Sebep, üretim hacmi ekonomisidir: mini ve nano modeller, tam boyutlu kardeşlerine göre çok daha agresif şekilde yeniden ayarlanır, çünkü bu yeniden ayarlamaların çıkarım maliyeti çok daha düşüktür ve hacim bunu haklı çıkarır. Nisan 2026'daki kayan bir mini etiket, Nisan 2025'teki aynı etiketten gözle görülür biçimde farklı davranabilir; aynı tarihlerdeki tam boyutlu bir model genellikle daha az kayar.

Dolayısıyla belirli bir mini davranışına bağımlı bir alt akış işlem hattınız varsa — belirli bir JSON çıktı stilini bekleyen bir ayrıştırıcı, altın tamamlamaya sahip bir CI testi, mini çıktıları üzerinde eğitilmiş ince ayarlı bir alt sınıflandırıcı — sabitlenmiş anlık görüntü gerçekten faydalı bir sigortadır. Mini'yi sohbet trafiği için çalıştırıyorsanız, kayan etiket neredeyse her zaman daha doğru tercihtir.

Bu anlık görüntüde neler var

14 Nisan 2025'te GPT-4.1 mini ailesinde olan her şey. 1.047.576 jetonluk girdi penceresi. Metin ve görsel girdi, görsel üretimi yok, ses yok. JSON modu, yapılandırılmış çıktılar, araç çağrısı, Chat Completions ve Responses yüzeylerinde akış. GPT-4.1 ailesi genelinde paylaşılan aynı İngilizce ağırlıklı tokenizer.

Bu anlık görüntüde olmayan şey ise OpenAI'nin 14 Nisan 2025'ten sonra mini'ye eklediği her şeydir. Kayan etiket sonraki bir sürümde daha iyi reddetme kalibrasyonu kazandıysa, sabitlenmiş sürümde bu olmayacaktır. Belirli bir istem sınıfındaki bir gerileme iki ay sonra düzeltildiyse, sabit sürüm hâlâ o gerilemeyi taşır.

Kullanımdan kaldırma

OpenAI'nin tarihli anlık görüntüleri tipik olarak on iki ila on sekiz aylık bir kullanımdan kaldırma ufkunda çalışır. Dağıtım ve denetim için yeterince uzun; model matrisini yönetilebilir tutacak kadar kısa. Kullanımdan kaldırma tarihi geçtiğinde, uç nokta yanıt vermeyi keser ve sürümü yükseltmek zorunda kalırsınız.

Bunu planlayın. Sabitleme yaparken yayın tarihini not edin, altıncı ayda bir takvim hatırlatıcısı kurun ve yükseltme için ayrılmış bir yeniden değerlendirme bütçesi olsun. Bu adımı atlayan ekipler, kullanımdan kaldırmayı bir üretim toplu işinin yayın penceresinin ortasında başarısız olmasıyla öğrenir.

Kullanımdan kaldırmaya dair mini'ye özgü bir not: mini'nin kullanımdan kaldırma döngüleri genellikle tam model döngülerinden daha kısa sürer. Ucuz katman daha hızlı hareket eder. Bunu planlamanıza dahil edin.

Sabitleme deseni

Çoğu ekibin yakınsadığı desen şudur:

  • Değerlendirme, CI ve uyumluluk denetimine tabi her yolda sabitleyin.
  • Üretim trafiğinde kayan etiketi kullanın.
  • Sabit ve kayan sürümler arasında sabit bir istem kümesine karşı haftalık bir karşılaştırma çalıştırın; böylece yukarı akış değişikliklerini erken yakalarsınız.

Sabitlenmiş anlık görüntü, kontrol grubunuzdur. Sunum katmanınız değildir. Her yerde sabitleme yapan ekipler, geçen baharın ağırlıklarını gelecek baharın istemlerinden geçirmeye başlar ve etiketin kaymasına izin veren rakiplere kıyasla kalitelerinin neden sürekli düştüğünü merak eder.

Mini'nin canlı model yüzeyi ve mevcut davranış profili için kayan gpt-4.1-mini sayfasına bakın. Tüm aile bağlamı için GPT-4.1 sayfasına bakın.

Seçim

gpt-4.1-mini-2025-04-14'ü şu durumlarda kullanın:

  • Bir uyumluluk, denetim veya araştırma iş akışı bit düzeyinde kararlı çıkarım gerektiriyor.
  • Bir tedarikçi sözleşmesi tam olarak bu tanımlayıcıyı adlandırıyor.
  • Bir gerilemeyi ikiye bölerek araştırıyorsunuz ve sessiz bir mini güncellemesini değişken olarak elemeniz gerekiyor.

Sohbet, çıkarım, sınıflandırma ve mini üzerinde yaşayan günlük üretim iş yükü için kayan etiketi kullanın. İhtiyaç duymadığınız yeniden üretilebilirlikten vazgeçersiniz; karşılığında hata düzeltmelerini ve tokenizer iyileştirmelerini yayımlandıkları anda alırsınız.

GPT-4.1 ailesi ve rakip modeller arasındaki daha geniş karşılaştırma /benchmarks/leaderboard adresinde yer alır.

Son teknik inceleme: 2026-05-22 — Tokonomix.ai

gpt-4.1-mini-2025-04-14 — illustration 2

Sağlayıcı karşılaştırmasıLIVE

Sağlayıcı karşılaştırması
Bu modeli sunan her sağlayıcıyı karşılaştırın — fiyat, kalite, gecikme ve çalışma süresi.
Azure OpenAI (EU - Sweden)AB
Girdi maliyeti$0.8600
Çıktı maliyeti$3.44
Kalite✓ en iyi1157
Gecikme (p50)Henüz test edilmedi
Çalışma süresiHenüz test edilmedi
Tokonomix üzerinde 1M token başına fiyatlar
OpenAIABDBu sunum
Girdi maliyeti✓ en iyi$0.7800
Çıktı maliyeti$3.12
Kalite1136
Gecikme (p50)✓ en iyi472 ms
Çalışma süresiHenüz test edilmedi
Tokonomix üzerinde 1M token başına fiyatlar

Konsensüs zekâsı

MODEL GENELİPASİF

Konsensüs sinyalleri model geneli — henüz sağlayıcı başına ayrılmadı.

Konsensüs puanlaması bu model için hâlâ veri topluyor — henüz sinyal yok.

Topluluk oylarıLIVE

Topluluk oyları
Gerçek ziyaretçiler ne düşünüyor — sağlayıcı başına.
Azure OpenAI (EU - Sweden)AB

Henüz topluluk oyu yok.

OpenAIABD

Henüz topluluk oyu yok.

Daha fazla sonuç — sağlayıcı başına

Kategoriye göre kalite

Kod üretimiYaratıcıOlgusalÇok dilliAkıl yürütmeSağlık

Oyun değerlendirmesi

Henüz veri yok.

Jüri kararı

■ Tamam 92%■ Kısmi 6%■ Yanlış 3%

Oyunlar ve arena

Henüz veri yok.

Hız ve sağlık

472 ms

Gecikme (p50)

—

Çalışma süresi

Soru & cevap — göz atLIVE

1 / 80
🧠 zekâOpenAIcoding · 2026-10-04puan: 100

Identify the bug in this Python code and fix it:\n```python\ndef merge_sorted(a, b):\n result = []\n i = j = 0\n while i < len(a) and j < len(b):\n if a[i] < b[j]:\n result.append(a[i])\n i += 1\n else:\n result.append(b[j])\n j += 1\n return result\n```

The bug in the code is that after the initial while loop finishes (when either `i` reaches the end of `a` or `j` reaches the end of `b`), the remaining elements from the other list are not appended to the `result`. This means the merged list may be incomplete. **Fix:** After the while loop, append the remaining elements from `a` and `b` to `result`. Here's the corrected code: ```python def merge_sorted(a, b): result = [] i = j = 0 while i < len(a) and j < len(b): if a[i] < b[j]: result.append(a[i]) i += 1 else: result.append(b[j]) j += 1 # Append remaining elements result.extend(a[i:]) result.extend(b[j:]) return result ``` This ensures all elements from both lists are included in the merged res…

Test geçmişi — tüm sağlayıcılarLIVE

Zaman içinde kalite puanıen son 81
09-2710-04
Hız — zaman içinde p50 gecikmeen son 497 ms
09-2310-10