GPT 4.1 Mini
3405°
Chạy mô hình này
Ưu đãi / Quảng cáo
OpenAI | ngữ cảnh 1,047,576 token | $0.40/M đầu vào, $1.60/M đầu ra. GPT-4.1 Mini là mô hình cỡ trung mang lại hiệu suất cạnh tranh với GPT-4o với độ trễ và chi phí thấp hơn đáng kể. Nó giữ cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token và đạt 45.1% trên các bài đánh giá hướng dẫn khó, 35.8% trên MultiChallenge và 84.1% trên IFEval. Mini cũng thể hiện khả năng lập trình mạnh (ví dụ, 31.6% trên chuẩn đánh giá đa ngôn ngữ của Aider) và hiểu biết thị giác, phù hợp cho các ứng dụng tương tác với yêu cầu hiệu suất chặt chẽ.
Hướng dẫn cho mô hình này
10 lựa chọn thay thế ChatGPT rẻ nhất năm 2026: mô hình cục bộ miễn phí, gói miễn phí và gói trả phí cố định
Mở weights vs mã nguồn mở vs chỉ API: bạn thực sự được phép làm gì
Ghi chú của thuyền trưởng
Ghi chú từ 2026-10-13
GPT-4.1 Mini là mô hình cỡ trung của OpenAI, nằm giữa phiên bản nano và phiên bản đầy đủ, được thiết kế để đánh đổi một chút sức mạnh thô lấy độ trễ và chi phí thấp hơn rõ rệt. Nó có cùng cửa sổ ngữ cảnh một triệu token như anh em lớn hơn và thêm khả năng hiểu thị giác. Nếu bạn cần kết quả tương đương GPT-4 với ngân sách hạn chế hoặc trong quy trình nhạy cảm độ trễ, đây là lựa chọn thực tế.
Nổi tiếng với
- Cửa sổ ngữ cảnh một triệu token với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ so với GPT-4.1 đầy đủ
- Tuân thủ hướng dẫn mạnh mẽ, đạt 84,1% trên IFEval
- Khả năng lập trình vững chắc trên nhiều ngôn ngữ và định dạng diff
- Hiểu thị giác tích hợp, không phải gắn thêm
- Độ trễ thấp hơn GPT-4.1, hữu ích cho quy trình tương tác hoặc tác nhân
Cẩn thận với
- Trọng số đóng, chỉ qua API: bạn không thể chạy cục bộ hay kiểm tra mô hình.
- Token đầu ra tốn gấp bốn lần token đầu vào, nên các tác vụ dài dòng sẽ tốn kém hơn giá niêm yết.
Phù hợp nhất cho
Lời nhắc để thử
Tái cấu trúc hàm lộn xộn
Đây là một hàm Python hoạt động nhưng khó đọc. Tái cấu trúc cho rõ ràng, thêm chú thích kiểu, và viết một docstring ngắn. Giải thích từng thay đổi bạn thực hiện và lý do.
def proc(d,x,flag=True):
r=[]
for i in d:
if flag and i>x: r.append(i*2)
elif not flag and i<x: r.append(i)
return r
Tóm tắt tài liệu dài
Tôi sẽ dán một tài liệu dài bên dưới. Đọc toàn bộ, sau đó cho tôi: tóm tắt điều hành ba câu, năm phát hiện chính dưới dạng gạch đầu dòng, và bất kỳ câu hỏi mở nào tài liệu để lại. Ưu tiên chính xác hơn ngắn gọn — đừng bỏ qua sắc thái quan trọng để tiết kiệm từ.
Mô tả và phê bình hình ảnh
Đính kèm ảnh biểu đồ dữ liệu hoặc sơ đồ. Mô tả chính xác biểu đồ cho thấy gì, xác định xu hướng hoặc bất thường, chỉ ra bất kỳ lựa chọn thiết kế nào có thể gây hiểu lầm cho người đọc, và đề xuất một cải tiến cụ thể để làm dữ liệu rõ ràng hơn.
So sánh với
- gpt-oss-20bMô hình mở trọng sốngữ cảnh 131,072 token · Đầu vào $0.02/M, đầu ra $0.09/M
- GPT-6 LunaMô hình chỉ APIngữ cảnh 1,050,000 token · Đầu vào $0.10/M, đầu ra $0.50/M
- GPT-5.6 LunaMô hình chỉ APIngữ cảnh 1,050,000 token · Đầu vào $0.20/M, đầu ra $1.20/M
- GPT-5.6 SolMô hình chỉ APIngữ cảnh 1,050,000 token · Đầu vào $4.00/M, đầu ra $20.00/M
Thêm mô hình văn bản từ openai
Câu hỏi thường gặp
- Tôi có thể chạy GPT-4.1 Mini cục bộ không?
- Không. OpenAI chưa phát hành trọng số; nó chỉ có sẵn qua API.
- Chi phí và cửa sổ ngữ cảnh là bao nhiêu?
- Giá là 0,40 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 1,60 USD cho mỗi triệu token đầu ra, với cửa sổ ngữ cảnh hơn một triệu token.
- GPT-4.1 Mini khác gì so với GPT-4.1?
- Mini nhỏ hơn và nhanh hơn với chi phí token thấp hơn, nhưng OpenAI chưa công bố so sánh năng lực trực tiếp; điểm chuẩn cho thấy nó đánh đổi một phần khả năng suy luận cao cấp để lấy tốc độ và giá.
Phán quyết của thuyền trưởngMột lựa chọn trung gian thực sự hữu ích: ngữ cảnh dài, thị giác và khả năng lập trình tốt với giá không phạt người dùng khối lượng lớn.
Thuyền trưởng viết những ghi chú này dựa trên mô tả và thẻ mô hình của mô hình. Giá cả và kích thước ngữ cảnh là của nhà cung cấp tại thời điểm viết và có thể thay đổi.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Điểm số này được tính như thế nào
Mô hình này chưa có dữ liệu phổ biến từ bất kỳ nguồn nào, nên nó mang một số thay thế dưới 7,000° để giữ cho danh sách đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên một mô hình có dữ liệu. Phân tích chi tiết sẽ xuất hiện ở đây ngay khi có nguồn báo cáo.
Thuật ngữ: các từ dùng ở đây
- Điểm nhiệt
- Một số duy nhất cho biết mô hình được dùng và mong muốn thế nào hiện tại, từ 0° đến 9.999°. Mọi danh sách trên trang này nói về độ hot đều sắp xếp theo nó và không theo gì khác.
- Sàn điểm
- 7.000° là điểm bắt đầu cho mọi mô hình có dữ liệu thật. Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°; phần dưới sàn dành cho mô hình thay thế (mô hình không có dữ liệu), để mô hình có dữ liệu luôn xếp trên mô hình không có. Sàn điểm giống nhau cho tất cả và không quyết định gì; điểm trên sàn mới là thước đo.
- Tương đương lượt tải
- Tất cả những gì điểm số coi là lượt tải, cộng lại: lượt tải thật, mỗi người chia sẻ torrent tính 1.000, mỗi ảnh AI Horde và mỗi lượt chạy trên trang tạo ảnh tính một.
- Thang log
- Đếm theo chục, không phải theo đơn vị: từ 1.000 lên 10.000 lượt tải thêm cùng số điểm như từ 10.000 lên 100.000. Giúp tránh việc các mô hình lớn lấn át hết mọi thứ khác.
- Lượt thích
- Giơ ngón tay cái và lượt thích từ mọi nguồn, mỗi lượt bằng một nửa lượt tải trên thang log.
- Tỷ lệ áp dụng
- Bao nhiêu lượt tải mỗi ngày mà mô hình nhận được hiện tại, tính từ chênh lệch giữa hai lần đọc nguồn. Bằng một phần tư trọng số của lượt tải.
- Đã đo và ước tính
- Đã đo nghĩa là có hai lần đọc từ một nguồn và sự khác biệt là thật. Ước tính nghĩa là chỉ biết tổng số hôm nay và quá khứ được phân bổ trong suốt thời gian tồn tại của mô hình; trang web sẽ nói rõ đang hiển thị loại nào.
- Seeder
- Người giữ bản sao trọng số trực tuyến để người khác tải qua torrent, hoặc một bản sao lưu trữ làm điều tương tự. Mỗi người được tính là 1.000 lượt tải.
- AI Horde
- Một mạng lưới tình nguyện tạo ảnh miễn phí trên máy tính được hiến tặng. Số ảnh nó đã tạo với một mô hình được công khai, và mỗi ảnh được tính là một lượt tải.
- Trang tạo ảnh
- Các trang lưu trữ bản sao mô hình riêng và cho phép người dùng tạo ảnh, như PixAI, SeaArt và Yodayo. Lượt tải của họ được tính giống như Civitai và mỗi lần tạo ảnh được tính là một lượt tải.
- Token OpenRouter
- Mô hình văn bản phục vụ qua API, như Claude hoặc GPT, không có trọng số để tải xuống, nên sử dụng token để đo lường: các đoạn văn bản nó đọc và viết qua OpenRouter, một cổng kết nối nhiều ứng dụng sử dụng, trong 30 ngày qua. Mỗi 10,000,000 token tính là một lượt tải. Nguồn: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Mô hình đầy đủ (checkpoint)
- Chính là trọng số, file tự tạo ảnh. Nó được cộng thêm điểm vì các add-on phụ thuộc vào nó.
- LoRA và embedding
- Các file add-on nhỏ giúp điều chỉnh trọng số của người khác theo phong cách, nhân vật hoặc ý tưởng. Chúng không thể chạy riêng.
- Gia đình và trọng số
- Nền tảng mà mô hình xây dựng trên đó, như SD 1.5, SDXL, Flux hoặc Wan. Mỗi mô hình kế thừa ngày phát hành của trọng số gia đình nó.
- Tuổi
- Điểm trừ dựa trên thời gian trọng số gia đình được phát hành: 150° mỗi năm, tối đa 750°. Nó giữ lại lượt tải cũ đã tích tụ nhiều năm bằng cách đóng băng đầu danh sách.
- Tăng gia đình
- Một đẩy nhỏ có giới hạn cho LoRA của một gia đình mà trang này đang ưu tiên, luôn được liệt kê trong phần phân tích.
- Điểm thay thế
- Một số ổn định dưới mức tối thiểu dành cho mô hình chưa có báo cáo nguồn, để danh sách luôn đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên mô hình có dữ liệu.
- Mới! (giai đoạn thử nghiệm)
- Mô hình dưới 7 ngày tuổi hiển thị Mới! thay vì điểm số và không được xếp hạng. Điểm số được tính từ ngày đầu tiên, nhưng mô hình mới một ngày tăng trưởng nhanh nhất, nên nếu không chờ đợi thì #1 tuần này sẽ luôn là mô hình mới ra hôm qua thay vì mô hình giữ vững trong tuần.
- Xu hướng
- Tốc độ tăng trưởng của mô hình trong một khoảng thời gian so với tốc độ tăng trưởng trung bình của mô hình khác trong cùng khoảng thời gian. Nhanh hơn trung bình là tăng, chậm hơn là giảm.
- Mô hình điển hình
- Giữa danh mục: một nửa mô hình có số liệu tăng nhanh hơn trong khoảng thời gian, một nửa tăng chậm hơn.
GPT 4.1 Mini là một mô hình văn bản thuộc họ Text / LLM được liệt kê trên ModelTrends.ai, danh mục chỉ đọc về các mô hình AI hình ảnh, video và văn bản mã nguồn mở. So sánh nó với các mô hình Text / LLM khác và xem điểm độ hot để biết xu hướng.
Thêm mô hình Text / LLMThêm Văn bản / LLM Text / LLMllmopenaithị giáclập trìnhtác nhânngữ cảnh dàinhanh
Duyệt theo họ mô hình
Mô hình Text / LLM
434
Mô hình Anima
528
Mô hình Chroma
19
Mô hình Fibo
2
Mô hình Flux
1,496
Mô hình Flux 2 / Klein
1,239
Mô hình Flux 3
3
Mô hình Moss
3
Mô hình Iris
1
Mô hình MiniMax H3
364
Mô hình Hunyuan
204
Mô hình Ideogram
20
Mô hình Krea2
717
Mô hình Qwen
20
Mô hình Qwen2
47
Mô hình Ltx2
153