以下是改写后的内容：
# GPT-4.1 产品说明
## 概述
GPT-4.1 是 OpenAI 推出的最新一代语言模型，相较于前代 GPT-4o，在编码能力、指令遵循和长文本理解等方面均有显著提升。本文将从架构优化、性能表现、应用场景及定价方案等多个维度详细介绍该模型的优势。
## 模型架构
GPT-4.1 基于改进的 Transformer 架构，采用混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）技术，包含 16 个独立专家网络。每个专家网络拥有 1110 亿参数量，在处理过程中仅激活两个专家网络，从而实现了高效率和低资源消耗。
其训练数据集规模达到 13 万亿 tokens，通过海量数据学习，模型在自然语言理解与生成任务上表现优异。推理阶段采用可变批量大小和连续批处理技术，显著降低了延迟并优化了计算成本。
## 性能表现
### GPT-4.1
– **编码能力**：在 SWE-bench Verified 测试中得分 54.6%，较前代提升 21.4个百分点。
– **指令遵循**：Scale MultiChallenge 基准测试中较 GPT-4o 提升 10.5个百分点。
– **长文本理解**：Video-MME 测试中无字幕视频类任务得分 72.0%，较前代提升6.7个百分点。
### GPT-4.1 mini
– 性能显著超越 GPT-4o，在多项基准测试中表现优异。
– 延迟降低约50%，计算成本下降83%。
### GPT-4.1 nano
– OpenAI 首个 nano 级别模型，兼具高性能与低成本优势。
– 在 MMLU、GPQA 和 Aider polyglot 编码任务中表现优异。
## 定价方案
| 模型版本 | 输入费用（$/M tokens） | 输出费用（$/M tokens） |
|————–|———————–|———————–|
| GPT-4.1 | $2 | $8 |
| GPT-4.1 mini | $0.4 | $1.6 |
| GPT-4.1 nano | $0.1 | $0.4 |
## 应用场景
### 法律领域
– 提供高效的法律文档审查功能，准确率较前代提升 17%。
### 金融分析
– 支持复杂金融数据的深度挖掘与关键信息提取。
### 前端开发
– 可生成高质量、高美观度的网页应用，在80%场景下满足专业需求。
## 项目地址
如需了解更多详情，可访问 [OpenAI 官方网站](#)。
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以上为改写后的内容框架，具体可根据实际需要调整格式与细节。
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