Am 16. April 2025 veröffentlichte Microsoft neue KI-Modelle auf Azure AI Foundry mit deutlich verbesserten Funktionen für Codierung, Befehlsverfolgung und Verarbeitung langer Kontexte. Dieser Artikel stellt diese neuen Modelle im Detail vor, um Ihnen bei der Entscheidung zu helfen, welche Modelle Sie in Ihrem Unternehmen einsetzen sollten.
Hintergrund
Microsoft hat neue OpenAI-Modelle eingeführt, darunter GPT-4.1, GPT-4.1-mini, GPT-4.1-nano, o3 und o4-mini. Diese Versionen sind Teil eines umfassenderen Vorhabens, fortschrittlichere und vielseitigere KI-Tools in Azure bereitzustellen. Die neuen Modelle sind besonders stark bei der Kodierung von Anwendungen und ermöglichen die Verarbeitung längerer Kontexte, was sie für Entwickler und Unternehmen gleichermaßen sehr nützlich macht. GPT-4.1 liefert zum Beispiel funktionalen Code mit weniger Fehlern und ist besonders effektiv bei Einzelaufgaben, die Präzision und Effizienz erfordern.
Vergleich der Varianten GPT-4.1, o3, o4-mini und GPT-4o
Hier finden Sie eine Vergleichstabelle für die neuen KI-Modelle, die in Azure AI Foundry verfügbar sind:
| Merkmal/Modell | GPT-4.1 | GPT-4.1-mini | GPT-4.1-nano | o3 | o4-mini |
| Beschreibung | Neueste Iteration von GPT-4o, optimiert für Codierungs- und Instruktionsaufgaben | Ausgewogene Version von GPT-4.1 | Kostengünstige Version von GPT-4.1 | Fortgeschrittenes KI-Schlussfolgermodell | Kompakte Version von OpenAI o3 |
| Stärken | Verbesserte Kodierung und Anweisungsbefolgung, Unterstützung von höheren Kontextlängen | Ausgewogene Leistung und Kosten, Unterstützung von höheren Kontextlängen | Geringste Kosten, Unterstützung von höheren Kontextlängen | Verbesserte Qualität, Sicherheit und Leistung, multimodale Unterstützung | Verbesserte Sicherheit und Leistung, Bildanalysefunktionen |
| Schwächen | Höhere Kosten | Weniger genau als GPT-4.1 | Geringeres logisches Denken und geringere Genauigkeit | Höhere Kosten | Weniger leistungsstark als OpenAI o3 |
| Beispiele für die Verwendung | Komplexe Kodierungsaufgaben – Entwicklung eines komplexen Algorithmus für ein maschinelles Lernmodell. | Schnelles Prototyping – Erstellen eines Prototyps für eine neue Webanwendung. | Anwendungen mit niedriger Latenz – Automatische Textergänzung in Echtzeit. | Detaillierte analytische Aufgaben – Durchführung einer umfassenden Marktanalyse. | Schnelles und effizientes Denken – Lösen Sie komplexe mathematische Probleme. |
| Vernunft & Genauigkeit | Höchste | Ausgewogen | Niedriger | Hoch | Hoch |
| Kosten & Effizienz | Höhere Kosten | Ausgewogen | Geringste Kosten | Höhere Kosten | Ausgewogen |
| Qualitätsindex | 0.9 | 0.89 | Nicht angegeben | 0.81 | 0.7 |
| Andere Kategorien | Unterstützt Toolaufrufe und strukturierte Ausgaben | Unterstützt Toolaufrufe und strukturierte Ausgaben | Unterstützt Toolaufrufe und strukturierte Ausgaben | Unterstützt mehrere APIs, die Zusammenfassung von Schlussfolgerungen und den parallelen Aufruf von Tools | Unterstützt mehrere APIs, die Zusammenfassung von Schlussfolgerungen und den parallelen Aufruf von Tools |
Weitere Informationen
Informationen darüber, wie Sie Azure lizenzieren und Kosten sparen können, finden Sie in unserem Artikel hier: https://www.schneider.im/microsoft-azure-licensing-full-guide/.
Ankündigungen: https://azure.microsoft.com/en-us/blog/announcing-the-gpt-4-1-model-series-for-azure-ai-foundry-developers/ und https://azure.microsoft.com/en-us/blog/o3-and-o4-mini-unlock-enterprise-agent-workflows-with-next-level-reasoning-ai-with-azure-ai-foundry-and-github/.
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