Le 16 avril 2025, Microsoft a publié de nouveaux modèles d’IA sur Azure AI Foundry, avec des fonctionnalités nettement améliorées pour le codage, le suivi des commandes et le traitement des contextes longs. Cet article présente ces nouveaux modèles en détail afin de vous aider à décider lesquels déployer dans votre entreprise.
Contexte
Microsoft a introduit de nouveaux modèles OpenAI, notamment GPT-4.1, GPT-4.1-mini, GPT-4.1-nano, o3 et o4-mini. Ces versions s’inscrivent dans un projet plus large visant à fournir des outils d’IA plus avancés et plus polyvalents dans Azure. Elles sont particulièrement puissantes pour le codage des applications et permettent de traiter des contextes plus longs, ce qui les rend très utiles pour les développeurs comme pour les entreprises. GPT-4.1, par exemple, fournit un code fonctionnel avec moins d’erreurs et est particulièrement efficace pour les tâches uniques qui nécessitent précision et efficacité.
Comparaison des variantes GPT-4.1, o3, o4-mini et GPT-4o
Vous trouverez ici un tableau comparatif des nouveaux modèles d’IA disponibles dans Azure AI Foundry :
| Caractéristique/Modèle | GPT-4.1 | GPT-4.1-mini | GPT-4.1-nano | o3 | o4-mini |
| Description | Dernière itération de GPT-4o, optimisée pour les tâches de codage et d’instruction | Version équilibrée de GPT-4.1 | Version économique de GPT-4.1 | Modèle de raisonnement avancé de l’IA | Version compacte d’OpenAI o3 |
| Points forts | Amélioration de l’encodage et du suivi des instructions, prise en charge de longueurs de contexte plus élevées | Performances et coûts équilibrés, prise en charge de longueurs de contexte plus élevées | Coûts réduits, prise en charge de longueurs de contexte plus élevées | Amélioration de la qualité, de la sécurité et des performances, support multimodal | Sécurité et performances améliorées, fonctions d’analyse d’image |
| Faiblesses | Coûts plus élevés | Moins précis que le GPT-4.1 | Pensée logique et précision moindres | Coûts plus élevés | Moins puissant qu’OpenAI o3 |
| Exemples d’utilisation | Tâches de codage complexes – Développement d’un algorithme complexe pour un modèle d’apprentissage automatique. | Prototypage rapide – Création d’un prototype pour une nouvelle application Web. | Applications à faible latence – Ajout automatique de texte en temps réel. | Tâches analytiques détaillées – Réalisation d’une analyse complète du marché. | Raisonnement rapide et efficace – Résolvez des problèmes mathématiques complexes. |
| Raison & précision | Le plus haut niveau | Équilibré | Faible | Haute | Haute |
| Coût et efficacité | Coûts plus élevés | Équilibré | Coûts les plus bas | Coûts plus élevés | Équilibré |
| Indice de qualité | 0.9 | 0.89 | Non spécifié | 0.81 | 0.7 |
| Autres catégories | Prend en charge les appels d’outils et les sorties structurées | Prend en charge les appels d’outils et les sorties structurées | Prend en charge les appels d’outils et les sorties structurées | Prend en charge plusieurs API, le regroupement de conclusions et l’appel d’outils en parallèle | Prend en charge plusieurs API, le regroupement de conclusions et l’appel d’outils en parallèle |
Plus d’informations
Pour plus d’informations sur la façon dont vous pouvez obtenir une licence Azure et réduire les coûts, consultez notre article ici : https://www.schneider.im/microsoft-azure-licensing-full-guide/.
Annonces : https://azure.microsoft.com/en-us/blog/announcing-the-gpt-4-1-model-series-for-azure-ai-foundry-developers/ et 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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