GPT-4.1 Nano: Analiza wydajności w pięciu kluczowych zadaniach

Zadanie 1: Generowanie treści – Podstawy zarządzania projektami

Na polecenie stworzenia kompleksowej treści o podstawach zarządzania projektami, GPT-4.1 Nano zastosował imponującą iteracyjną metodologię badawczą.

Podejście badawcze

Model wykazał zaawansowaną strategię pozyskiwania informacji:

1. Wielokrotne iteracje wyszukiwania: Wykonywał kilka wyszukiwań Google, udoskonalając zapytania, aby znaleźć autorytatywne źródła
2. Wyraźna intencja badawcza: Wielokrotnie podkreślał cel znalezienia „renomowanych”, „kompleksowych” i „wysokiej jakości” informacji
3. Wykorzystanie narzędzi: Skutecznie przełączał się między google_serper do wyszukiwań a url_crawl_tool do wyciągania treści

Adaptacja do zadania

Gdy zakres rozszerzył się z „definiowania celów” na uwzględnienie zakresu projektu i delegowania, model płynnie się zaadaptował, zbierając dodatkowe informacje dla każdego nowego elementu bez utraty koncentracji.

Jakość wyników

Artykuł końcowy (815 słów) był dobrze zorganizowany, zawierał:

• Jasne nagłówki sekcji i logiczną strukturę
• Szczegółowe wyjaśnienia dotyczące celów SMART, kroków definiowania zakresu oraz najlepszych praktyk delegowania
• Profesjonalny język na poziomie Flesch-Kincaid Grade Level 12, odpowiedni dla treści biznesowych

Wskaźniki wydajności

• Czas realizacji: 41–54 sekundy (dla zadania wieloetapowego)
• Liczba słów: 815 słów
• Jakość struktury: Doskonała (czytelna hierarchia, spójne formatowanie)

Zadanie 2: Obliczenia – Analiza przychodów i zysków firmy

W tym zadaniu wymagającym rozumowania ilościowego GPT-4.1 Nano wykazał się silnymi umiejętnościami matematycznymi bez konieczności używania zewnętrznych narzędzi.

Proces rozwiązywania problemu

Model:

• Poprawnie zidentyfikował wszystkie wymagania obliczeniowe (przychód, zysk, potrzebną liczbę dodatkowych jednostek)
• Wykonał złożone obliczenia z idealną dokładnością
• Zastosował odpowiednie założenia (utrzymanie proporcji sprzedaży dla dodatkowych jednostek)

Jasność odpowiedzi

Odpowiedź została przedstawiona w jasnych, zrozumiałych akapitach, które:

• Wyraźnie podawały wyniki każdego obliczenia
• Pokazywały rozumowanie matematyczne stojące za każdą wartością
• Utrzymywały logiczny ciąg od stanu obecnego do prognozy

Wskaźniki wydajności

• Czas realizacji: około 6 sekund
• Dokładność: 100% poprawnych obliczeń
• Jakość wyjaśnień: Wysoka (czytelna ścieżka rozumowania)

Zadanie 3: Streszczanie – Kondensacja artykułu technicznego

Przy zadaniu polegającym na streszczeniu złożonego artykułu technicznego o modelach o1 od OpenAI, GPT-4.1 Nano wykazał wyjątkowe umiejętności destylacji informacji.

Podejście do streszczania

Model:

• Zidentyfikował i wyodrębnił kluczowe motywy z oryginalnej treści
• Skondensował informacje, zachowując istotne koncepcje
• Zrównoważył dokładność techniczną z czytelnością

Jakość wyniku

Podsumowanie liczące 99 słów:

• Dokładnie zmieściło się w limicie 100 słów
• Oddało ewolucję systemów rozumowania AI
• Wyróżniło kluczowe różnice między rodzajami rozumowania
• Zawierało zarówno zastosowania (opieka zdrowotna), jak i wyzwania (etyka)
• Utrzymało odpowiedni język techniczny

Wskaźniki wydajności

• Czas realizacji: około 2 sekundy
• Liczba słów: 99 słów (99% celu)
• Poziom czytania: Średnio 19,8 słów na zdanie, zaawansowane słownictwo

Zadanie 4: Porównanie – Analiza wpływu na środowisko

Przy tym zadaniu analitycznym GPT-4.1 Nano miał porównać pojazdy elektryczne i wodorowe w różnych aspektach.

Podejście badawcze

Model zastosował prostą strategię badawczą:

• Użył google_serper do zebrania wstępnych informacji
• Przeszedł bezpośrednio do syntezy bez pokazywania pośrednich etapów badań

Jakość treści

Porównanie (295 słów) skutecznie:

• Uwzględniło wszystkie wymagane czynniki (produkcja energii, cykl życia, emisje)
• Zapewniło zrównoważone omówienie obu typów pojazdów
• Zawierało niuanse, np. metody produkcji wodoru
• Zakończyło się wyważoną oceną obecnych przewag

Wskaźniki wydajności

• Czas realizacji: 8–13 sekund
• Czytelność: Flesch-Kincaid Grade Level 19 (zaawansowany/techniczny)
• Zrównoważona perspektywa: Wysoka (uznanie zalet i ograniczeń obu technologii)

Zadanie 5: Twórcze pisanie – Świat przyszłości z EV

Ostatnie zadanie oceniało twórcze zdolności GPT-4.1 Nano poprzez futurystyczną narrację o świecie zdominowanym przez pojazdy elektryczne.

Podejście twórcze

Bez korzystania z zewnętrznych narzędzi badawczych model:

• Stworzył barwną scenerię (rok 2150)
• Rozwinął wiele aspektów przemienionego świata
• Zrównoważył elementy utopijne z istniejącymi wyzwaniami

Jakość treści

Narracja (418 słów) efektywnie:

• Opisała zmiany środowiskowe (jakość powietrza, odbudowa ekosystemów)
• Zbadała wpływ społeczny w różnych dziedzinach (urbanistyka, ekonomia, kultura)
• Zawierała wiarygodne postępy technologiczne
• Zachowała wewnętrzną spójność

Wskaźniki wydajności

• Czas realizacji: 8 sekund
• Liczba słów: 418 słów (84% z docelowych 500)
• Poziom czytania: Flesch-Kincaid Grade Level 17 (zaawansowany)

Podsumowanie

GPT-4.1 Nano wykazuje imponującą wszechstronność w różnorodnych typach zadań, ze szczególnym naciskiem na:

1. Metodologię badawczą: Szczególnie widoczną w zadaniu generowania treści, gdzie zastosowano zaawansowany, wieloetapowy proces badawczy
2. Dokładność matematyczną: Perfekcyjne wykonanie złożonych obliczeń
3. Syntezę informacji: Silna umiejętność destylowania kluczowych danych z rozbudowanych materiałów źródłowych
4. Szybkość odpowiedzi: Konsekwentnie szybka realizacja (2–13 sekund dla pojedynczych zadań)
5. Adaptację: Płynne radzenie sobie z rozszerzającymi się wymaganiami

Obszary potencjalnej poprawy to:

• Osiąganie dokładnych limitów słów w zadaniach twórczych
• Bardziej przejrzysta dokumentacja procesu syntezy informacji w zadaniach porównawczych

Model szczególnie dobrze radzi sobie w zadaniach strukturalnych z jasnymi parametrami, a zadanie obliczeniowe wykazało najwyższą efektywność. W zadaniach twórczych i analitycznych GPT-4.1 Nano utrzymuje wysoką jakość przy minimalnym czasie przetwarzania.

Analiza sugeruje, że GPT-4.1 Nano to potężna opcja dla zastosowań wymagających wszechstronności w różnych typach zadań, z naciskiem na efektywność i dokładność.