GPT-4.1 Nano：五大关键任务的性能分析

任务一：内容生成——项目管理基础

在被要求撰写关于项目管理基础的综合性内容时，GPT-4.1 Nano 展现了令人印象深刻的迭代式研究方法论。

研究方法

模型展示了复杂的信息收集策略：

1. 多轮搜索迭代：多次进行Google搜索，不断优化关键词以寻找权威来源
2. 明确的研究意图：多次表达寻找“权威”、“全面”、“高质量”信息的目标
3. 工具使用：高效切换 google_serper 进行搜索和 url_crawl_tool 进行内容提取

任务适应

当任务范围从仅“目标定义”扩展到包括项目范围和授权分配时，模型无缝适应，为每个新增部分收集了额外信息且始终保持聚焦。

输出质量

最终文章（815字）结构清晰，表现为：

• 明确的章节标题和逻辑组织
• 详细阐述SMART目标、范围定义步骤和授权分配最佳实践
• 语言专业，Flesch-Kincaid年级为12级，适合商务内容

性能指标

• 完成时间：41-54秒（多阶段任务）
• 字数：815字
• 结构质量：优秀（层次分明，格式统一）

任务二：计算——商业收入与利润分析

在此定量推理任务中，GPT-4.1 Nano 展现了强大的数学能力，无需外部工具。

解决方案过程

模型能够：

• 正确识别所有计算需求（收入、利润、所需额外单位数）
• 完美无误地完成复杂计算
• 运用恰当假设（如增加单位时维持销售比例）

输出清晰度

回复以清晰、易懂的段落呈现：

• 明确陈述每项计算结果
• 展示每个数据背后的数学推理
• 保持从当前状态到预测的逻辑连贯

性能指标

• 完成时间：约6秒
• 准确率：100%计算正确
• 解释质量：高（推理路径清晰）

任务三：摘要——技术文章精炼

在被要求对OpenAI o1模型的复杂技术文章进行摘要时，GPT-4.1 Nano 展现了卓越的信息提炼能力。

摘要方法

模型能够：

• 从原文中识别并提取关键主题
• 在保留核心概念的前提下压缩信息
• 平衡技术准确性与可读性

输出质量

99字的摘要成功地：

• 严格遵守100字的要求
• 捕捉了AI推理系统的演变
• 突出了推理类型的主要区别
• 涵盖了应用场景（医疗）和挑战（伦理）
• 保持了适当的技术表达

性能指标

• 完成时间：约2秒
• 字数：99字（达标99%）
• 阅读水平：平均每句19.8字，词汇丰富

任务四：对比——环境影响分析

在此分析性对比任务中，GPT-4.1 Nano 需要从多个维度对比电动汽车与氢能源汽车。

研究方法

模型采取了简明的研究策略：

• 使用 google_serper 获取初步信息
• 直接进入综合分析，未展示中间研究步骤

内容质量

对比内容（295字）有效地：

• 涵盖了所有要求的因素（能源生产、全生命周期、排放）
• 平衡了对两种车型的覆盖
• 纳入了氢气生产方式等细致考量
• 最后给出较为公正的优势评估

性能指标

• 完成时间：8-13秒
• 可读性：Flesch-Kincaid年级19级（高级/技术性）
• 观点平衡：强（充分承认两种技术的优缺点）

任务五：创意写作——未来EV世界

最后的任务通过对充满未来感的电动汽车主导世界的叙述，考察了GPT-4.1 Nano的创意能力。

创意方法

在未借助外部研究工具的情况下，模型：

• 构建了生动的场景（2150年）
• 展开了对变革世界的多维描绘
• 平衡了乌托邦元素与现实挑战

内容质量

叙述（418字）有效地：

• 描述了环境变化（空气质量、生态恢复）
• 探讨了社会在多领域的影响（城市设计、经济、文化）
• 融入了合理的技术进步设想
• 全篇保持了内在一致性

性能指标

• 完成时间：8秒
• 字数：418字（完成度84%，目标500字）
• 阅读水平：Flesch-Kincaid年级17级（较高）

综合评估

GPT-4.1 Nano在多样化任务类型中展现了令人印象深刻的多功能性，尤其在以下方面表现突出：

1. 研究方法论：在内容生成任务中尤为突出，运用了复杂的多阶段研究流程
2. 数学准确性：复杂计算执行完美
3. 信息整合：能从复杂的原始材料中提炼关键信息
4. 响应速度：独立任务普遍2-13秒内完成
5. 适应能力：对需求变化的顺畅应对

潜在改进空间包括：

• 在创意任务中实现精确字数要求
• 在对比任务中更详细地记录信息整合过程

模型在参数清晰的结构化任务中表现尤为高效，计算任务效率最高。对于创意和分析类任务，GPT-4.1 Nano也能保持高质量，并且处理时间极短。

本分析表明，GPT-4.1 Nano 是注重效率与准确性、需兼容多种任务类型应用的强大选择。