GPT-4o与GPT-4.1对比 | AI生成和翻译
执行摘要
本报告对 OpenAI 的 GPT-4o 和 GPT-4.1 模型进行了全面分析，特别考察了它们在 GitHub Copilot for Visual Studio Code 和 JetBrains IDEA 环境中的能力、性能和集成情况。分析表明，GPT-4.1 相较于其前身 GPT-4o 在架构和性能上实现了巨大飞跃，确立了其作为 GitHub Copilot 内 AI 辅助开发新标准的地位。其在编码方面的卓越能力、增强的指令遵循能力以及显著扩展的上下文窗口，直接转化为开发者生产力的提升和更可靠的 AI 智能体工作流程的启用。 一个关键区别在于 GPT-4.1 在关键基准测试上的显著改进。例如，它在 SWE-bench Verified 上取得了 54.6% 的成功率，相比 GPT-4o 的 33.2% 实现了 21.4% 的绝对提升。1 此外，GPT-4.1 在 Aider 的多语言差异基准测试中的得分是 GPT-4o 的两倍多，表明其在生成代码变更方面具有更高的准确性。1 该模型庞大的 100 万 token 上下文窗口 1 极大地扩展了其对整个代码库的理解能力，这是对 GPT-4o 128K token 3 的重大升级。同时，其指令遵循的可靠性也得到了显著增强。1 GitHub Copilot 已战略性地将 GPT-4.1 转变为 Copilot Chat、Edits 和 Agent 模式的新默认模型，并明确计划在 90 天内弃用 GPT-4o 用于这些功能。12 虽然目前基于精调 GPT-4o mini 的 GPT-4o Copilot 仍然是代码补全的默认模型 14，但总体趋势表明 GPT-4.1 即将在 Copilot 的整个功能集中占据主导地位。这两种模型都可以通过 Copilot 扩展在 VS Code 和 JetBrains IDE 中访问。14 然而，据观察，功能对等性以及新模型推出的速度在 IDE 之间可能略有差异，VS Code 通常比 JetBrains IDE 更早获得更新和预览功能。14
1. GitHub Copilot 的 AI 模型简介
GitHub Copilot 作为一个先进的 AI 结对程序员，无缝集成到现代软件开发工作流程中。其主要功能是通过提供实时代码建议、通过 Copilot Chat 提供对话式协助，以及在 Visual Studio Code 和 JetBrains IDEA 等集成开发环境 中直接支持代码重构、调试和项目脚手架等复杂功能，来提升开发者生产力。14 该工具的核心价值主张在于其加速开发周期、自动化重复性编码任务以及协助解决复杂问题的能力，从而显著提高整体开发效率。 GitHub Copilot 的效能和能力与其所利用的基础大语言模型 的性能和特性内在相关。这些基础模型决定了代码生成的质量和相关性、上下文理解的深度、响应速度以及相关的运营成本。GitHub Copilot 为用户提供了从一系列底层 AI 模型中进行选择的灵活性，使开发者能够针对特定任务或个人偏好优化 AI 辅助。14 这种适应性对于将 AI 行为定制到从快速原型设计到复杂的多文件重构操作等多样化开发需求至关重要。 AI 模型领域的特点是持续且快速的创新。OpenAI 在其 GPT 系列中的持续进步直接影响着像 GitHub Copilot 这样的工具的演变。每一代新模型都引入了实质性的性能增强、效率提升和能力扩展，不断推动 AI 在开发者环境中可实现的目标边界。这种动态且迭代的改进需要持续且透彻地理解连续模型之间的区别，以有效利用 Copilot 的全部潜力并在软件开发中保持竞争优势。
2. GPT-4o：基线能力与初始角色
GPT-4o，其中的 “o” 代表 “omni”，是作为一个突破性的多模态 AI 模型推出的，标志着一个重大的架构转变。该模型具备在单个神经网络内无缝处理和生成文本、图像、音频和视频模态内容的本机能力。9 这种统一的多模态支持代表了一项重大的技术飞跃，实现了更直观的人机交互，例如实时音频对话和直接视觉问答等功能就是例证。22 GPT-4o 的推出标志着 OpenAI 的一个显著战略转变，强调在多模态能力、实时性能和成本降低之间取得平衡。这不仅仅是智能上的渐进式改进，更是 AI 设计的根本性变革，反映了行业对更通用、更高效的 AI 工具日益增长的需求。 GPT-4o 的一个关键优势是其报告的速度，据称其生成 token 的速度是其前身 GPT-4 Turbo 的两倍。24 此外，它提供了显著的运营成本降低，大约比 GPT-4 低 50%。9 其以仅 320 毫秒响应音频输入的卓越能力，与典型的人类响应时间非常接近，标志着对话式 AI 实时延迟的实质性改进。22 这种对闪电般速度和近乎即时响应的强调表明，感知响应能力是像 Copilot 这样的交互式工具采用 AI 模型的关键因素。对于一个提供实时建议和聊天的工具来说，即时响应对于维持开发者流程和生产力至关重要。一个技术上优越但引入明显延迟的模型会阻碍采用和用户满意度，这凸显了 OpenAI 和 GitHub 对用户体验指标的优先考虑。 在智力能力方面，GPT-4o 展示了改进的推理能力，加上先进的内存和上下文处理能力，这促进了复杂问题的解决。9 它擅长自动生成代码、调试和文档编写等任务 9，并在多语言环境和解释视觉内容时表现出增强的性能。10 该模型具有 128K token 的上下文窗口 3，这在发布时是对早期模型的相当大的改进。 在 GitHub Copilot 中，GPT-4o 在发布后扮演了重要角色。一个精调变体，特指 “GPT-4o Copilot”，被确立为所有 Copilot 用户代码补全的默认模型，取代了之前基于 GPT-3.5 Turbo 的模型。14 这个专门模型受益于在大量高质量公共 GitHub 仓库数据集上的广泛训练，提供了对超过 30 种编程语言的全面覆盖。14 这种作为默认代码补全模型集成到 Copilot 中，表明 GitHub 最初优先考虑的是为常见场景提供广泛、高效且负担得起的代码生成，为 IDE 内的性能和用户体验设定了强大的基线。此外，GPT-4o 可在 Copilot Chat 中选择，证明对轻量级开发任务和一般对话式提示有效。16 GPT-4o、GPT-4o mini 和 GPT-4o nano 的同时发布也突显了 OpenAI 为满足多样化性能和成本需求而制定的深思熟虑的战略，允许更广泛的访问和集成到从高需求实时系统到成本敏感场景的各种应用中。
3. GPT-4.1：架构进展与当前状态
GPT-4.1 于 2025 年 4 月 14 日发布 5，被誉为 “最新旗舰” 模型 11 和 “OpenAI GPT-4o 模型的改进版”。21 它在 GPT-4o 的基础上进行了实质性的 “结构改进” 8，标志着 AI 模型开发的持续快速迭代。这种快速进展——GPT-4.1 紧随 GPT-4o 在 Copilot 中普遍可用之后——展示了 OpenAI 致力于提供尖端能力和开发者至上战略的决心。基于 “直接开发者反馈” 1 的明确优化，强调了对开发者痛点以及需要更精确、可靠 AI 辅助的深刻理解。 GPT-4.1 的核心架构改进主要集中在于增强其对软件开发任务的实用性。
- 无与伦比的编码能力： 这是 GPT-4.1 开发的主要焦点。该模型在 SWE-bench Verified 上取得了令人印象深刻的 54.6%，相比 GPT-4o 的 33.2% 实现了 21.4% 的绝对提升。1 该基准衡量模型在代码库中端到端解决现实世界软件工程任务的能力。此外，GPT-4.1 在 Aider 的多语言差异基准测试中的得分是 GPT-4o 的两倍多，使其在各种编程语言中生成代码差异和精确、有针对性的变更方面更加可靠。1 一个显著的质量改进是 “无关编辑” 的急剧减少，从 GPT-4o 的 9% 降至 GPT-4.1 的仅 2%。1 对于前端编码，人类评分者在 80% 的情况下更喜欢 GPT-4.1 生成的 Web 应用程序，而不是 GPT-4o 的，理由是功能更完善、结果更美观。1 这些进步表明了一个战略转变，即从一个仅仅建议代码片段的 AI 转变为一个更可靠、精确和值得信赖的 “编码协作者”。4
- 增强的指令遵循与可控性： GPT-4.1 在准确遵循指令的能力方面展示了重大进步。1 它在 MultiChallenge 上得分 38.3%，相比 GPT-4o 的性能提高了 10.5% 的绝对值，并在 IFEval 上达到 87.4%，高于 GPT-4o 的 81%。1 这种训练使模型 “更易于控制” 并且能够 “更字面地” 遵循指令 1，这对于构建可靠的自动化工作流程和 AI 智能体至关重要。1 这直接解决了许多 LLM 的一个常见痛点：它们倾向于产生幻觉或偏离明确的、多步骤的指令，从而在 AI 执行给定任务的能力上培养了更大的信任。
- 扩展的上下文窗口与长上下文理解： 所有 GPT-4.1 模型——标准版、mini 版和 nano 版——都拥有巨大的 100 万 token 上下文窗口。1 这比 GPT-4o 的 128K token 3 增加了 8 倍，使模型能够处理和理解 “超过 75 万个单词的文本——大约 3000 页”。2 这不仅仅是数量的增加；它代表了一个质的飞跃，允许模型处理 “整个代码库、长文档或多个文件”。2 它还显示了对长上下文的检索能力有所改进，在 Video-MME ‘long, no subtitles’ 任务上达到 72.0% 的准确率，比 GPT-4o 提高了 6.7% 的绝对值。1 在 Graphwalks（一个用于长上下文中多跳推理的基准测试）上，GPT-4.1 得分为 61.7%，而 GPT-4o 为 41.7%。3
- 优化的速度与成本效率： 虽然 GPT-4.1 被描述为 “比其前身 GPT-4o 和 GPT-4.5 快达 40%” 4，但 OpenAI 也表示它保持了与 GPT-4o “大致相同范围” 的延迟，同时 “更智能（且更便宜）”。3 mini 和 nano 版本的引入专门针对更低的延迟和成本，使先进的 AI 能力对多样化应用更具可访问性和效率。1 这种对效率的关注使得更强大的模型在经济上可行，可用于高容量、实时的开发者工作流程，从而民主化地获取先进的 AI 能力。
- 精炼的多模态能力： GPT-4.1 保持了其完整的多模态支持，类似于 GPT-4o，并集成了 “先进的嵌入技术” 以卓越地处理复杂多模态数据。8 它在多模态基准测试上持续取得进展，在 Video-MME 上得分 72.0%，在 MMMU 上得分 74.8%。3 这预示着未来开发者与 AI 助手的交互不仅限于代码和文本，还可以通过视觉方式进行，为 UI/UX 或调试视觉元素等任务启用新的交互范式。
GitHub Copilot 中的当前状态与战略转变： GPT-4.1 正迅速成为 GitHub Copilot 内部的新标准，标志着一个重大的战略转变。截至 2025 年 5 月 8 日，GPT-4.1 正在作为 Copilot Chat、Edits 和 Agent 模式的新默认模型进行推广。12 这种转变被明确地定位为 GPT-4o 的直接升级。12 GitHub 已宣布，在 GPT-4.1 作为默认模型推出后的 90 天内，GPT-4o 将保留在模型选择器中可用，之后它将从这些角色中弃用。12 这表明 GitHub 明确地将战略重心转向 GPT-4.1，将其作为大多数 Copilot 功能的主要和首选模型。GPT-4.1 为 “编码和指令遵循” 1 进行的明确工程设计，展示了对开发者痛点以及需要为软件工程任务量身定制更精确、可靠 AI 辅助的深刻理解，正朝着为软件工程任务专门构建的模型迈进。 关于代码补全，截至 2025 年 3 月 27 日，默认模型是 “GPT-4o Copilot”。14 然而，GPT-4.1 已经可以在最新的 VS Code 和 JetBrains IDE 中手动选择用于代码补全。14 鉴于其优越的编码基准测试成绩 1，可以高度预期 GPT-4.1 很快也将成为代码补全的通用默认模型。GPT-4.1 可在所有 GitHub Copilot 计划中访问，包括 Copilot Free 层级 26，确保其增强能力得到广泛访问。这种快速的创新节奏意味着开发者需要保持敏捷并不断调整其工作流程以利用最新模型的能力。 在 “指令遵循” 和 “长上下文理解” 1 方面的显著收益与 GPT-4.1 在 “驱动智能体” 或 “智能体工作流程” 1 方面的有效性明确相关。遵循多步骤指令、在长对话中保持连贯性以及处理整个代码库 1 的能力，对于能够独立完成复杂任务的 AI 智能体来说是基础性的。这标志着超越了简单的代码补全或聊天，转向更自主的 AI 助手，能够处理多方面的软件工程问题，可能彻底改变功能的构建和错误的修复方式。
4. 综合性能比较：GPT-4o 与 GPT-4.1
本节提供了 GPT-4o 和 GPT-4.1 的详细、数据驱动的比较，利用可用的基准测试和定性观察来突出 GPT-4.1 在关键指标上的卓越性能。 表 1：GPT-4o 与 GPT-4.1 核心能力与基准测试 该表作为一个关键的参考，提供了最关键性能指标的简明、一目了然的比较。它通过将分散的基准测试数据整合成易于理解的格式，使开发者能够快速掌握 GPT-4.1 相对于 GPT-4o 的改进幅度。这种直接比较对于就模型选择做出明智决策至关重要。
| 特性/指标 | GPT-4o | GPT-4.1 | 意义 |
|---|---|---|---|
| 发布日期 | 约 2024 年 5 月 13 日 | 2025 年 4 月 14 日 5 | GPT-4.1 是更新、更先进的迭代版本。 |
| SWE-bench Verified 分数 | 33.2% 1 | 54.6% 1 | 21.4% 绝对提升；衡量现实世界软件工程技能。 |
| Aider 多语言差异分数 | ~25% 1 | 52.9% 1 | 分数是 GPT-4o 的两倍多；表明在生成精确代码差异方面更可靠。 |
| 无关代码编辑 | 9% 1 | 2% 1 | 不必要修改急剧减少，带来更清晰的代码和更快的审查。 |
| MultiChallenge 分数 | 27.8% 1 | 38.3% 1 | 10.5% 绝对提升；衡量遵循多轮指令的能力。 |
| IFEval 分数 | 81.0% 1 | 87.4% 1 | 改进对可验证指令和格式规则的遵从性。 |
| 上下文窗口 | 128K tokens 3 | 100 万 tokens 1 | 8 倍增加；能够理解整个代码库。 |
| 相对成本 | 比 GPT-4 Turbo 更实惠 24，比 GPT-4 低约 50% 9 | “成本更低” 1，”比 GPT-4o 更便宜” 2，”与早期模型相比输入成本降低 80%” 8 | 以降低的运营费用优化性能。 |
| 相对速度/延迟 | 比 GPT-4 Turbo 快两倍 24，”闪电般快速” 9，”近乎即时响应” 9 | “比 GPT-4o 快达 40%” 4，”最快” 11，”与 GPT-4o 速度相似” 3 | 在提高智能的同时保持或改进响应能力。 |
| 多模态性 | 文本、图像、音频、视频 9 | 高级文本、图像、音频、视频 3 | 两者都是多模态；GPT-4.1 显示了对复杂视觉数据的增强理解。 |
| 知识截止日期 | 未明确说明，假定早于 GPT-4.1 | 2024 年 6 月 2 | GPT-4.1 的训练数据更及时。 |
注：GPT-4o 的 Aider 多语言差异分数是根据 GPT-4.1 的分数及其”分数是 GPT-4o 的两倍多”的声明推断得出的。
4.1. 编码性能
GPT-4.1 在编码特定基准测试中 consistently 表现出显著领先优势，将其定位为开发者的卓越工具。在 SWE-bench Verified（一个衡量现实世界软件工程技能的基准测试）上，GPT-4.1 取得了 54.6% 的成功率，相比 GPT-4o 的 33.2% 实现了 21.4% 的绝对提升。1 这表明 GPT-4.1 在探索代码仓库、完成任务以及生成可运行、通过测试的代码方面能力增强。对于代码差异生成，GPT-4.1 在 Aider 的多语言差异基准测试中得分 52.9%，这估计是 GPT-4o 性能的两倍多。1 该指标对于其在各种编程语言和格式中产生精确代码变更的可靠性至关重要，使开发者能够通过仅输出更改的行来节省成本和延迟。 除了原始分数，GPT-4.1 在代码生成方面表现出关键的质量改进。它 “更少地做出无关编辑”，比率从 GPT-4o 的 9% 显著下降到仅 2%。1 这种不必要修改的减少直接转化为更清晰、更易维护的代码和更快的审查周期。GPT-4.1 在各种格式的代码差异生成上也 “可靠得多”。1 对于前端编码，人类评分者在 80% 的情况下更喜欢 GPT-4.1 生成的 Web 应用程序，而不是 GPT-4o 的，理由是功能更完善、结果更美观。1 开发者的内部评估报告称，在内部编码基准测试中，GPT-4.1 “比 GPT-4o 好 60%”，这与代码变更首次审查即被接受的频率高度相关。1 用户反馈进一步证实了这一点，有报告称 GPT-4.1 在智能体模式下成功地将 “1000 到 1200 行的 React 组件” 重构为模块化结构，这是 GPT-4o 先前难以完成的任务。27 这种更高水平的可靠性和精确性意味着开发者花费在纠正或改进 AI 生成代码上的时间显著减少，从而带来真正且实质性的生产力提升。它允许开发者自信地将更复杂、多文件和架构性的任务委托给 AI，从而将人类开发者解放出来从事更高级的架构设计、复杂问题解决和创造性创新。
4.2. 指令遵循与可控性
GPT-4.1 在指令遵循方面表现出显著提升，这是 AI 助手的一项关键能力。它在 MultiChallenge 基准测试上得分 38.3%，相比 GPT-4o 的 27.8% 提高了 10.5% 的绝对值。1 该基准测试衡量模型遵循多轮指令并在对话深入时保持连贯性的能力，从过去的信息中提取信息。1 在 IFEval（评估对可验证指令的遵从性，例如指定内容长度或避免某些术语或格式）上，GPT-4.1 达到 87.4%，高于 GPT-4o 的 81%。1 OpenAI 明确训练 GPT-4.1 以 “更字面地遵循指令，使模型更易于控制”。1 早期测试者证实了这一点，指出它 “可以更字面化” 1，用户反馈也赞扬其精确遵循指令的能力，并指出它 “不会做超出我要求之外的事情”。27 这种增强的字面遵从性对于构建可靠和可预测的 AI 智能体及自动化工作流程至关重要。1 对 “字面” 指令遵循的明确强调以及在 IFEval 等基准测试上改进的分数，直接解决了许多 LLM 的一个常见挑战：它们倾向于产生幻觉或偏离明确的、多步骤的指令。对于构建自动化工作流程、AI 智能体或依赖 AI 执行精确、基于规则的任务的开发者来说，信任 AI 完全按照给定指令执行任务的能力至关重要。GPT-4.1 增强的可控性培养了这种信任，使得能够创建更健壮、可预测和可靠的 AI 驱动流程，这是在软件工程中实现真正有效的智能体能力的基本前提。
4.3. 上下文窗口与长上下文理解
GPT-4.1 具有业界领先的 100 万 token 上下文窗口。1 这比 GPT-4o 的 128K token 3 增加了 8 倍，使其能够处理相当于 “超过 75 万个单词的文本——大约 3000 页” 的内容。2 这不仅仅是数量的增加；它代表了 AI 理解大规模信息能力的质的飞跃，允许模型处理 “整个代码库、长文档或多个文件”。2 这直接解决了 AI 助手的一个传统限制，即上下文感知通常集中在活动文件或一小段近期代码上。28 该模型采用了 “更好的注意力机制来正确地从这些长上下文中查找和检索信息”。8 其在长上下文基准测试上的性能反映了这一点，Video-MME 的准确率从 GPT-4o 的 65.3% 提高到 GPT-4.1 的 72.0%。1 在 Graphwalks（一个用于长上下文中多跳推理的基准测试）上，GPT-4.1 达到 61.7%，而 GPT-4o 为 41.7%。3 这种 dramatically 扩展的上下文使得 AI 助手能够理解整个软件项目或大型子系统的更广泛架构、相互依赖关系、编码约定和隐含知识。这对于复杂任务（如大规模重构、迁移遗留项目、生成全面的测试套件或执行跨越多个文件和模块的安全分析）至关重要，有效地将 Copilot 从 “代码片段生成器” 转变为能够进行整体问题解决的 “项目感知架构师”。
4.4. 速度、延迟与成本效率
GPT-4.1 被战略性地定位为与 GPT-4o 相比 “更智能（且更便宜）、速度相似的模型”。3 虽然 GPT-4o 因其速度而受到称赞，其生成 token 的速度是 GPT-4 Turbo 的两倍，并提供 “闪电般快速” 的近即时响应 9，但 GPT-4.1 也被指出 “比其前身 GPT-4o 和 GPT-4.5 快达 40%”。4 这表明了对性能优化的持续推动，确保智能的提高不会以牺牲响应能力为代价。 在成本方面，GPT-4.1 旨在以 “更低的成本提供卓越的性能” 1，并实现了 “与早期模型相比输入成本降低 80%”。8 GPT-4.1 mini 和 nano 变体的引入进一步强调了这一重点，因为它们明确为更低的延迟和成本而设计，使先进的 AI 能力对更广泛的应用在经济上更具可行性。1 这种对效率的不懈关注使得更强大、能力更强的 AI 模型对于高容量、实时的开发者工作流程在经济上可行。它通过使它们更负担得起，有效地民主化了对尖端 AI 能力的访问，从而加速了先进 AI 在日常开发实践中更广泛的集成，并为更广泛的用户群启用了以前成本 prohibitive 的新应用。
4.5. 多模态能力
GPT-4.1 保持了其完整的多模态支持，类似于 GPT-4o，能够处理和集成文本、图像和其他模态，并受益于 “先进的嵌入技术” 以改进处理。8 虽然 GPT-4o 原生处理音频和视频 9，但 GPT-4.1 在多模态基准测试上持续取得进展，在 Video-MME 上得分 72.0%，在 MMMU 上得分 74.8%。3 具有视觉输入能力的模型，包括 GPT-4 变体，对于处理像截图这样的图像以进行上下文理解很有价值。这对于诸如根据模型应用设计变更或调试用户界面中的视觉差异等任务特别有用。20 GPT-4.1 中对强大多模态能力的持续强调表明，未来开发者与他们的 AI 助手的交互不仅限于代码和文本提示，还可以通过视觉方式进行。这为开发者开辟了新的、更直观的交互范式，允许与 AI 进行更自然、更高效的沟通，特别是对于与前端开发、UI/UX 设计或调试视觉错误相关的任务。它使 Copilot 朝着更全面地理解整个软件开发过程迈进，涵盖了视觉和概念输入以及传统代码。
5. 跨 IDE 的集成与用户体验
GitHub Copilot 设计用于在流行的集成开发环境中广泛兼容，在 VS Code 和 JetBrains IDEA 中具有特定的集成细微差别。
5.1. Copilot Chat 中的模型选择
GitHub Copilot Chat 的用户可以灵活选择不同的底层 AI 模型来驱动他们的交互。在 VS Code 和 GitHub.com 上 Copilot Chat 的沉浸式视图中，开发者可以从一系列模型中选择，包括 GPT-4o、GPT-4.1、GPT-4.5、各种 Claude Sonnet 模型 和 Gemini 模型。16 此模型选择可以在正在进行的聊天会话中动态更改，允许实时适应对话需求或任务要求。16 类似地，在 JetBrains IDE 中，通过 GitHub Copilot 扩展也可用 Copilot Chat 的模型选择，在主要开发环境中提供一致的体验。14 截至 2025 年 5 月 8 日，GPT-4.1 已作为 Copilot Chat 的新默认模型推出，反映了其在一般开发任务上的卓越能力。12
5.2. 代码补全的模型选择
默认情况下，Copilot 的内联代码补全功能使用 “GPT-4o Copilot”，这是一个专门为此任务优化的精调 GPT-4o mini 模型。14 然而，在最新版本的 VS Code、Visual Studio 和 JetBrains IDE 中，开发者可以手动切换用于代码补全的 AI 模型，前提是安装了最新的 GitHub Copilot 扩展。14 在 VS Code 中，这通常通过命令面板执行，搜索 “GitHub Copilot: Change Completions Model” 或通过命令中心。14 对于 JetBrains IDE，选择通过状态栏图标进行，选择 “Edit Model for Completion”，然后在 “Languages & Frameworks > GitHub Copilot” 的设置对话框中选择下拉菜单。14 重要的是要注意，更改用于 Copilot Chat 的模型不会影响用于 Copilot 代码补全的模型，从而允许对这两个核心功能进行独立优化。14
5.3. 观察到的用户体验与社区反馈
用户反馈和内部评估突显了 GPT-4.1 在实际应用中的显著改进。该模型在重构大型复杂代码库方面表现出卓越性能。开发者报告称其能够 “在智能体模式下，通过一个提示轻松地将 1000 至 1200 行的 React 组件重构为 hooks、服务、工具文件、细粒度组件和 .scss 模块”，这是 GPT-4o 先前难以完成的任务。27 这强调了 GPT-4.1 在多文件操作方面卓越的长上下文理解和指令遵循能力。 此外，开发者注意到 GPT-4.1 的可靠性有显著提高，特别是其能够 “自动检查并修复所有 TypeScript 和 ESLint 错误”，导致 “最终我的项目中没有错误”。这与之前使用 GPT-4o 的经验相比是一个实质性增强，那时通常需要花费更多时间来纠正 AI 生成的错误。27 用户反馈还表明 GPT-4.1 更精确，更紧密地遵循提示的范围，提供简洁的响应，相比之下，其他一些模型可能会 “过度编码”。27 这种定性观察与定量的 “更少无关编辑” 基准测试 1 相符。 关于 VS Code 和 JetBrains 之间的 IDE 对等性，虽然 GitHub Copilot 提供广泛支持，但一些用户报告称，高级功能（如多模型支持、多文件编辑或智能体模式）在 JetBrains IDE 中往往比其在 VS Code 中的对应功能 “滞后”。19 这种差异通常归因于 GitHub 的开发优先级，而不是 JetBrains 插件 API 的固有局限性。19 开发者社区对 GPT-4.1 作为新基础模型的总体情绪 largely 是积极的，用户将其描述为 “可靠” 和 “完美”，因为它能够精确遵循指令并有效处理更大的上下文。27
5.4. 与 JetBrains AI Assistant 的情境比较
对于在 JetBrains 生态系统中操作的开发者，与原生 JetBrains AI Assistant 进行情境比较是相关的。JetBrains AI Assistant 的特点是其与 JetBrains IDE 的 “深度集成”，提供 “原生性能” 并利用 IDE 对代码库的 “内在知识” 进行高级代码分析和上下文重构。18 这种深度集成允许与现有 JetBrains 功能无缝操作，确保流畅的工作流程并减少上下文切换。18 相比之下，虽然 Copilot 在 IDE 间广泛兼容，但其在 JetBrains IDE 中的集成可能感觉 “不如原生” JetBrains AI Assistant。29 JetBrains AI Assistant 还在提供 “深入的代码分析” 和维护 “更深层次的项目上下文” 方面表现出色。18 定价模式也不同，JetBrains AI Assistant 通常与 JetBrains 订阅捆绑，对于已经投资于其产品套件的团队可能提供更经济的解决方案，而 GitHub Copilot 通常需要单独的订阅。18 这些工具之间的动态突显了在单个 IDE 生态系统内的深度、原生集成与广泛的跨平台兼容性之间的基本张力。 表 2：GitHub Copilot 模型可用性及在 IDE 中的默认状态 该表阐明了 VS Code 和 JetBrains IDEA 中模型可用性和默认设置的当前状态，直接回应用户的具体查询。它提供了不同 Copilot 功能当前默认模型以及用户在不同可用模型之间切换方法的清晰、结构化概述。这对于寻求在不同 IDE 中优化其 Copilot 体验的开发者来说非常宝贵。该表突出了 IDE 之间任何已知的差异或潜在的功能滞后，为开发者增添了关键的实际背景信息。
| Copilot 功能 | 默认模型 | 可用模型 | VS Code 访问/切换方法 | JetBrains IDEA 访问/切换方法 | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|
| Copilot Chat | GPT-4.1 12 | GPT-4o, GPT-4.1, GPT-4.5, Claude Sonnet 3.5/3.7/3.7 Thinking/4, Claude Opus 4, Gemini 2.0 Flash/2.5 Pro, o1 16 | 活动栏中的聊天图标 / Ctrl+Alt+i 或 Cmd+Ctrl+i -> CURRENT-MODEL 下拉菜单 16 | 状态栏图标 -> Open GitHub Copilot Chat -> CURRENT-MODEL 下拉菜单 16 | GPT-4o 将在 90 天后在 Chat/Edits/Agent 中弃用。12 多模型支持处于公开预览阶段。16 |
| 代码补全 | GPT-4o Copilot 14 | GPT-4o Copilot, GPT-4.1 14 | 命令面板 -> “GitHub Copilot: Change Completions Model” 或 命令中心 -> Configure Code Completions 14 | 状态栏图标 -> Edit Model for Completion -> “Languages & Frameworks > GitHub Copilot” 设置对话框 -> Model for completions 下拉菜单 14 | 代码补全模型选择独立于聊天模型。14 功能对等性在 JetBrains IDE 中可能滞后。19 |
| Edits & Agent Mode | GPT-4.1 12 | GPT-4.1, GPT-4o 12 | 通过 Copilot Chat 或特定智能体命令 16 | 通过 Copilot Chat 或特定智能体命令 16 | GPT-4o 将在 90 天后在这些模式中弃用。12 Agent mode 处于公开预览阶段。16 |
6. 给开发者的战略建议
为了在现代开发工作流程中最大化 GitHub Copilot 的效益，开发者应战略性地利用 GPT-4.1 的能力并理解其最佳应用场景。
- 利用 GPT-4.1 提升生产力：
- 大多数任务的默认选择： 鉴于其在编码、指令遵循和长上下文理解方面的卓越性能，GPT-4.1 应被视为 Copilot Chat、Edits 和 Agent 模式中大多数开发任务的默认和首选选择。12 其在重构大型代码库和自动修复常见错误方面的显著改进 27，使其成为简化日常编码活动的宝贵资产。
- 复杂编码与重构： 对于复杂的编码挑战、大规模代码更改、多文件重构或需要深刻理解整个项目的复杂智能体任务，GPT-4.1 的 100 万 token 上下文窗口和增强的指令遵循能力绝对关键。2 这使得 AI 能够提供更具上下文相关性和架构合理的建议。
- 智能体工作流程： 当设计和实现 AI 智能体或多步骤自动化任务时，GPT-4.1 改进的可控性和对指令的字面遵从将带来显著更可靠和可预测的结果，减少广泛手动监督和干预的需要。1
- 前端开发： 特别利用 GPT-4.1 进行前端编码任务，因为它已在比较评估中被证明能生成功能更完善、美观度更佳的 Web 应用程序，受到人类评分者的偏爱。1
- 何时考虑其他模型：
- 特定领域优势： 虽然 GPT-4.1 是一个强大的多面手，但 Copilot Chat 中可用的其他模型可能为非常特定的用例提供 niche 优势。例如，Claude 模型可能在速度和精确度之间提供不同的平衡，而 Gemini 可能在规划阶段或文档生成方面表现出色。20 鼓励开发者在高度专业化或边缘案例场景中尝试模型选择器，特定模型的独特优势可能提供优势。
- 极低延迟/成本： 对于极低延迟或成本敏感的基本任务，更小更快的变体（如 GPT-4.1 nano 或其他 “flash” 模型）可能更合适，因为它们的性能配置文件针对此类特定需求进行了优化。1
- 使用 GPT-4.1 的最佳提示实践：
- 明确且具体： 鉴于 GPT-4.1 增强的 “字面” 指令遵循能力 1，清晰、明确和高度具体的提示至关重要。开发者应避免在指令中使用模糊语言或隐含假设，以确保 AI 的输出与期望精确一致。
- 利用长上下文窗口： 在提示中提供充足的上下文，包括相关的代码片段、整个文件内容甚至相关文档。充分利用 100 万 token 的上下文窗口将使 GPT-4.1 能够生成更准确、上下文相关且整体集成的建议，这些建议考虑了更广泛的项目范围。2
- 迭代优化： 对于高度复杂或多方面的任务，考虑将其分解为更小、更易管理的步骤。虽然 GPT-4.1 处理多轮指令的能力比其前身显著更好，但迭代式提示方法仍然可以产生更精确和可控的结果，特别是在微调 AI 输出时。
- 指定输出格式： 如果需要特定的输出格式，请在提示中明确说明。1 GPT-4.1 经过专门训练，可以更可靠地遵循差异格式，例如，这可以用于简化的版本控制工作流程。1
- IDE 特定考虑因素：
- 保持扩展更新： 开发者应确保 VS Code 和 JetBrains IDE 中的 GitHub Copilot 扩展 consistently 更新到最新版本。这对于在推出时获得对新模型、功能和性能增强的访问至关重要。14
- 理解 IDE 集成细微差别： 要注意，一些最先进的 Copilot 功能，特别是智能体模式或多文件编辑能力，可能首先在 VS Code 中推出，并且在 JetBrains IDE 中的用户体验或集成水平可能略有不同。19 这意味着 “最佳” 模型或功能集是一个移动的目标，需要持续评估和调整工作流程。
- JetBrains 用户： 虽然 GitHub Copilot 与 JetBrains IDE 集成良好，但对于需要异常深度、原生 IDE 集成和全面项目范围分析的任务，特别是对于像 Java、Kotlin、Python 和 .NET 这样的语言，开发者还应考虑评估 JetBrains AI Assistant，该工具专为在该生态系统内无缝集成而设计。18
结论
GPT-4.1 标志着 AI 辅助软件开发领域的一个关键且变革性的时刻。它作为新默认模型集成到 GitHub Copilot 的关键功能中，加上 GPT-4o 在这些角色中即将被弃用，标志着朝着开发者工作流程中 AI 能力新基准的明确而决定性的转变。 GPT-4.1 所体现的进步——特别是其在编码准确性、严格遵循指令及其