GPT-4.1 mini

OpenAI
Das Besondere an GPT-4.1 mini war der Kontext von rund einer Million Token in einer kompakten Modellstufe. OpenAI stellte es als stärkere Alternative zu GPT-4o mini vor, mit Verbesserungen bei Coding und Instruktionsbefolgung.
Die spätere API-Dokumentation verwies auf GPT-5 mini.
Der Auswahlindex des LLM-Vergleichshubs mittelt Rangperzentile aus 65 dokumentierten Vergleichskohorten. Die Benchmark-Meta-Scores stehen im Benchmarkbereich.
Benchmark-Metaanalyse
Diese Gradually-Indizes ordnen ausgewählte veröffentlichte Messwerte auf einer Skala von 0 bis 100 ein. Sie sind keine Prozentgenauigkeit und keine Garantie für ein Ergebnis in deiner Anwendung.
Abrufstände der verwendeten Quellen 2026-08-26 - 2026-10-19
Index unter 1 / 100
vorläufig
Geschätzt, ohne eigene Werte in: Agenten
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Index unter 1 / 100
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Index unter 1 / 100
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Index unter 1 / 100
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Index unter 1 / 100
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Index unter 1 / 100
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Index unter 1 / 100
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Index unter 1 / 100
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Index unter 1 / 100
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Index unter 1 / 100
vorläufig
Die veröffentlichten Konfigurationen unterscheiden sich innerhalb dieser Vergleichskohorte. Den Index daher als vorläufig lesen.
Methodenfassung: benchmark-meta-score-v3
Es zählen aktive Messwerte aus geprüften Primärquellen, wenn mindestens fünf Modelle im selben dokumentierten Vergleichsschnitt aus Datensatz, Harness, Agent, Werkzeugen und Versuchsanzahl verglichen werden. Pro Benchmark-Reihe und Auswerter zählt ein gemeinsamer Setup-Schnitt aus dem neuesten Abruf. Bei mehreren ausdrücklich erfassten Reasoning-Stufen derselben Quelle und Testreihe zählt die höchste dokumentierte Stufe (none bis max), nicht der höchste Ergebniswert. Die ausdrückliche Quellenangabe „Non-reasoning“ entspricht none. Unbekannte oder mehrdeutige Stufen führen zum Ausschluss des Modells aus der betreffenden Reihe. Innerhalb jeder Reihe werden Prozentwerte und Quoten logit-transformiert, andere Einheiten bleiben unverändert, und anschließend werden alle Werte standardisiert. Ein Ein-Faktor-Modell schätzt daraus eine gemeinsame Leistungsstärke je Modell und je Reihe, wie deutlich sie zwischen den Modellen trennt. Bereichswerte weichen davon nur so weit ab, wie die eigenen Ergebnisse im Bereich es belegen. Der Gesamtwert gewichtet die Kernbereiche mit 75 % und Finanzen, Recht und Gesundheit mit 25 %. Er erfordert mindestens acht Testreihen aus zwei Quellen und drei Bereichen. Die Skala von 0 bis 100 bezieht sich auf eine feste Referenzgruppe aus 29 Sprachmodellen, deren Durchschnitt bei 50 liegt.
Veröffentlichte modellabhängige Parameter können abweichen. Das ist kein kontrolliertes Experiment; solche Vergleiche werden als vorläufig gekennzeichnet.
Nicht gemessene Reihen werden nicht als Nullwert eingesetzt. Fehlen einem Modell eigene Werte in einem Kernbereich, steht dort seine Gesamtstärke, und der Hinweis „geschätzt, ohne eigene Werte in …“ nennt den Bereich. Weniger Testreihen führen zu einem größeren Standardfehler.
Das 95-%-Intervall folgt aus dem Standardfehler von 200 Neuberechnungen mit zufällig neu gezogenen Testfamilien. Es beschreibt, wie genau die erfassten Testreihen den Wert festlegen. Es ist keine Prognose für künftige Aufgaben oder spätere Neuberechnungen mit anderen Teilnehmern.
Die Quellenzahl ist keine Anzahl unabhängiger Experimente.
OECD-Handbuch zu zusammengesetzten IndikatorenAlle 13 Testfamilien und 12 von 14 Rohmesswerten sind hier aufgeführt. Die vollständige Rechnung für alle Modelle enthält der JSON-Export.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 2,14 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 1,53 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 50 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 2,68 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 1,19 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 0,71 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 2,08 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 2,14 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 2,78 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 2,14 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 3,57 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 1,19 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Veröffentlichte Konfigurationen unterscheiden sich in dieser Kohorte.
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 1,19 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Gewicht der Familie im festen Testpanel (informativ): 2,68 % · Abdeckung dieser Testfamilie: 100 %
Jeder Auswerter misst andere Fähigkeiten unter eigenen Bedingungen. Testreihen, Gesamtindizes und ihre Komponenten bleiben getrennt. Die Ergebnisse darunter behalten ihre Skalen, Konfigurationen und Quelldaten.
| Auswerter | Testreihen | Gesamtindizes | Erfasste aktive Messwerte |
|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | 3 | 1 | 12 |
| Vals AI | 12 | 0 | 62 |
| Scale AI Evals | 1 | 0 | 1 |
Die Abdeckung ist keine Qualitätsrangliste. Überschneidende Tests und mehrere Einstellungen zählen nicht als unabhängige Versuche. Herstellerangaben, historische und strittige Ergebnisse bleiben außerhalb dieser Übersicht und sind in den Detailbelegen gekennzeichnet.
Bei 6 Messwerten dieser Quellen ist die Zuordnung zu einer Testreihe noch offen. Sie erhöhen die Zahl der Testreihen nicht.
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Overall
758 Bild-Text-Aufgaben verbinden OCR, räumliches Verständnis, Objekterkennung und offene visuelle Schlussfolgerungen. Der Datensatz ist privat und wird mit aufgabenspezifischen Rubriken bewertet. Die Ergebnisse sind daher schwer unabhängig nachzurechnen.
höhere Werte sind besserStand 26. August 2026Skala: 0 % - 100 %
| Teilaufgabe | GPT-4.1 mini (Dieses Modell) | GPT-4.1 | GPT-4.1 nano |
|---|---|---|---|
| Exact Pages | 59,44 % | 62,82 % (bester Wert dieser Zeile) | 48,95 % |
| Max Fitting Context | 55,01 % | 60,84 % (bester Wert dieser Zeile) | 38,46 % |
| Overall | 57,93 % | 63,05 % (bester Wert dieser Zeile) | 42,08 % |
| Shared Max Context | 59,32 % | 65,5 % (bester Wert dieser Zeile) | 38,81 % |
höhere Werte sind besserStand 15. Oktober 2026Quelle: Vals AIBalken je Zeile skaliert, nicht über Zeilen hinweg
| Teilaufgabe | GPT-4.1 mini (Dieses Modell) | GPT-4.1 | GPT-4.1 nano |
|---|---|---|---|
| Few-Shot CoT | 64,65 % (bester Wert dieser Zeile) | 64,14 % | 51,01 % |
| Zero-Shot CoT | 71,21 % (bester Wert dieser Zeile) | 66,67 % | 50,51 % |
| Overall | 67,93 % (bester Wert dieser Zeile) | 65,4 % | 50,76 % |
höhere Werte sind besserStand 15. Oktober 2026Quelle: Vals AIBalken je Zeile skaliert, nicht über Zeilen hinweg
| Teilaufgabe | GPT-4.1 mini (Dieses Modell) | GPT-4.1 | GPT-4.1 nano |
|---|---|---|---|
| Easy | 95,34 % (bester Wert dieser Zeile) | 94,72 % | 85,4 % |
| Hard | 21,43 % (bester Wert dieser Zeile) | 13,14 % | 8,29 % |
| Medium | 57,7 % (bester Wert dieser Zeile) | 56,14 % | 34,47 % |
| Overall | 58,16 % (bester Wert dieser Zeile) | 54,67 % | 42,72 % |
höhere Werte sind besserStand 15. Oktober 2026Quelle: Vals AIBalken je Zeile skaliert, nicht über Zeilen hinweg
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Ein SVG-Prompt, feste Ausgabeparameter. Aufnahmen erscheinen nur bei gemeldeten 0 Reasoning-Tokens oder dokumentiert fehlender Reasoning-Steuerung. Gleiche Testbedingungen machen die interne Rechenleistung der Modelle nicht identisch.

Community-Klassiker für eine freie SVG-Zeichnung.
GPT-4.1 mini

Reasoning (angefragt): nicht vorgegeben
Visuell geprüft. Aus diesem Einzeltest ergibt sich kein Gesamturteil über das Modell.
Generate an SVG of a pelican riding a bicycle
Tokenlimit inklusive Reasoning: 8.192 Token
Ursprung der Aufgabe (Simon Willison)39,5 / 100
| Angabe | Wert und Quelle |
|---|---|
| Gewichte | ProprietärQuelle |
| Zugang | APIQuelle |
| Kontextfenster | 1.047.576 TokenQuelle |
| Knowledge Cutoff | 1. Juni 2024Quelle |
| Hinweise | 1M Kontext, Parameterzahl nicht veröffentlichtQuelle |
| API-Modellkennung | gpt-4.1-miniQuelle |
| Maximale Ausgabe | 32.768 TokenQuelle |
| Eingabe | Text, BildQuelle |
| Ausgabe | TextQuelle |
| Reasoning-Modus | noneQuelle |
| API-Schnittstellen | Responses API, Chat Completions APIQuelle |
| Werkzeugaufrufe | JaQuelle |
| Strukturierte Ausgabe | JaQuelle |
| Veröffentlichung | 2025-04-14Quelle |
The same GPT-4.1 launch post names GPT-4.1 mini as outperforming GPT-4o mini across the board.
Introducing GPT-4.1 in the API (2026-09-19)OpenAI positions GPT-5 mini as the model to move to from GPT-4.1 mini for more complex, well-defined tasks; unlike the nano tier, no single quoted 'successor' sentence was found, so this is recorded at medium confidence.
GPT-5 mini API documentation (2026-09-19)| Art | Nachweis und Datenstand |
|---|---|
| Geschwindigkeit | OpenAI. Ausgabetempo nach dem ersten empfangenen Textabschnitt, nicht die gesamte Antwortzeit. Bei Artificial Analysis als veraltet eingeordnet. Artificial Analysis pflegt dort nur noch den Standard-Workload mit 10.000 Eingabe-Token. Abgerufen am 8. September 2026. |
| Preis | API-Basispreise ohne Cache- oder Batch-Rabatt. Höhere Kontextstufen und weitere Tarife stehen unter Kosten. |
| Eingabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026. |
| Ausgabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026. |
| Recherchestand | Recherchestand 8. September 2026. 3 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | parameters-billions Originalwortlaut OpenAI API and release pages do not publish parameter counts. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | independent-benchmarks Originalwortlaut Only exact OpenAI appendix columns were used in this artifact. |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Scale AI (abgerufen 26. August 2026) |
| Weitere Quelle | Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Vals AI (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | OpenAI (abgerufen 8. September 2026) · Introducing GPT-4.1 in the API · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 4. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | OpenRouter: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Vercel AI Gateway: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Ollama: kumulierte Downloads für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Replicate: kumulierte Ausführungen für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Google Trending Now: begrenzte Feed-Auswahl für Deutschland und USA |
| Weitere Quelle | Creative Commons Attribution 4.0 |
| Weitere Quelle | GPT-5 mini API documentation (2026-09-19) |