OpenAI เพิ่มโหมดการประมวลผลแบบ flex processing เป็นตัวเลือกตรงกลางระหว่างการเรียก API ตามปกติ และการสั่งงานแบบ batch processing ที่อาจจะต้องรอนานถึง 24 ชั่วโมง แถมยังใช้ API เหมือนการเรียก Chat Completions API และ Responses API ตามปกติ

เมื่อเราเรียก flex processing จะสามารถกำหนดช่วงเวลารอคอยเพิ่มเติม หรือหากไม่กำหนดจะระบุไว้ที่ 10 นาที การเชื่อมต่อจะเชื่อมต่อรอการประมวลผลเสร็จ ทำให้การใช้งานจริงแก้โค้ดจากการเรียก API เดิมๆ เพียงเล็กน้อยเท่านั้น แต่หากทาง OpenAI ไม่มีเซิร์ฟเวอร์ว่างภายในเวลาที่กำหนดก็จะได้ 429 Resource Unavailable มาแทน

OpenAI เปิดตัวโมเดลปัญญาประดิษฐ์ LLM คู่ใหม่ ได้แก่ o3 โมเดลประสิทธิภาพสูง ทำคะแนนได้ดีทั้งด้านการเขียนโปรแกรมและการวิเคราะห์ภาพ และ o4-mini โมเดลเล็กลงมาเพื่อความเร็วที่ดีขึ้น แต่ยังได้ประสิทธิภาพที่ดีอยู่

ความพิเศษของทั้งสองโมเดลคือฝึกมาเพื่อให้ "คิดขณะมองภาพ" โมเดลจะมองภาพและคิดไปด้วยได้ เช่นหากพบภาพกลับหัว ก็สามารถซูมแล้วกลับหัวภาพเพื่ออ่านข้อความได้อัตโนมัติ หรือการแก้ปัญหาเขาวงกตก็สามารถเขียนโปรแกรมวาดภาพแล้วกลับมามองภาพอีกทีว่าวาดเส้นทางถูกต้องหรือไม่

OpenAI เปิดตัวชุดทดสอบ SWE-Lancer เป็นชุดทดสอบที่ได้จากงานเขียนโปรแกรม 1,488 งานบนแพลตฟอร์ม Upwork ปัญหาแต่ละข้อมีค่าจ้างระหว่าง 50-32,000 ดอลลาร์ รวมชุดทดสอบมีค่าจ้าง 1 ล้านดอลลาร์ เมื่อ AI แก้ปัญหาได้ จะได้คะแนนเป็นค่าจ้างของแต่ละข้อไป

OpenAI เปิดตัวโมเดล GPT-4.1 เป็นชุดโมเดล LLM สามขนาดปรับปรุงความสามารถจาก GPT-4o ทำให้รองรับอินพุตถึง 1 ล้านโทเค็น และเพิ่มความสามารถด้านการเขียนโปรแกรมจนสูงกว่าโมเดล OpenAI o3-mini ที่ราคาแพงกว่ามาก

ทาง OpenAI โชว์ผลทดสอบของ GPT-4.1 ด้วยการทดสอบ SWE Bench Verified ได้คะแนนถึง 55% (เหลือ 52% ถ้านับข้อที่มีปัญหาระหว่างทดสอบ) สามารถตอบเป็น diff เพื่อการแก้ไขไฟล์ได้ค่อนข้างแม่นยำ ความเปลี่ยนแปลงสำคัญคือการขยายอินพุตเป็น 1 ล้านโทเค็น ผลทดสอบ needle in haystack สามารถหาข้อมูลได้ทุกจุด