OpenAI stellt GPT-4.1 vor – Das steckt im neuen Power-Modell

Mich reizt bei GPT-4.1 besonders die Aussage zur Videokompetenz ohne Untertitel – aber wie steht’s eigentlich konkret mit der Bearbeitung von längerem Videomaterial? Viele KI-Modelle scheitern daran, inhaltliche Zusammenhänge über mehrere Minuten oder gar Stunden korrekt nachzuvollziehen. Gibt’s dazu schon erste Erfahrungsberichte, wie GPT-4.1 z.B. bei der Analyse von Tutorials, Meetings oder Vorträgen abschneidet? Ich frag mich, ob die große Kontextfenstergröße auch bei Videoinhalten wirklich voll ausgespielt wird… vielleicht weiß ja jemand mehr dazu.

Off-Topic: Mein Handy piept gerade – Akku ist gleich leer, aber das lädt irgendwie langsam heute… 😅

Wie seht ihr das: Ist die neu gewonnene Multimodalität jetzt wirklich ein praktikabler Gamechanger, oder bleiben die alten Grenzen beim Verständnis komplexer Medien erstmal bestehen?

Mich würde auch interessieren, wie GPT-4.1 mit „rohen“ Videos umgeht, also ob es wirklich relevante Szenen erkennt oder nur grob das Geschehen wiedergibt – gerade bei Tutorials, wo’s manchmal auf Details im Ablauf ankommt. 🤔

Bin mir da selbst nicht 100% sicher… aber ich stell’s mir schwierig vor, wenn zum Beispiel ein Video 2 Stunden dauert und die wichtigen Infos verstreut sind. Ob das Modell dann wirklich den Gesamtzusammenhang durchcheckt oder eher einzelne Highlights rausgreift? Vielleicht hängt das auch stark davon ab, wie das Video „aufbereitet“ wird, also ob Frames extrahiert oder Audiospur transkribiert wird. Wär schon nice, wenn’s echt klappen würde… naja, vielleicht hat ja einer hier schon damit rumprobiert.

Mir schießt sofort durch den Kopf: Wenn GPT-4.1 tatsächlich Videoinhalte „nativ“ versteht, warum bauen wir dann nicht endlich KI-Trainings-Apps, die mit unseren echten Trainings-Videos interagieren? Ich stell mir vor, ich filme mein Kreuzheben im Gym, lade das Video hoch, das Modell analysiert nicht nur die Bewegung (Knick im Rücken, Knie zu weit vorn, etc.), sondern bastelt direkt einen motivierenden, individuellen Feedback-Clip oder Text für den nächsten Satz. Keine Ausreden mehr – die KI sieht dich! 😅

Das Thema Kontextgröße bei Videos ist ein echter Gamechanger. 1 Million Tokens – das sind ja nicht einfach nur lange Skripte, sondern im Prinzip die Möglichkeit, den Verlauf einer kompletten Trainingssession inkl. Warm-up, Set-Pausen, Ausführung, Fehler und Fortschritt zu tracken. Für Ernährungsberatung wirkt das auch: Video vom Kochvorgang, KI erkennt Fehler bei der Zubereitung oder zählt sogar Kalorien mithilfe von Bild und Kontext – direkt Feedback zum Ernährungsplan und warum die Portion Spaghetti evtl. eher ein Cheat Day ist… naja, ihr wisst schon.

Ganz ehrlich, die Leute unterschätzen oft, wie viel Motivation aus einem direkten, anschaulichen KI-Feedback kommen kann. Wer hätte vor drei Jahren gedacht, dass Sprachmodelle einmal Coach, Ernährungsberater und Cheerleader in einem sein könnten? Das ist wie ein Personal Trainer, der nie müde wird und immer Bock hat. Wenn das Modell bald wirklich Video-Kontext auswertet, ohne dass alles haarklein transkribiert sein muss, platzt die Tür für noch mehr interaktive Fitness- und Healthy-Lifestyle-Chats quasi aus den Angeln. Ich will pushende Workout-Challenges mit Video-Review, Tagesfeedback und direkter Korrektur, sonst nix! 🤘

Habt ihr eigentlich schon daran gedacht, sowas für Gruppen-Workouts oder Challenges zu nutzen? „Upload your moves, get your rank!“ Jeder sieht, was er besser machen kann, und keiner drückt sich aus der WhatsApp-Fitnessgruppe, weil die KI eh alles sieht. Da werden keine faulen Tricks mehr gespielt – und das Beste: Die Motivation kommt vollautomatisch. Wer braucht da noch ’nen realen Coach?