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OpenAI 发布 GPT-5.4 mini 和 nano:更小、更快、更智能的小模型
AI人工智能

OpenAI 发布 GPT-5.4 mini 和 nano:更小、更快、更智能的小模型

bingdadabingdada
八月 2, 2026135 次閱讀約 7 分鐘閱讀
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OpenAI 发布 GPT-5.4 mini 和 nano,这是其迄今为止最强大的小型模型。新模型在编码、推理、多模态理解等方面显著提升,运行速度快 2 倍以上,接近 GPT-5.4 的性能,同时大幅降低成本。适用于编码助手、子代理系统和计算机使用等场景。

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  • OpenAI 发布 GPT-5.4 mini 和 nano:更小、更快、更智能的小模型
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  • OpenAI 发布
  • GPT-5.4 mini:性能与速度的完美平衡
  • GPT-5.4 nano:极致小巧,成本优先
  • 关键性能对比:小模型也能有大作为
  • 客户反馈:来自一线的真实评价
  • 编码场景:更快迭代,更强性能
  • 子代理模式:构建高效的多模型系统
  • 计算机使用:多模态能力的新高度
  • 可用性与定价
  • 性能基准详解
  • 总结
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OpenAI 发布

GPT-5.4 mini 和 nano:更小、更快、更智能的小模型 2026年3月17日,OpenAI 正式发布了 GPT-5.4 mini 和 GPT-5.4 nano,这是其迄今为止最强大的小型模型。这两款新模型将 GPT-5.4 的诸多优势浓缩到了更快、更高效的架构中,专为高吞吐量工作负载设计。此次发布标志着 OpenAI 在模型效率与性能平衡上迈出了关键一步,尤其为需要低延迟和高可靠性的应用场景提供了全新选择。

GPT-5.4 mini:性能与速度的完美平衡

GPT-5.4 mini 在编码、推理、多模态理解和工具使用等多个维度上,相比前代 GPT-5 mini 实现了显著提升,同时运行速度快了 2 倍以上。在包括 SWE-Bench Pro 和 OSWorld-Verified 在内的多项评估中,它甚至接近了更大规模的 GPT-5.4 模型的性能水平。 对于开发者而言,这意味着可以在不牺牲太多性能的前提下,大幅降低推理成本和响应时间。尤其是在编码助手、实时多模态应用和计算机使用系统中,GPT-5.4 mini 的低延迟特性能够直接提升用户体验。

GPT-5.4 nano:极致小巧,成本优先

GPT-5.4 nano 是 GPT-5.4 系列中最小、最便宜的版本,专为速度和成本至关重要的场景设计。它是 GPT-5 nano 的一次重大升级,特别适用于分类、数据提取、排序以及处理简单支持任务的编码子代理(subagents)。 对于需要大规模部署 AI 能力的企业来说,GPT-5.4 nano 提供了一个极具性价比的选择。它能够在保持合理性能的同时,将成本控制在最低水平,非常适合处理那些对延迟敏感但推理复杂度较低的任务。

关键性能对比:小模型也能有大作为

为了直观展示 GPT-5.4 mini 和 nano 的实力,以下是与 GPT-5.4 和 GPT-5 mini 在多个基准测试中的对比数据: | 基准测试 | GPT-5.4 (xhigh) | GPT-5.4 mini (xhigh) | GPT-5.4 nano (xhigh) | GPT-5 mini (high¹) |

| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | SWE-Bench Pro (Public) | 57.7% | 54.4% | 52.4% | 45.7% | | Terminal-Bench 2.0 | 75.1% | 60.0% | 46.3% | 38.2% | | Toolathlon | 54.6% | 42.9% | 35.5% | 26.9% | | GPQA Diamond | 93.0% | 88.0% | 82.8% | 81.6% | | OSWorld-Verified | 75.0% | 72.1% | 39.0% | 42.0% | 注:GPT-5 mini 的最高推理努力等级为 'high'。 从数据可以看出,GPT-5.4 mini 在多项测试中不仅大幅超越了 GPT-5 mini,甚至在 SWE-Bench Pro 和 OSWorld-Verified 等关键任务上,其性能已经非常接近旗舰级的 GPT-5.4。而 GPT-5.4 nano 虽然在复杂推理任务上有所取舍,但在成本和速度上具有无可比拟的优势。

客户反馈:来自一线的真实评价

Hebbia 的 CTO Aabhas Sharma 在测试后表示:“GPT-5.4 mini 在同级别模型中提供了强大的端到端性能。在我们的评估中,它在多个输出任务和引文召回方面,以低得多的成本匹配或超越了竞品模型。此外,它的端到端通过率和来源归因能力甚至超过了更大的 GPT-5.4 模型。” 这种来自行业领先企业的认可,进一步印证了 GPT-5.4 mini 在真实业务场景中的价值。

编码场景:更快迭代,更强性能

GPT-5.4 mini 和 nano 在编码工作流中表现尤为出色。它们能够以低延迟处理定向编辑、代码库导航、前端生成和调试循环等任务,非常适合需要快速迭代的编码场景。 在基准测试中,GPT-5.4 mini 在相似延迟下持续优于 GPT-5 mini,其通过率接近 GPT-5.4 水平,同时运行速度更快。这使其成为编码工作流中性能与延迟平衡的最佳选择之一。

子代理模式:构建高效的多模型系统

GPT-5.4 mini 也非常适合构建由不同规模模型组成的混合系统。以 OpenAI 的 Codex 为例,大型模型如 GPT-5.4 可以负责规划、协调和最终判断,而 GPT-5.4 mini 作为子代理并行处理更狭窄的子任务,如搜索代码库、审查大文件或处理支持文档。 这种模式随着小型模型变得更快、更强大而变得越来越有用。开发者不再需要用一个模型处理所有事情,而是可以构建一个系统,让大模型决定做什么,小模型快速大规模执行。GPT-5.4 mini 是目前最适合这种工作流的 mini 模型。

计算机使用:多模态能力的新高度

GPT-5.4 mini 在多模态任务,特别是与计算机使用相关的任务上表现强劲。该模型可以快速解释密集用户界面的截图,以极快的速度完成计算机使用任务。在 OSWorld-Verified 基准测试中,GPT-5.4 mini 的性能接近 GPT-5.4,同时大幅超越 GPT-5 mini。

可用性与定价

GPT-5.4 mini 即日起可通过 API、Codex 和 ChatGPT 使用。 - API 定价:支持文本和图像输入、工具使用、函数调用、网络搜索、文件搜索、计算机使用和技能。上下文窗口为 400k。输入 token 价格为每百万 0.75 美元,输出 token 价格为每百万 4.50 美元。

  • Codex 集成:在 Codex 应用、CLI、IDE 扩展和网页端均可用。它仅消耗 GPT-5.4 配额的 30%,让开发者能够以约三分之一的成本快速处理更简单的编码任务。Codex 还可以将任务委托给 GPT-5.4 mini 子代理,使推理密集型较低的工作在更便宜的模型上运行。
  • ChatGPT 集成:免费版和 Go 版用户可以通过“+”菜单中的“Thinking”功能使用 GPT-5.4 mini。对于其他用户,GPT-5.4 mini 可作为 GPT-5.4 Thinking 的速率限制回退选项。 GPT-5.4 nano 仅通过 API 提供,输入 token 价格为每百万 0.20 美元,输出 token 价格为每百万 1.25 美元。

性能基准详解

为了更全面地展示 GPT-5.4 mini 和 nano 的能力,以下是更详细的基准测试数据: 编码能力

基准测试 GPT-5.4 (xhigh) GPT-5.4 mini (xhigh) GPT-5.4 nano (xhigh) GPT-5 mini (high¹)
SWE-bench Pro (Public) 57.7% 54.4% 52.4% 45.7%
Terminal-Bench 2.0 75.1% 60.0% 46.3% 38.2%
基准测试 GPT-5.4 (xhigh) GPT-5.4 mini (xhigh) GPT-5.4 nano (xhigh) GPT-5 mini (high¹)
:--- :--- :--- :--- :---
MCP Atlas 67.2% 57.7% 56.1% 47.6%
Toolathlon 54.6% 42.9% 35.5% 26.9%
τ2-bench (telecom) 98.9% 93.4% 92.5% 74.1%
基准测试 GPT-5.4 (xhigh) GPT-5.4 mini (xhigh) GPT-5.4 nano (xhigh) GPT-5 mini (high¹)
:--- :--- :--- :--- :---
GPQA Diamond 93.0% 88.0% 82.8% 81.6%
HLE w/ tool 52.1% 41.5% 37.7% 31.6%
HLE w/o tools 39.8% 28.2% 24.3% 18.3%
基准测试 GPT-5.4 (xhigh) GPT-5.4 mini (xhigh) GPT-5.4 nano (xhigh) GPT-5 mini (high¹)
:--- :--- :--- :--- :---
OSWorld-Verified 75.0% 72.1% 39.0% 42.0%
MMMUPro w/ Python 81.5% 78.0% 69.5% 74.1%

总结

GPT-5.4 mini 和 nano 的发布,代表了 OpenAI 在模型小型化和高效化方面的最新成果。它们不仅继承了 GPT-5.4 的核心优势,更在速度、成本和实用性上做出了重要突破。对于开发者、企业和 AI 爱好者来说,这意味着可以在更多场景中部署强大的 AI 能力,同时更好地控制成本和响应时间。 有关模型安全保障的更多信息,请查阅 OpenAI 部署安全中心的系统卡附录。


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