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刚刚,GPT-5.4 发布,百万上下文、最强全能模型

发布日期:2026-03-06 06:47:15 浏览次数: 1564
作者:AGI Hunt

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OpenAI 发布 GPT-5.4,百万级上下文窗口和实时打断功能重新定义 AI 交互体验。

核心内容:
1. 三大版本升级:ChatGPT、API/Codex 和 Pro 版各具特色
2. 突破性功能:百万 token 上下文支持与实时打断协作
3. 全新能力:原生计算机操控与深度网页搜索性能跃升

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

OpenAI 刚刚发布了 GPT-5.4,把推理、编程、Agent 工作流全部塞进了一个前沿模型里,还首次支持百万级上下文窗口。

GPT-5.4 有三个版本:ChatGPT 里叫 GPT-5.4 Thinking,API 和 Codex 里叫 GPT-5.4,追求极限性能的还有 GPT-5.4 Pro。

这次,OpenAI 把 GPT-5.2 的通用推理能力和 GPT-5.3-Codex 业界领先的编程能力合并到了一个模型里,同时在工具调用、电脑操控、办公文档处理等方面全面升级。

用 OpenAI 的话说:用更少的来回,更准确地完成复杂的实际工作。

百万上下文

GPT-5.4 在 Codex 和 API 中实验性支持 100 万 token 的上下文窗口。

图像

100 万 token 是什么概念?

大约相当于 5000 页文档,或者一整个大型代码仓库。

这让 Agent 能够在超长的任务链中规划、执行和验证,不再因为「记性不够」半途而废。

再也不必上下文恐慌了。

超过标准 272K 上下文的部分,按 2 倍费率计费。开发者可以通过配置 model_context_window 和 model_auto_compact_token_limit 来启用。

同时,GPT-5.4 还能在长时间思考时更好地保持对早期上下文的感知,不会像以前那样想着想着就忘了前面在讲什么。

可以打断

这次在 ChatGPT 中最让人眼前一亮的,是 「中途打断」功能

以前跟 ChatGPT 对话,它开始回答了,你只能干等着。万一方向跑偏了,只能等它说完再重新提问。

现在不用了。

GPT-5.4 Thinking 会先给出一个思考计划,你可以在它回答的过程中随时插嘴,补充信息、调整方向、纠正偏差,模型会立刻把你的新指令融入进去,继续生成。

比如你让它规划旅行路线,它正在推荐机票,你突然想改成自驾游,直接点「Update」按钮告诉它就行,不用从头来一轮。

对于 GPT-5 Pro 和 Deep Research 用户来说尤其有用,那些长时间的多步查询,中途能调整方向意味着省下大量的时间和 quota。

这是一个从「回合制对话」到「实时协作」的转变。目前已在网页端和 Android 上线,iOS 稍后跟进。

此外,GPT-5.4 Thinking 的深度网页搜索能力也有显著提升,特别是在高度具体的查询上,能更持久地跨多轮搜索找到最相关的信息源。

在 BrowseComp 测试中,GPT-5.4 达到 82.7%,比 GPT-5.2 的 65.8% 跃升了 17 个百分点。GPT-5.4 Pro 更是拿下 89.3% 的新纪录。

会操作电脑了

GPT-5.4 是 OpenAI 第一个原生支持 Computer Use 的通用模型

什么叫 Computer Use?就是模型可以像人一样操控电脑:看屏幕截图,点鼠标,敲键盘,跨应用完成复杂任务。既能通过 Playwright 之类的库写代码操控,也能直接对着截图发出鼠标和键盘指令。

开发者还可以通过 developer message 调整模型行为,甚至配置自定义的安全确认策略来适配不同的风险等级。

在 OSWorld 测试中(模拟桌面环境操作),GPT-5.4 达到了 75.0% 的成功率。

做个对比:

  • GPT-5.2 是 47.3%

  • 人类水平是 72.4%

GPT-5.4 超过了人类。

在浏览器操作测试 WebArena 上拿到 67.3%,在 Online-Mind2Web 上更是高达 92.8%(ChatGPT Atlas Agent Mode 为 70.9%)。

视觉大升级

Computer Use 背后的关键是视觉能力的飞跃。

GPT-5.4 新增了 original 图片输入模式,支持最高 1024 万像素的全分辨率图片(或 6000 像素最大边长),high 模式也升级到 256 万像素(2048 像素最大边长)。

在 MMMU-Pro 视觉理解测试中,GPT-5.4 不使用工具就达到 81.2%(GPT-5.2 为 79.5%),使用工具则达到 82.1%

文档解析能力也更强了。在 OmniDocBench 上,GPT-5.4 即使不开推理,平均错误率也从 GPT-5.2 的 0.140 降到了 0.109

API 早期测试用户反馈,在使用 original 或 high 模式后,定位能力、图像理解和点击准确率都有明显提升。

更强编程

GPT-5.4 整合了 GPT-5.3-Codex 的前沿编程能力,在 SWE-Bench Pro 上达到 57.7%(GPT-5.3-Codex 为 56.8%),同时延迟更低。

在 Terminal-Bench 2.0 上得分 75.1%,GPT-5.2 只有 62.2%。

图像

但还是比 GPT-5.3-Codex 略差……

OpenAI 特别提到,GPT-5.4 在复杂前端任务上表现突出,生成的界面比以往所有模型都更美观、更可用。

Codex 里开 /fast 模式,token 生成速度能提升到 1.5 倍,用的是同一个模型、同样的智能水平,纯粹就是更快。开发者在 API 中可以通过 Priority Processing 获得同样的加速。

作为 Computer Use 和编程能力协同工作的示例,OpenAI 还发布了一个实验性的 Codex Skill:Playwright (Interactive),可以在构建 Web 和 Electron 应用的过程中实时做可视化调试。边写边测,自己调自己。

极高 Token 效率

GPT-5.4 是 OpenAI 最省 token 的推理模型,解决同样的问题,消耗的推理 token 比 GPT-5.2 少得多,速度也更快。

此外,GPT-5.4 引入了 Tool Search 机制,解决了工具调用的老大难问题。

以前给模型配工具,所有工具的定义都要塞进 prompt 里。工具一多,光定义就吃掉上万 token,又贵又慢。

现在 GPT-5.4 只需要一个轻量的工具列表。需要用哪个工具时,模型会自己去查找那个工具的定义,临时加载。这样做还有个好处:保护了缓存,让请求更快更便宜。

OpenAI 用 MCP Atlas 基准测试做了验证:36 个 MCP 服务器全部启用,Tool Search 模式比传统模式减少了 47% 的 token 消耗,准确率不变。

对于那些动辄几万 token 工具定义的 MCP 服务器来说,这个提升非常实在。

工具调用准确率也在提升。在 Toolathlon 测试中,GPT-5.4 得分 54.6%(GPT-5.2 为 45.7%),用更少的轮次达到更高的准确率。在 MCP Atlas 上,GPT-5.4 得分 67.2%(GPT-5.2 为 60.6%)。

最不会胡说

GPT-5.4 是 OpenAI 目前最不容易产生幻觉的模型

跟 GPT-5.2 相比:

  • 单条回答中的错误声明减少了 33%

  • 整条回答包含任何错误的概率降低了 18%

在知识工作测试 GDPval 上,GPT-5.4 在 44 个职业的实际工作任务中,83.0% 的情况下达到或超过了行业专业人员的水平。GPT-5.2 只有 70.9%。

办公场景也明显提升:

  • 投行分析师的电子表格建模任务:87.3%(GPT-5.2 为 68.4%)

  • PPT 制作:人类评审有 68% 的概率更喜欢 GPT-5.4 的版本,因为视觉更丰富、美感更强、图片运用更好

跑分一览

我们挑几个关键的来看下:

编程:

  • SWE-Bench Pro:57.7%(GPT-5.2 为 55.6%)

  • Terminal-Bench 2.0:75.1%(GPT-5.2 为 62.2%)

电脑操作和视觉:

  • OSWorld:75.0%(GPT-5.2 为 47.3%,人类 72.4%)

  • MMMU-Pro:81.2%(GPT-5.2 为 79.5%)

工具和搜索:

  • BrowseComp:82.7%(GPT-5.2 为 65.8%)

  • Toolathlon:54.6%(GPT-5.2 为 45.7%)

  • MCP Atlas:67.2%(GPT-5.2 为 60.6%)

学术和推理:

  • ARC-AGI-2:73.3%(GPT-5.2 为 52.9%)

  • FrontierMath Tier 4:27.1%(GPT-5.2 为 18.8%)

  • Humanity's Last Exam(带工具):52.1%(GPT-5.2 为 45.5%)

  • GPQA Diamond:92.8%(GPT-5.2 为 92.4%)

GPT-5.4 Pro 在多项测试中进一步拉高上限:ARC-AGI-2 达到 83.3%,BrowseComp 达到 89.3%,Humanity's Last Exam 达到 58.7%,FrontierMath Tier 4 达到 38.0%

安全机制

GPT-5.4 被列为 OpenAI Preparedness Framework 下的**「高网络能力」等级**(与 GPT-5.3-Codex 相同),部署了对应的保护措施:

  • 扩展的网络安全防护栈,包括监控系统、可信访问控制

  • 对零数据留存(ZDR)平台上的高风险请求做异步拦截

  • 减少了不必要的拒绝和过度谨慎的回答

OpenAI 还引入了一项新的开源评测:CoT Controllability,测试模型是否能故意隐藏自己的推理过程来逃避监控。结果显示 GPT-5.4 Thinking 做不到。这对安全来说是个好消息,说明思维链监控仍然是一个有效的安全工具。

价格

图像

API 定价对比:

模型
输入
缓存输入
输出
GPT-5.2
$1.75/M
$0.175/M
$14/M
GPT-5.4 $2.50/M $0.25/M $15/M
GPT-5.2 Pro
$21/M
$168/M
GPT-5.4 Pro $30/M $180/M

单价比 GPT-5.2 贵了一些,但由于 token 效率提升,很多任务的总成本反而会降低。

Batch 和 Flex 定价半价,Priority 加速处理 2 倍价。

谁能用

ChatGPT 方面,GPT-5.4 Thinking 即日起向 Plus、Team、Pro 用户开放,替代 GPT-5.2 Thinking。Enterprise 和 Edu 用户可通过管理员设置开启早期访问。

GPT-5.2 Thinking 将保留三个月,6 月 5 日正式退役,期间可在 Legacy Models 中找到。

GPT-5.4 Pro 面向 Pro 和 Enterprise 用户。

API 方面,模型 ID 分别是 gpt-5.4 和 gpt-5.4-pro,现已可用。

OpenAI 表示,未来 Instant 系列和 Thinking 系列模型会以不同的节奏各自演进。

好了,这次又轮到 OpenAI 了:

图像




相关链接:

  • OpenAI 官方博客:https://openai.com/index/introducing-gpt-5-4/

  • GPT-5.4 System Card:https://deploymentsafety.openai.com/gpt-5-4-thinking

  • CoT Controllability 评测:https://openai.com/index/reasoning-models-chain-of-thought-controllability/

  • Playwright Interactive Skill:https://github.com/openai/skills/tree/main/skills/.curated/playwright-interactive

  • GDPval 评测说明:https://openai.com/index/gdpval/


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