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GPT-5.4前景分析
今天就实打实跟大家聊一聊，GPT-5.4的前景到底怎么样，没有废话，全是干货，不搞虚的。先说说它最核心的技术突破，这也是它前景的底气所在。 为了覆盖更多场景，OpenAI还推出了GPT-5.4 mini和nano两个轻量级版本，这一步让它的前景变得更广阔。 从行业应用来看，GPT-5.4的渗透能力会越来越强。 而且开源模型崛起很快，很多企业会选择成本更低的开源模型，这对GPT-5.4的市场份额是不小的压力。 相信只要解决好这些问题，GPT-5.4会开启一个全新的AI时代。
54210编辑于 2026-04-03GPT-5.4与Mamba-3等AI架构技术解析
LWiAI Podcast #238 - GPT 5.4 mini, OpenAI Pivot, Mamba 3, Attention Residuals本期要点某机构发布了GPT-5.4 mini和nano 工具与应用某机构发布GPT-5.4 mini和nano：更快、更强，但价格最高上涨4倍GPT-5.4 mini和nano支持40万token上下文窗口，价格更高但声称在代码生成任务中更高效。
17510编辑于 2026-04-13教你免费不限量使用GPT-5.4
这个方案不仅限于龙虾，你自己编程写代码的时候也能用，比如Claude Code、Cursor，都可以直接接进来。
2.6K00编辑于 2026-04-12GPT-5.4深夜发布，最适合OpenClaw的天选模型登场了。
从今天开始，用OpenClaw的，都把默认模型切换到GPT-5.4去，真的，信我。 回到GPT-5.4，老规矩，先看跑分。 就很爽。 先看最关键的几个。 这是GPT-5.4的一个大升级。 之前GPT-5.3的上下文窗口是40万token，GPT-5.4直接翻了一倍多，到了100万。 这对Agent来说太重要了。 这个是GPT-5.4的另一个大卖点。 OpenAI说，GPT-5.4是他们第一个内置原生计算机使用能力的主线模型。 GPT-5.4 Thinking大概就是这样。 然后有点可惜的就是，我等到了凌晨6点多，OpenClaw目前使用Codex登录的方式，还是没有支持GPT-5.4。 这就导致，我还是没有机会测GPT-5.4在小龙虾上的效果。
82110编辑于 2026-03-10GPT-5.4 vs Gemini：实测最佳论文写作分工指南，效率提升300%
所以今天，我就结合自己这半年多的实测经验，跟大家聊聊 GPT-5.4 和 Gemini 3.1 Pro 在论文写作中的精准分工策略。 GPT-5.4：学术写作的“逻辑管家”+“规范文案” 如果你让我用一个词形容 GPT-5.4，我会说它是“学术翻译官”。它最擅长的，是把零散的科研想法、实验记录、文献观点，整合成符合学术规范的内容。 尤其是对于中、英文期刊的写作要求，GPT-5.4 的“语感”很好，知道什么该写、什么不该写，怎么写才显得专业。 初稿撰写与逻辑精细化打磨 最优模型：GPT-5.4 初稿写完了，但读起来像实验记录，语言口语化，逻辑跳跃。这是 GPT-5.4 的另一个主战场。 第二步（用 GPT-5.4）：将解决方案转化为礼貌、专业、符合学术规范的回复语言。
1.6K10编辑于 2026-03-312026年国内 Codex 安装教程和使用教程：GPT-5.4 完整指南
随着GPT-5.4的发布，Codex的能力也完成了一次关键跃迁：从“写代码”→“做工程”本文将带你从0到1，完整掌握：国内如何安装Codex如何接入GPT-5.4如何通过cc-switch实现稳定中转Codex 核心优势：更强代码理解能力支持复杂项目推理上下文更大（适合大型代码库）自动化能力更强推荐使用策略：场景模型日常开发GPT-5.3复杂任务GPT-5.4（推荐）三、国内使用Codex的核心思路在国内使用Codex -5.4展开代码语言：BashAI代码解释codex--modelgpt-5.4或写入配置：展开代码语言：TXTAI代码解释model="gpt-5.4"五、国内中转方案（推荐：cc-switch）教程 ：https://kazjsfecs3y.feishu.cn/wiki/JNXAwxqeOiI3Hxky3BXcYdkrnYb在国内使用Codex（尤其GPT-5.4），强烈建议配置中转，否则体验极差甚至不可用 -5.4"5.验证展开代码语言：BashAI代码解释codex输入：展开代码语言：TXTAI代码解释写一个helloworld成功即配置完成✅6.进阶用法多模型策略GPT-5.3→日常GPT-5.4→复杂任务搭配
54.6K27编辑于 2026-03-21- 来自专栏技术人生黄勇
GPT-5.4 来了：新增极限推理模式，长期任务能力显著提升，可能有“永久记忆”
5日，OpenAI 官宣了最新的模型 GPT-5.4： 今天，我们在 ChatGPT（作为 GPT-5.4 Thinking）、API 和 Codex 中发布 GPT-5.4。 GPT-5.4 更擅长智能体网络搜索。 GPT-5.4 的测量日期晚于 GPT-5.2，因此分数反映了模型、我们的搜索系统和互联网状态的变化。GPT-5.4 使用更长、更新的阻止列表进行测试。 可用性和定价 GPT-5.4 今天在 ChatGPT 和 Codex 中逐步推出。 在 API 中，GPT-5.4 现在以 gpt-5.4 提供。 GPT-5.4 Pro 向 Pro 和企业计划提供。ChatGPT 中 GPT-5.4 Thinking 的上下文窗口与 GPT-5.2 Thinking 保持不变。
1.5K10编辑于 2026-03-11 - 来自专栏AI SPPECH
7：闭源 vs 开源模型在Agentic系统中的真实定位（2026版）
对比GPT-5.4/Claude Opus 4.6/Grok 4 vs Llama 4/DeepSeek-V3.2在Agentic场景中的真实表现，提供3个企业真实选型复盘与立即可用的选型Excel模板 目录 一、本节为你提供的核心技术价值 二、四维决策矩阵 2.1 矩阵框架 2.2 模型评分卡 三、闭源模型定位 3.1 GPT-5.4：全能型选手 3.2 Claude Opus 4.6：分析型专家 3.3 场景1：成本优化型 简单任务：DeepSeek 复杂任务：GPT-5.4 成本节省：60% 场景2：隐私优先型 敏感数据：Llama 4（本地） 公开数据：GPT-5.4 场景3：能力互补型 代码任务 ：Grok 4 分析任务：Claude 4.6 通用任务：GPT-5.4 场景4：渐进迁移型 新功能用开源 存量功能保持闭源 逐步降低依赖 七、选型Excel模板 | 评估维度 | 权重 | GPT-5.4 -5.4/Claude 代码场景：选Grok 4 最优策略：混合使用 关键词： 模型选型, 闭源vs开源, GPT-5.4, Llama 4, DeepSeek, 四维决策矩阵, 安全风信子
21510编辑于 2026-04-03 - 来自专栏算法一只狗
GPT-5.4初步体验：一个真正面向工作流的大模型出现了
GPT-5.4初步体验：一个真正面向工作流的大模型出现了凌晨2点的时候，GPT-5.4直接发布。 在多个测试集效果上，GPT-5.4都全面超过了之前的GPT-5.3模型。 从模型的测试效果上看，GPT-5.4的胜率高达83%。要知道，行业专家的基准仅仅在50%左右。而GPT-5.4的效果暴涨到80+，确实很强。 也就是说，如果你是做长文档、多图、多轮工具调用、复杂分析，都可以直接用GPT-5.4来做。 Q6：让Codex操作我的浏览器进行搜索GPT-5.4宣传里说的，它能够很好操控我们的电脑完成任务。
1.3K10编辑于 2026-03-09 - 来自专栏机器学习与统计学
最强大模型GPT-5.5来了，实测：不止是会说人话了
PPT 办公室里那些杂活，它能接更多 Scientific Research 多阶段科研分析、代码、数据、论文上下文 能陪研究人员从问题走到实验结果 Inference Efficiency 速度接近 GPT -5.4 是 75.1% SWE-Bench Pro 是 58.6%，GPT-5.4 是 57.7% Expert-SWE 内部评测是 73.1%，GPT-5.4 是 68.5% 这个提升看起来有的很大 但我更在意 Terminal-Bench 这种命令行长期任务，因为它真正测的是规划、执行、出错后修正、继续往前走 编码评测 GPT-5.5 GPT-5.4 我的理解 Terminal-Bench 2.0 -5.4 是 19.0%；BixBench 是 80.5%，GPT-5.4 是 74.0%；FrontierMath Tier 4 是 35.4%，GPT-5.4 是 27.1% 这些题已经超出普通聊天 是 81.8%，GPT-5.4 是 79.0% 这说明它在安全攻防理解上也更强了，所以官方同时强调了更严格的防护策略 这地方我挺支持 模型越来越能写代码、找漏洞、操作工具，如果护栏跟不上，麻烦会很大
1.1K10编辑于 2026-04-24 7540亿参数只激活400亿，这个中国开源模型凭什么跑赢了GPT-5.4？
7540亿参数只激活400亿，这个中国开源模型凭什么跑赢了GPT-5.4？大家好，我是摘星，今天我们来拆解一下GLM-5.1——智谱AI在3月底悄悄上线、4月初正式开源的这颗"炸弹"。 据智谱AI官方公布的数据以及Reddit、ByteIota等多方验证，这一成绩超过了GPT-5.4标准版（57.7分），仅略低于GPT-5.4ProxHigh（59.1分）。 GLM-5.1的58.4%超越了GPT-5.4标准版（57.7%），但并未全面超越所有闭源模型的最高配置。评分差距极小：58.4vs57.7——差距不到1分。
50010编辑于 2026-04-16我为什么把 Codex 接到第三方 API：GPT-5.5 才是它的最佳搭档
这不是一篇参数搬运教程，而是我这段时间真实使用Codex后的经验：复杂任务用GPT-5.5，把质量拉满；轻任务切GPT-5.4/GPT-5.4Mini，把成本压下来。 技巧3：轻任务不要一直用最贵模型写小脚本、改文案、补注释、简单解释代码，用GPT-5.4或GPT-5.4Mini就够了。强模型留给真正复杂的工程任务。 gpt-5.4"]model="gpt-5.4"model_provider="apitoken"model_reasoning_effort="medium"[profiles." 我的建议是：先用GPT-5.5把复杂任务质量跑通，再把轻任务逐步切到GPT-5.4和GPT-5.4Mini。不要为了省钱牺牲关键任务质量，也不要为了省事让所有小任务都烧最贵模型。 一句话总结：Codex负责把工程流程跑起来，GPT-5.5负责处理复杂判断，GPT-5.4/5.4Mini负责日常省钱。把这三者搭好，才是更适合长期使用的方式。
57610编辑于 2026-05-13🤖AI早报｜2026年3月18日 GPT-5.4 mini发布等7条重磅更新
迄今能力最强的两款小型模型！运行速度提升2倍，成本低延迟短，编程推理能力逼近旗舰模型。GPT-5.4 nano专为数据分类、提取及简单编程子任务设计。
3.7K20编辑于 2026-03-18- 来自专栏AI SPPECH
11：2026主流闭源模型选型指南（GPT-5.4 vs Claude Opus 4.6 vs Gemini 3.1 Pro vs Grok 4）
本文通过纯实战对比表格，系统评估GPT-5.4、Claude Opus 4.6、Gemini 3.1 Pro、Grok 4在Agentic集成成本、Tool Calling稳定性、Multimodal表现 总结与行动清单 7.1 核心观点回顾 7.2 企业选型建议 7.3 立即行动清单 一、本节为你提供的核心技术价值 本节将为你提供2026年最前沿的闭源模型选型指南，帮助你做出数据驱动的技术决策： 四模型实战对比：GPT 基于业务场景的成本-性能平衡方案 无缝迁移路径：模型切换的最佳实践与风险控制 二、背景与问题定义 2.1 2026年闭源模型市场现状 2026年Q2，闭源大语言模型市场呈现以下特点： 能力边界快速扩展：GPT ★★★★★ ★★★★★ ★★★★☆ ★★★★☆ 长文档理解 ★★★★★ ★★★★★ ★★★★☆ ★★★★★ 实时信息 ★★☆☆☆ ★★☆☆☆ ★★★★★ ★★★★★ 3.2 成本对比表 成本维度 GPT tokens $10/1M tokens $8/1M tokens MoE架构 否 否 否 是 平均成本 高 中高 中 低 成本优化潜力 中 中 高 极高 3.3 Agentic集成表现 集成维度 GPT
92110编辑于 2026-04-03 【重磅】4月17日全球AI模型最新排名发布：Claude Opus 4.7登顶新王座
厂商 │ 新发布/更新 │├─────────────┼─────────────────────────────────┤│ OpenAI │ GPT text) }核心优势：• ✅ 综合能力全球第一• ✅ 代码生成准确率最高（98.2%）• ✅ 金融分析专业度强• ✅ 长文本处理能力卓越（200万tokens）• ✅ 成本效益比最优2.3 GPT 通用、推理、数学、具身操控最强• 可全自动操控电脑，黑科技拉满• Codex代码生成能力顶级技术实现：import openaiclass GPT54CodexIntegration: """GPT GPT-5.4可以自主操控电脑完成复杂任务 """ response = self.client.chat.completions.create( model ---|------|--------|------|------|| 1 | Claude Opus 4.7 | 95 | 98 | 94 | 85 | 92 | 85 | 95.2 || 2 | GPT
5.2K30编辑于 2026-04-17- 来自专栏机器学习与统计学
OpenAI一周四连发
在内部投行基准测试上，模型从 GPT-5 的 43.7% 飙到 GPT-5.4 Thinking 的 **87.3%**。这意味着初级分析师的电子表格建模工作，AI 已经能做到接近九成的水平。 目前限美国、加拿大、澳大利亚的 Business/Enterprise/Pro/Plus 用户 Google Sheets 版即将推出 四、GPT-5.4：真正的重头戏 3月5日，GPT-5.4 正式发布 在 Scale MCP Atlas 基准上减少 47% token 用量，准确率不变 事实准确性：单条错误降低 33%，完整回复含错误降低 18% Benchmark 炸场 基准 GPT-5.4 GPT 计算机操控这个领域，从"能用"到"超过人"，GPT-5.4 迈了一大步。 GPT-5.4 + Codex 桌面端 + Excel 插件 + 金融数据生态，这套组合拳打的就是"从模型到应用到生态"的全栈覆盖。
75510编辑于 2026-03-27 - 来自专栏程序大视界
OpenAI放大招，GPT-6发布！
核心参数一览，先看表格： 参数 GPT-5.4 GPT-6 提升幅度 参数量 1.8万亿 5-6万亿 3倍+ 上下文窗口 100万Token 200万Token 2倍 架构 Transformer MoE 较GPT-5.4翻倍，可完整处理《红楼梦》全书、百万行代码仓库或整份上市公司年报，通过分层稀疏注意力+滚动记忆缓存+KV压缩技术解决长序列计算难题，推理成本与前代100万Token基本持平。 2. 03 — 高性价比 定价：性能暴涨，价格不变，这是最让我意外的点： 项目 价格 输入Token 2.5美元/百万 输出Token 12美元/百万 与GPT-5.4完全一致！ 个人用户 对于日常使用，GPT-5.4和GPT-6的差距可能没那么大。但如果你经常处理长文档，GPT-6值得升级。 实测小体验，我用GPT-6实测了几个场景： 场景一：100页技术文档分析 上传PDF → 让GPT-6总结要点 → 生成技术方案 结果：准确率95%+，以前GPT-5.4大概70% 场景二：复杂代码重构
3.2K10编辑于 2026-04-23 MedOpenClaw：给GPT-5.4更多工具反而变差，TUM+牛津+帝国理工揭开工具使用悖论
TUM、牛津大学、帝国理工学院等八所机构的联合团队给出了一个反直觉的答案：GPT-5.4在接入专业分割工具后，Brain MRI诊断准确率从0.61降至0.57，Lung CT/PET从0.32降至0.27 四、"工具使用悖论"：GPT-5.4加工具后性能下降的原因Viewer-Only Track：前沿模型已能初步导航论文在Track A上测试了四个模型，结果如下：模型Brain MRI Accuracy flash0.56（9.6次）0.52（19.6次）Gemini-3.1-pro0.63（7.2次）0.31（11.7次）几个值得关注的发现：Brain MRI上，Gemini-3.1-pro以0.63的准确率居首，GPT 细粒度任务依然极具挑战：Histopathological Grade预测中，所有模型表现都很低，最高的Gemini-3.1-flash也仅为0.44，GPT-5.4仅0.07。 实验揭示了"工具使用悖论"：GPT-5.4加入分割工具后性能下降（Brain MRI -0.04，Lung CT/PET -0.05），根源在于VLM缺乏毫米级空间定位精度。
20110编辑于 2026-04-08实测落地：把 Codex 当成 Agent 用，这样搭配最省钱最好用
先说结论我的使用原则现在很简单：复杂任务：Codex+GPT-5.5日常任务：GPT-5.4轻量任务：GPT-5.4Mini高频消耗：走模型中转站，把成本控制住GPT-5.5的价值不是“更会聊天”，而是它在复杂任务里更稳 比如：改标题写摘要生成标签调整段落简单改写检查错别字格式转换这些用GPT-5.4或GPT-5.4Mini就够了。 日常任务切GPT-5.4。轻任务切GPT-5.4Mini。2.成本更容易控制如果平台有新用户额度、充值活动、套餐优惠，日常高频任务就可以省不少。这也是我说“薅羊毛”的地方。 gpt-5.4"]model="gpt-5.4"model_provider="apitoken"model_reasoning_effort="medium"[profiles." 后面的具体格式整理，可以切到GPT-5.4或Mini。5.每次生成后让它自查我会让它检查：文件是否生成图片尺寸是否正确标题有没有太像AI是否有敏感夸张表述APIKey有没有泄露这一步很重要。
39611编辑于 2026-05-15云端 Agent 架构实战：三大模型 Function Calling 能力横评与生产部署方案
最近在一个电商 AI 客服项目中，我们遇到了一个棘手问题：三个模型（Claude 4.6、GPT-5.4、Gemini 2.5）面对同一套 API Schema，表现差异远超预期。 GPT-5.4：多 API 编排最强，但嵌套序列化有坑GPT 的并行调用能力确实领先。 def call_with_fallback(primary_model, messages, tools): fallback_chain = { "claude-4.6": ["gpt -5.4", "gemini-2.5"], "gpt-5.4": ["claude-4.6", "gemini-2.5"], "gemini-2.5": ["gpt-5.4" 架构中的地位越来越核心，选对模型、做好防御性编程、设计合理的路由和降级策略，是保障生产可靠性的三大支柱：Claude 4.6 适合对参数格式要求严格的场景——复杂 Schema、嵌套对象、安全敏感业务GPT
39210编辑于 2026-03-25
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