{"code":20000,"message":"OK","data":{"asset_tags":null,"audio":{"title":""},"audio_info":{"uri":"https://wpimg-wscn.awtmt.com/807aa046-caa2-4a01-a1fb-8ed0c1dc3c3e.mp3","start_time":"0.000000","duration":"290.412000","size":"871281"},"audio_uri":"https://wpimg-wscn.awtmt.com/807aa046-caa2-4a01-a1fb-8ed0c1dc3c3e.mp3","author":{"article_count":1798,"author_kind":"default","avatar":"https://wpimg-wscn.awtmt.com/814d8326-6a36-4869-8e44-3009ef51ff65","bio":"","display_name":"鲍奕龙","editor_choice_articles":[],"followers_count":1782,"id":120000004827,"is_followed":false,"uri":"https://wallstreetcn.com/authors/120000004827"},"categories":[{"key":"global","name":"见闻首页"},{"key":"wscn-platform","name":"见闻"}],"columns":[],"comment_count":0,"comment_disabled":false,"content":"\u003cp style=\"text-align: left;\"\u003eOpenAI周二推出旗下迄今能力最强的两款小型模型GPT-5.4 mini与GPT-5.4 nano，以更低延迟和更低成本大幅缩小与旗舰模型的性能差距。\u003c/p\u003e\n\u003cp style=\"text-align: left;\"\u003e\u003cstrong\u003eGPT-5.4 mini在编程、推理、多模态理解及工具调用等核心维度全面超越上一代GPT-5 mini，运行速度提升逾2倍，并在SWE-Bench Pro等基准测试中接近体量更大的GPT-5.4。\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp style=\"text-align: left;\"\u003e\u003cstrong\u003eGPT-5.4 nano则定位成本最低、延迟最短的轻量选项，仅通过API向开发者开放，专为数据分类、提取及简单编程子任务设计。\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp style=\"text-align: left;\"\u003e\u003cimg class=\"wscnph\" title=\"\" src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/45a3c9cd-272f-4332-a2d0-5849b8b57afe.png\" alt=\"\" data-wscntype=\"image\" data-wscnsize=\"\" data-wscnh=\"284\" data-wscnw=\"1122\" /\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp style=\"text-align: left;\"\u003e两款模型的推出，意在填补大模型在实时交互场景中因延迟过高而难以落地的空白，直接影响覆盖编程助手、AI代理系统及多模态应用等快速增长的商业市场。\u003c/p\u003e\n\u003ch2 style=\"text-align: left;\"\u003emini面向消费端，nano专属API\u003c/h2\u003e\n\u003cp style=\"text-align: left;\"\u003eGPT-5.4 mini今日起在OpenAI API、Codex平台及ChatGPT三大渠道同步上线。\u003c/p\u003e\n\u003cp style=\"text-align: left;\"\u003e\u003cstrong\u003eGPT-5.4 mini的API定价为每百万输入token 0.75美元、每百万输出token 4.50美元\u003c/strong\u003e，支持文本与图像输入、工具调用、函数调用、网页搜索、文件检索、计算机操控及技能扩展，上下文窗口达40万token。\u003c/p\u003e\n\u003cp style=\"text-align: left;\"\u003e\u003cstrong\u003e在Codex平台，GPT-5.4 mini仅消耗GPT-5.4配额的30%，开发者处理简单编程任务的成本约降至旗舰模型的三分之一。\u003c/strong\u003eCodex还支持将工作量委派给以GPT-5.4 mini运行的子智能体，使推理密度较低的任务自动落入更廉价的模型。\u003c/p\u003e\n\u003cp style=\"text-align: left;\"\u003e\u003cstrong\u003e在ChatGPT端，Free与Go用户可通过\"+\"菜单选择\"Thinking\"功能使用GPT-5.4 mini；其余付费用户在GPT-5.4 Thinking触达速率上限后，该模型将作为自动降级备选项启用。\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp style=\"text-align: left;\"\u003eGPT-5.4 nano目前仅通过API供开发者调用，定价为每百万输入token 0.20美元、每百万输出token 1.25美元，为两款新模型中定价最低者。OpenAI表示，nano适合由高阶模型统筹调度、负责处理次要支撑任务的子智能体场景。\u003c/p\u003e\n\u003cp style=\"text-align: left;\"\u003e\u003cimg class=\"wscnph\" title=\"\" src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/6026472f-156f-40da-b9b3-50ce74c74435.png\" alt=\"\" data-wscntype=\"image\" data-wscnsize=\"\" data-wscnh=\"639\" data-wscnw=\"1173\" /\u003e\u003c/p\u003e\n\u003ch2 style=\"text-align: left;\"\u003emini逼近旗舰，nano超越前代\u003c/h2\u003e\n\u003cp style=\"text-align: left;\"\u003e从OpenAI公布的评测数据来看，GPT-5.4 mini在编程及多模态任务上的表现尤为突出。\u003c/p\u003e\n\u003cp style=\"text-align: left;\"\u003e\u003cstrong\u003e在编程基准SWE-bench Pro上，mini得分54.4%，与GPT-5.4的57.7%差距收窄至3.3个百分点，远高于GPT-5 mini的45.7%。\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp style=\"text-align: left;\"\u003e\u003cstrong\u003e\u003cimg class=\"wscnph\" title=\"\" src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/c7fdf84b-fed0-4019-b07a-e616678bae26.png\" alt=\"\" data-wscntype=\"image\" data-wscnsize=\"\" data-wscnh=\"203\" data-wscnw=\"1110\" /\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp style=\"text-align: left;\"\u003e\u003cstrong\u003e在计算机操控基准\u003c/strong\u003eOSWorld-Verified上，mini以72.1%逼近GPT-5.4的75.0%，并大幅领先GPT-5 mini的42.0%。\u003c/p\u003e\n\u003cp style=\"text-align: left;\"\u003e\u003cimg class=\"wscnph\" title=\"\" src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/d90f4559-26c5-4d56-8f14-0e467ba915d6.png\" alt=\"\" data-wscntype=\"image\" data-wscnsize=\"\" data-wscnh=\"417\" data-wscnw=\"499\" /\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp style=\"text-align: left;\"\u003e\u003cstrong\u003e工具调用能力方面\u003c/strong\u003e，GPT-5.4 mini在τ2-bench电信测试中得分93.4%，较GPT-5 mini的74.1%提升显著。在通用智能测试GPQA Diamond中，mini得分88.0%，nano亦达82.8%，均超越GPT-5 mini的81.6%。\u003c/p\u003e\n\u003cp style=\"text-align: left;\"\u003e\u003cimg class=\"wscnph\" title=\"\" src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/b0dc1040-eb5e-4dd1-ba60-3628e17b31af.png\" alt=\"\" data-wscntype=\"image\" data-wscnsize=\"\" data-wscnh=\"245\" data-wscnw=\"1091\" /\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp style=\"text-align: left;\"\u003e值得关注的是，GPT-5.4 nano在部分视觉任务中表现落后于GPT-5 mini，OSWorld-Verified得分39.0%低于后者的42.0%。但在编程及工具调用类任务上，nano仍较前代实现明显提升。\u003c/p\u003e\n\u003cp style=\"text-align: left;\"\u003e\u003cimg class=\"wscnph\" title=\"\" src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/d9cb7102-70b4-48fc-b191-2a3d3afae583.png\" alt=\"\" data-wscntype=\"image\" data-wscnsize=\"\" data-wscnh=\"306\" data-wscnw=\"1112\" /\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp style=\"text-align: left;\"\u003e\u003cstrong\u003eOpenAI表示，nano的设计优先级在于低延迟与低成本，而非全面性能，开发者在选型时需结合具体任务权衡取舍。\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003ch2 style=\"text-align: left;\"\u003e子智能体架构，多模型协作成产品设计新范式\u003c/h2\u003e\n\u003cp style=\"text-align: left;\"\u003eOpenAI在发布材料中着重强调了两款新模型在多模型分层系统中的位置。\u003c/p\u003e\n\u003cp style=\"text-align: left;\"\u003e\u003cstrong\u003e以其自研编程助手Codex为例，GPT-5.4负责规划、协调与最终判断，而GPT-5.4 mini子智能体则并行处理代码库检索、大文件审阅及辅助文档处理等粒度更细的子任务。\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp style=\"text-align: left;\"\u003e\u003cstrong\u003eOpenAI表示，随着小型模型速度更快、功能更强大，开发者无需使用单一模型处理所有任务，而是可以构建系统，由大型模型负责决策，小型模型则快速大规模地执行任务。\u003c/strong\u003eOpenAI称：\u003c/p\u003e\n\u003cblockquote\u003e\n\u003cp style=\"text-align: left;\"\u003e\u003cstrong\u003eGPT-5.4 mini 是我们迄今为止针对这种工作流程最强大的小型模型。\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003c/blockquote\u003e\n\u003cp style=\"text-align: left;\"\u003e这一架构对高并发的工作尤为关键，在编程助手、截图解析及实时图像理解等场景中，响应延迟直接影响产品体感，最优选择往往不是能力最强的模型，而是能够在速度、工具可靠性与任务表现之间取得最佳平衡的模型。\u003c/p\u003e\n\u003cp style=\"text-align: left;\"\u003e对开发者而言，GPT-5.4 mini与nano的发布意味着在不牺牲系统整体智能水平的前提下，大幅压降推理成本的路径进一步清晰。\u003c/p\u003e\u003cdiv style=\"color: #666; margin-bottom: 15px;\"\u003e风险提示及免责条款\u003c/div\u003e\n          \u003cdiv style=\"font-size: 12px;font-family: 黑体;color: #666;line-height: 20px;\"\u003e\n            市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。\n          \u003c/div\u003e\n","content_short":"OpenAI表示，随着小型模型速度更快、功能更强大，开发者无需使用单一模型处理所有任务，而是可以构建系统，由大型模型负责决策，小型模型则快速大规模地执行任务。“GPT-5.4 mini 是我们迄今为止针对这种工作流程最强大的小型模型。”","custom_tag":"","display_time":1773778090,"funds":null,"has_transfer_audio":true,"id":3767763,"image":{"uri":"https://wpimg-wscn.awtmt.com/78232f45-6b5d-491e-b209-8d3823baaee3.png","height":571,"width":1024,"size":1349714},"images":[{"uri":"https://wpimg-wscn.awtmt.com/content_default_20.jpg","height":700,"width":800,"size":240914}],"influence_score":0,"is_need_pay":false,"is_priced":false,"is_trial":false,"is_video":false,"layout":"wscn-layout","limited_time":0,"membership_uri":"","next":{"id":3767764,"image":{"uri":"https://wpimg-wscn.awtmt.com/947c1d8f-c11d-40d0-85d3-b8d3d9a0e84a.png","height":571,"width":1024,"size":1051728},"title":"详解“十五五”：109项重大工程如何托起中国的未来","url":"https://wallstreetcn.com/articles/3767764"},"pageviews":2779,"plates":[],"previous":{"id":3767762,"image":{"uri":"https://wpimg-wscn.awtmt.com/d89e9dd8-714c-44af-a7ff-6c6c91e0ebb7.jpeg","height":683,"width":1024,"size":86246},"title":"特朗普称应考虑美国退出北约的可能性，对北约很失望","url":"https://wallstreetcn.com/articles/3767762"},"related_topics":[],"show_like":true,"source_name":"","source_uri":"","subtitle":"","tags":[],"theme_group_map":null,"themes":[],"title":"OpenAI发布GPT-5.4 mini与nano，以更低成本逼近旗舰模型性能","unshow_content_short":false,"words_count":1157}}