GPT 5.4 Mini

# 一、简介与定位

GPT 5.4 Mini是美国OpenAI公司于2026年3月17日正式发布的轻量化主力级大模型，隶属于GPT 5.4系列，定位为高性能低成本的小型商用模型，主打高性价比与低延迟的日常及开发者场景应用。

名称中“5.4”代表其基于GPT 5.4旗舰模型技术底座迭代优化，“Mini”后缀明确其轻量化、低功耗、快响应的产品属性，核心功能覆盖文本生成、代码编写、图像理解、工具调用、长文本处理等全场景能力。使用门槛方面，该模型面向普通用户与开发者双向开放，ChatGPT免费及付费订阅用户均可限时调用，API接口无免费永久额度，按Token按量计费，无强制订阅门槛，仅存在常规调用速率限制；本次同期发布的兄弟模型为定位更低、延迟更低的轻量化极速模型GPT 5.4 Nano。

目前GPT 5.4 Mini处于OpenAI模型家族**现役主力轻量化模型**阶段，未被迭代淘汰，是当前行业内小体量模型中，唯一实现旗舰级性能、极低调用成本与超低延迟三者兼顾的通用大模型，也是开发者落地智能体、高频自动化任务的首选小模型。

# 二、发展历程

# 2.1 研发背景

在GPT 5.4 Mini发布前，行业轻量化大模型市场呈现两极分化格局。一方面，谷歌Gemini Flash Lite、Anthropic Sonnet 4.6等主流小模型，要么推理性能薄弱、代码能力不足，要么性价比偏低，无法适配大规模高频商用场景；另一方面，OpenAI上代GPT 5 Mini存在推理精度不足、多模态能力有限、长文本处理短板明显的问题，而GPT 5.4旗舰模型性能顶尖，但调用成本高、延迟偏高，不适合高频、轻量化的批量任务。整体行业亟需一款**兼顾旗舰级基础能力、低延迟、低成本**的中间态小模型，填补高端轻量化商用市场的空白，GPT 5.4 Mini就此应运而生。

# 2.2 关键节点

2025年末，OpenAI启动GPT 5.4轻量化衍生模型研发项目，核心目标是压缩模型参数、降低推理成本，同时最大限度保留GPT 5.4旗舰模型的推理、编码、多模态核心能力，解决上代小模型性能断层问题。2026年2月，该模型完成内部封闭内测，重点优化了高频任务的响应延迟与Token损耗，修复了小模型常见的逻辑推理幻觉问题。2026年3月17日，OpenAI无发布会低调正式上线GPT 5.4 Mini，同步开放ChatGPT端侧调用与开发者API接口，上线后迅速成为开发者社区热门选型模型。

# 2.3 家族构成

GPT 5.4 旗舰版：GPT 5.4系列核心主力模型，定位顶级全能商用模型，拥有全系最强的推理、数学、多模态、复杂代码开发能力，适配高精度、低频次的复杂专业任务，缺点是调用成本高、响应延迟相对较高。

GPT 5.4 Mini：系列中端轻量化主力模型，主打性能与成本平衡，保留旗舰模型90%以上核心能力，大幅降低延迟与计费成本，适配绝大多数日常办公、代码轻开发、智能体自动化、多模态识别等高频场景。

GPT 5.4 Nano：系列入门级极速模型，极致压缩参数与推理流程，延迟为系列最低，成本全网最优，仅保留基础文本生成、简单工具调用能力，适配海量高并发、低精度需求的批量任务，仅面向开发者API开放。

# 三、核心技术剖析

# 3.1 固有技术

GPT 5.4 Mini完整继承了GPT 5.4旗舰基座的**标准Transformer稠密架构**，沿用原生多头注意力机制底层逻辑，保证基础文本理解、语义关联的精度上限。在对齐技术上，延续OpenAI新一代RLHF人类反馈对齐、RLAI智能体对齐双机制，继承了旗舰模型的安全合规体系与指令遵循能力，规避了早期小模型指令理解偏差、输出失控的问题。同时继承400K超长上下文窗口架构，完整保留长文本摘要、超长文档解析、全局信息联动的基础能力，整体底层基座稳定性与旗舰模型保持一致。

# 3.2 创新技术

相较于上代GPT 5 Mini及同行业竞品，GPT 5.4 Mini针对性优化轻量化模型的核心痛点，引入多项专属迭代技术，具体如下：

（1）高频负载动态剪枝优化

这是该模型的核心创新技术。传统小模型采用固定参数剪枝，会导致复杂任务性能大幅缩水，而GPT 5.4 Mini采用动态自适应剪枝机制，在处理日常简单文本、基础问答、常规格式整理等高频轻量化任务时，自动精简冗余参数，将响应速度提升至上一代的2倍以上；在处理代码编写、复杂推理、图像解析等高精度任务时，自动恢复核心参数算力，避免性能断崖式下跌，实现“低速任务省电、高速任务保精度”的动态平衡。

（2）小模型高阶推理微调配方

针对轻量化模型普遍存在的逻辑推理薄弱问题，OpenAI为该模型定制专属微调方案，重点强化链式推理、多步骤逻辑拆解能力。通过海量行业推理样本专项训练，优化小模型的思维链输出逻辑，其xhigh模式下推理Pass@1成绩达到24.5%，超越同级Gemini 3.1 Flash Lite、Sonnet 4.6等竞品，填补了小模型高阶推理能力的空白。

（3）计算机视觉轻量化适配优化

区别于传统小模型弱化多模态能力的设计思路，该模型保留并优化了旗舰级图像理解架构，针对密集界面截图、复杂图文混排内容做专项适配。能够快速识别软件界面、网页布局、代码截图等高密度视觉信息，精准完成计算机操作复刻、界面解析、图文联动问答，成为同体量模型中少数具备成熟计算机使用能力的模型。

（4）智能体任务专项算力分配

适配当下AI智能体落地需求，新增Token预算动态分配机制。在执行多步骤自动化任务、循环校验、工具连续调用等智能体场景时，可自主分配算力资源，优先保障任务核心逻辑的准确性，减少无效Token消耗，大幅提升智能体任务的完成率与稳定性，适配规模化自动化业务落地。

# 四、表现评估

# 4.1 历史与现状

GPT 5.4 Mini发布初期，凭借“小体量追平旗舰性能”的优势，迅速打破行业小模型“低性能低成本、高性能高成本”的固有格局，上线即成为轻量化模型赛道的标杆产品。截至目前，该模型依然是商用小模型中综合能力最强的产品之一，在代码、计算机使用、智能体任务领域稳居行业第一梯队，虽后续竞品持续迭代，但在**性价比+综合性能**的核心维度仍具备不可替代的优势，是目前开发者落地轻量化AI应用的首选模型。

# 4.2 优势亮点

结合SWE-Bench Pro、OSWorld-Verified等业内权威评测基准及开发者实测数据，其核心优势集中在四大维度：

（1）代码能力接近旗舰水准

在专业代码评测基准SWE-Bench Pro中，GPT 5.4 Mini得分达54.4%，仅落后GPT 5.4旗舰版的57.7%，远高于上代GPT 5 Mini的45.7%。能够熟练完成代码修复、项目文件精准编辑、代码库导航、前端开发等实操任务，适配绝大多数中小型开发场景，且在Codex调用中仅消耗旗舰模型30%的额度，性价比优势显著。

（2）计算机使用能力突出

在衡量真实电脑操作能力的OSWorld-Verified测试中，得分72.1%，无限接近旗舰版75.0%的成绩，远超同类轻量化模型。可精准解析复杂软件界面、网页截图，自主完成点击、输入、指令执行等电脑操作，是目前落地GUI自动化、智能体电脑操控最稳定的小模型。

（3）高阶推理性价比碾压竞品

其高阶推理能力超越Anthropic Sonnet 4.6、谷歌Gemini 3.1 Flash Lite等主流竞品，而调用成本仅为Sonnet 4.6的四分之一，在逻辑拆解、方案规划、问题溯源等中高阶推理场景中，实现低价高质的效果。

（4）长文本与输出精度稳定

依托400K超长上下文窗口，可完整解析超长文档、批量文本数据，且相较于旗舰模型，该模型输出冗余内容更少、引文准确度更高、任务完成率更稳定，在批量文案处理、数据整理、文档解析等高频场景中实用性更强。

# 4.3 缺点与不足

客观来看，受限于轻量化参数裁剪与算力压缩，该模型存在明显短板，并非全场景通用最优解：

（1）极致数学与复杂科研能力薄弱

面对高阶高数运算、复杂数理推导、专业科研建模、多变量复杂公式求解等硬核数学任务，性能与GPT 5.4旗舰版差距明显，容易出现推导步骤错误、结果偏差的问题，无法替代旗舰模型用于专业科研场景。

（2）超高精度创意创作细节不足

在长篇深度文案、专业论文精细化创作、复杂剧情架构设计等需要极致细节把控与深度逻辑铺垫的场景中，容易出现内容浅层化、细节单薄、创意维度单一的问题，优于上代小模型，但远不及旗舰模型。

（3）极端高并发稳定性受限

相较于GPT 5.4 Nano极致轻量化的设计，GPT 5.4 Mini算力消耗更高，在十万级以上超高并发批量任务中，会出现轻微延迟波动，不如入门级极速模型稳定，不适合极致低成本、极低精度的海量并发场景。

# 五、重大事件

# 5.1 低调上线引爆开发者社区

2026年3月17日，OpenAI无预热、无发布会低调上线GPT 5.4 Mini，凭借“旗舰级性能、零头级价格”的核心优势，上线24小时内登顶全球AI开发者社区热搜，大量开发者实测验证其性价比优势，迅速替代各类传统小模型，成为智能体、轻量化代码开发、自动化工具的主流选型，引发行业轻量化模型性价比内卷。

# 5.2 多项权威评测刷新小模型纪录

模型上线后，先后在SWE-Bench Pro代码评测、OSWorld计算机使用评测、高阶推理评测中，刷新全球轻量化大模型跑分纪录，成为首个在代码、电脑操控、推理三大核心维度同时接近旗舰模型的小体量产品，被多家行业机构评为“2026年最具性价比商用AI模型”。

# 5.3 全面接入ChatGPT与Codex生态

2026年3月下旬，GPT 5.4 Mini完成全生态接入，免费、普通订阅用户可通过ChatGPT专属功能入口调用，同时全面落地OpenAI Codex代码生态，大幅降低普通用户与开发者的高质量AI使用、开发门槛，补齐了OpenAI“旗舰+中端+入门”全层级模型生态拼图。

# 六、局限与妥协

# 6.1 客观局限

作为海外合规模型，GPT 5.4 Mini对国内用户存在天然使用壁垒。首先，官方原生服务存在**IP地域封锁**，国内普通网络环境无法直接访问ChatGPT端侧及官方API接口；其次，官方API调用需绑定海外合规支付渠道，无国内直接付费通道，个人开发者接入门槛较高；最后，官方服务节点均部署于海外，直连延迟极高，无法满足国内实时交互、低延迟业务的使用需求，且存在数据跨境合规风险，无法直接用于国内商用落地。

# 6.2 妥协办法

普通用户可通过合规第三方AI服务平台间接调用模型能力，满足日常办公、问答、轻度创作需求；开发者可选用国内合规云厂商提供的OpenAI模型代理API，规避IP与支付壁垒，同时保障数据传输稳定性；针对低成本轻量化场景，也可选用国内同级别开源小模型作为平替，兼顾合规性与使用成本；专业商用场景建议依托正规合规服务商完成模型调用与数据落地，规避跨境风险。