OpenAI ChatGPT 5.5 发布分析：有哪些新内容

丽莎·恩斯特 · 07.04.2026 · 人工智能 · 10分钟

'人工智能的格局以惊人的速度不断演变，要跟上最新的进展可能感觉就像一份全职工作。\n 当 OpenAI 于 2026 年 3 月 5 日发布其最新的旗舰大型语言模型 GPT-5.4 时，这标志着又一次重大的飞跃。\n 该模型及其更小的对应版本有望重新定义个人和企业与人工智能（尤其是在专业和编码环境）的互动方式。'

来源: 动态渲染的图形说明了新 OpenAI GPT-5.4 的全面特性，象征着它在人工智能应用中的集成和高级功能。

'快速摘要：GPT-5.4 亮点'

• '发布日期': '2026 年 3 月 5 日（GPT-5.4），2026 年 3 月 17 日（GPT-5.4 mini 和 nano）。'
• '统一模型': '结合 GPT 和 Codex 的优势，提供原生的计算机使用能力。'
• '扩展的上下文窗口': '实验性高达 100 万个 token（GPT-5.2 为 40 万个）。'
• '性能提升': '在推理、编码和代理工作流方面有显著改进。'
• '错误减少': '比 GPT-5.2 更不可能做出错误的单一陈述，概率减少 33%。'
• 'GPT-5.4 思考': '新的 ChatGPT 功能，用于概述复杂的查询方法。'
• '增强的安全性': '根据 OpenAI 的准备框架，被归类为“高网络能力”。'
• '新版本': 'GPT-5.4 mini（更快、更高效）和 GPT-5.4 nano（最小、最具成本效益）。'
• '可用性': '正在向 ChatGPT、Codex 和 API 用户推出；GPT-5.2 Thinking 将于 2026 年 6 月 5 日退役。'

'GPT-5.4：人工智能的统一前沿'

'OpenAI 于 2026 年 3 月 5 日正式发布了 GPT-5.4。这一版本代表了 OpenAI 最强大、最高效的专业应用前沿模型，\n 它融合了推理、编码和代理工作流方面的进步，详细信息请参阅' 'GPT-5.4 官方介绍'. '值得注意的是，GPT-5.4 将 GPT 和 Codex 系列的优势整合到一个统一的系统中，这一点在' '发布公告'.

'中也有强调。根据' 'OpenAI 的沟通'. '，GPT-5.4 的一项关键创新是其原生的计算机使用能力，使其成为首个具备此功能的通用模型。\n 代理现在可以操作计算机并执行复杂的、跨应用程序的工作流，如' '模型概述'. '中所述。\n 该模型还在 Codex 和 API 中具有实验性的高达 100 万个 token 的上下文窗口，极大地扩展了其信息处理能力，\n 这是' '介绍'. '中的一个重要亮点。\n 与 GPT-5.2 的 40 万个 token 相比，这是一个显著的增加，如' '性能比较'.

'中所述。\n GPT-5.4 通过增强的工具搜索功能提高了工具使用效率，帮助代理更有效地查找和利用正确的工具，\n 如' '技术细节'. '中所述。\n 这使得在工具繁重的工作流中 token 消耗减少了 47%，同时保持了准确性，这是' '效率指标'.

'中重点介绍的一项重大改进。\n 性能基准和关键改进'

'与前代 GPT-5.2 相比，GPT-5.4 在各种基准测试中展现出显著的性能提升。\n 在 GDPval 基准测试中，GPT-5.4 在 83.0% 的比较中达到或超过了行业专家的水平，而 GPT-5.2 为 70.9%，\n 这一增长显著，详细信息请参阅' '官方基准测试'. '。\n 一项针对投资银行业电子表格建模任务的内部基准测试也展示了 GPT-5.4 卓越的分析能力，\n 平均达到 87.3%，而 GPT-5.2 为 68.4%，进一步详细说明请参阅' '性能报告'. '。\n 在 68.0% 的案例中，人类评估者更喜欢 GPT-5.4 的呈现方式而非 GPT-5.2，根据' '用户反馈结果'.

'。\n 该模型显著减少了事实错误；GPT-5.4 犯错误的单一陈述的可能性比 GPT-5.2 低 33%，并且在完整回答中出现错误的概率比 GPT-5.2 低 18%，\n 如' '错误率分析'. '所示。\n 在代理环境中，GPT-5.4 在 OSWorld-Verified 上实现了 75.0% 的成功率，超过了 GPT-5.2 的 47.3%，甚至超越了人类 72.4% 的表现，\n 这是' '代理性能指标'. '中展示的一项了不起的成就。\n 在 WebArena-Verified 上，它通过 DOM 和截图引导的交互达到了 67.3% 的成功率，高于 GPT-5.2 的 65.4%，如' 'WebArena 结果'. '所示。\n 与 GPT-5.2 相比，在线 Mind2Web 在使用基于截图的观察时达到了令人印象深刻的 92.8% 的成功率，根据' 'Mind2Web 基准测试'.

'。\n 视觉感知能力也有所进步，GPT-5.4 在不使用工具的情况下，在 MMMU-Pro 上实现了 81.2% 的成功率，高于 GPT-5.2 的 79.5%，\n 如' '多模态性能数据'. '中所示。\n 文档理解也有所改进，GPT-5.4 在 OmniDocBench 上的平均错误率为 0.109，低于 GPT-5.2 的 0.140，\n 如' '文档处理基准测试'. '所示。\n 在图像细节方面，GPT-5.4 支持“原始”设置，可实现高达 1024 万像素或最大尺寸 6000 像素的全保真度，\n 信息可在' '图像处理规格'. '中找到。\n “高”细节设置支持高达 256 万像素或最大尺寸 2048 像素，也详细说明在' '文档'.

'中。\n 在编码方面，GPT-5.4 将 GPT-5.3-Codex 的编程优势与知识工作和计算机使用能力相结合，\n 如' '公告的编码部分'. '中所解释。\n 它在 SWE-Bench Pro 上与 GPT-5.3-Codex 相比，在延迟较低的情况下表现持平或更好，这是' '编码基准测试'. '中重点强调的关键指标。\n Codex 中的 /fast 模式（由 GPT-5.4 提供支持）可提供高达 1.5 倍的更快的 token 速度，信息可在' 'Codex 更新'. '中找到。\n 该模型在复杂的 Web 前端任务方面表现出色，可以产生更具美感和功能性的结果，如' '开发者推荐'. '中所述。\n Codex 中的一项实验性功能“Playwright (交互式)”有助于 Web 和 Electron 应用程序的可视化调试，如' '实验功能部分'.

'中提及。\n 与 GPT-5.2 相比，该模型在 BrowseComp 上的代理 Web 搜索能力也提高了 17%，GPT-5.4 Pro 达到了 89.3%，\n 如' 'Web 浏览性能报告'. '所示。\n ARC-AGI-2 基准测试显示，GPT-5.2 的 52.9% 显著跃升至 GPT-5.4 的令人印象深刻的 73.3%，\n 详细信息请参阅' 'ARC-AGI-2 结果'.

来源: m.36kr.com

ARC-AGI-2 基准测试结果突显了 GPT-5.4 的显著进步，从 52.9% (GPT-5.2) 提高到令人印象深刻的 73.3%。

'GPT-5.4 思考和增强的安全性'

'GPT-5.4 在 ChatGPT 中引入了“思考”功能，该功能通过初始大纲来起草其处理复杂查询的方法，\n 如' '思考功能描述'. '中所述。\n 用户可以根据' '用户交互指南'. '在回复过程中调整指令或更改方向。\n 这使得模型能够更彻底地处理困难任务，并在扩展推理过程中更好地保持上下文，\n 这是' '推理能力部分'. '中强调的优势。\n GPT-5.4 思考增强了深度网络研究，尤其适用于高度具体的问题，如' '案例研究'.

'中所示。\n OpenAI 根据其准备框架将 GPT-5.4 归类为具有“高网络能力”，如' '安全报告'. '中所述。\n 该模型包含强大的网络安全堆栈、监控系统和可信访问控制，也详细说明在' '技术规格'. '中。\n 一项开源评估表明，GPT-5.4 思考在故意隐藏其思维链 (CoT) 方面的能力很低，\n 这是一个积极的安全信号，如' '安全研究结果'.

'中所报告。\n 可用性和定价'

'根据' '可用性更新'. '的公告，GPT-5.4 正在逐步推广到 ChatGPT 和 Codex。\n 在 API 中，GPT-5.4 可作为 gpt-5.4 使用，GPT-5.4 Pro 可作为 gpt-5.4-pro 使用，详情可在' 'API 文档'. '中找到。\n ChatGPT Plus、Team 和 Pro 用户可以访问 GPT-5.4 思考，它取代了 GPT-5.2 思考，如' 'ChatGPT-4o 更新'. '中提及。\n GPT-5.2 思考将作为遗留模型保留，直至 2026 年 5 月 5 日，如' '过渡计划'. '中所规定。\n 企业和教育计划可以通过管理员设置启用早期访问，可在' 'GPT-5.4 介绍页面', the '、ChatGPT Enterprise 页面和 ChatGPT Education 页面找到。', and the 'ChatGPT Education page'. 'GPT-5.4 Pro 可用于 Pro 和 Enterprise 计划，如' 'Pro 和 Enterprise 产品' and the '和 Enterprise solutions 中所强调。'.

'ChatGPT 定价页面' '上的详细信息。\n 对于 API，GPT-5.4 的每个 token 价格比 GPT-5.2 更高，但其增加的 token 效率可能会使复杂任务的总成本更低，\n 如'. 'API 定价明细' '中所解释。\n 批量和 Flex 定价是标准 API 费率的一半，而优先处理会将费率加倍，进一步详细说明请参阅'. 'API 定价详情' '。\n API 定价概览'.

'Model'

'GPT-5.4 的 API 价格为每 100 万个输入 token 2.50 美元，每 100 万个输出 token 15.00 美元，如' '开发者定价页面'. '所示。\n GPT-5.4 Pro API 定价为每 100 万个输入 token 30.00 美元，每 100 万个输出 token 180.00 美元，也指定在' 'Pro API 定价'.

'中。\n GPT-5.4 mini 和 Nano'

'OpenAI 于 2026 年 3 月 17 日发布了 GPT-5.4 mini 和 nano，如' '官方介绍'. '中所述。\n 根据' 'mini 模型的能力'. '，GPT-5.4 mini 在编码、推理、多模态理解和工具使用方面显著优于 GPT-5 mini。\n 它的运行速度是 GPT-5 mini 的两倍多，这是' '性能比较'. '中注意到的显著速度提升。\n GPT-5.4 mini 在 SWE-Bench Pro 和 OSWorld-Verified 上达到了与 GPT-5.4 相当的性能，证明了其效率，如' 'mini 的基准测试'.

来源: appuals.com

此比较图说明了 GPT-5.4 mini 如何在 SWE-Bench Pro 等任务上实现与完整 GPT-5.4 模型相当的效率。

'根据' 'GPT-5.4 介绍页面'. '的描述，这个更小的模型可在 API、Codex 和 ChatGPT 中使用。\n 它支持文本和图像输入、工具使用、函数调用、网络搜索、文件搜索和计算机使用，展示了其多功能性，详细说明请参阅' 'GPT-5.4 mini 的功能'. '。\n 如' '技术规格'. '中所述，GPT-5.4 mini 的上下文窗口为 400,000 个 token。\n API 定价为每 100 万个输入 token 0.75 美元，每 100 万个输出 token 4.50 美元，可在' 'API 定价页面'. '找到。\n 在 Codex 中，GPT-5.4 mini 使用了 GPT-5.4 配额的 30%，如' 'Codex 集成详情'. '中所指定。\n 免费和 Go ChatGPT 用户可以通过“思考”功能访问 GPT-5.4 mini，如' 'ChatGPT 功能' and the '和 ChatGPT overview 中所述。\n OpenAI ChatGPT logo. This image features a clean, teal circular badge with a white interwoven design, representing the OpenAI ChatGPT platform.'.

来源: vecteezy.com

标志性的 OpenAI ChatGPT logo——一个带有白色交织设计的蓝色圆形徽章——代表了用户可以访问新的 GPT-5.4 mini 的平台。

'GPT-5.4 nano 是 GPT-5.4 中最小且最具成本效益的版本，仅通过 API 提供，在' 'nano 模型介绍'. '中讨论。\n 它推荐用于分类、数据提取、排名和编码子代理，突出了其专业用途，如' 'nano 的用例'. '中所述。\n API 定价为每 100 万个输入 token 0.20 美元，每 100 万个输出 token 1.25 美元，详细信息可在' 'nano 的 API 定价'.

'中找到。\n 结论'

'GPT-5.4 及其 mini 和 nano 变体的发布标志着人工智能能力的一次重大飞跃，尤其适用于复杂的专业任务和编码。\n 其在基准测试中的增强性能、改进的安全功能和扩展的上下文窗口，标志着向更强大、更通用的 AI 代理迈出了重要一步。\n 随着这些模型变得越来越易于访问，它们对软件开发、数据分析和一般工作场所效率的影响可能会继续增长。\n OpenAI 的持续发展强调了其在突破人工智能能力极限方面的承诺，确保了该领域的不断演进。'

'来源'