# OpenAI 发了 GPT-5.4 mini 和 nano，主打编程和子任务，mini 跑得比 GPT-5 mini 快一倍多

> 原标题：Introducing GPT-5.4 mini and nano

- 来源：OpenAI News
- 发布时间：2026-03-17T10:00:00.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/157
- 原文：https://openai.com/index/introducing-gpt-5-4-mini-and-nano

## 摘要

OpenAI 在 3 月 17 号推出了 GPT-5.4 mini 和 nano，都是给高吞吐、低延迟场景用的轻量模型。mini 在编程、推理、看图、调工具上都比上一代 GPT-5 mini 强，速度还快了一倍多。跑分上，mini 在 SWE-Bench Pro 拿到 54.4%，跟大哥 GPT-5.4 的 57.7% 差距不大，但延迟低很多，适合需要...

## 推荐理由

这是 OpenAI 官方模型发布，不是小修小补。我会先打个折：虽然叫 GPT-5.4 mini，但别当它是 GPT-5.4 的完整缩小版，更像是一个专攻编码和子代理任务的轻量选手。真正值得盯的是它用更低价格和更快速度，把 SWE-Bench Pro 拉到 54.4%，离大模型只差 3.3 个百分点——这点先别太激动，正文没披露其他基准的对比，不知道通用能力缩水多少。nano 更极端，只走 API，价格压到输入 0.20 美元，明显是给大批量、简单任务准备的。整体看，OpenAI 在推‘够用且便宜’的代理专用模型，对频繁调用代码工具的场景挺省钱。

## 锐评

OpenAI 这次更新的核心逻辑不是拼最强，而是拼“够用且快”。GPT-5.4 mini 在 SWE-Bench Pro 上拿到 54.4%，跟 GPT-5.4 的 57.7% 差距不大，但官方说速度是上一代 GPT-5 mini 的两倍多。这意味着在编程助手、子代理这类对延迟敏感的场景里，用 mini 可能比用大模型更划算。nano 则更极端，主打分类、提取、排序这些轻量任务，API 价格压到了输入每百万 token 0.2 美元，输出 1.25 美元，确实便宜。

不过要注意，这些跑分和延迟数据是 OpenAI 自己模拟的，真实环境里延迟受很多因素影响，官方也承认“实际差异可能很大”。另外，nano 在 OSWorld-Verified 这种看图操作系统的测试上只有 39%，比上一代 GPT-5 mini 还低，说明它砍能力砍得比较狠，只适合非常窄的任务。正文没披露模型参数量、训练数据细节，也没给安全测试结果，这些缺口让“最强小模型”的说法得打个折。