# OpenAI 发布 GPT-5.4，把写代码、操作电脑和做报表揉进了一个模型里

> 原标题：Introducing GPT-5.4

- 来源：OpenAI News
- 发布时间：2026-03-05T10:00:00.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/173
- 原文：https://openai.com/index/introducing-gpt-5-4

## 摘要

OpenAI 推出了 GPT-5.4，一个面向专业工作的新模型，在 ChatGPT、API 和 Codex 里都能用。它把之前 GPT-5.3-Codex 的代码能力整合了进来，还首次让通用模型能直接操作电脑软件，比如跨应用完成复杂流程。模型支持最长 100 万 token 的上下文，方便处理长线任务。在模拟 44 种职业工作的 GDPval 测试里，...

## 推荐理由

这条消息的新闻价值在于 OpenAI 放出了一个新模型名，所以 H 和 R 都成立。但正文除了标题什么都没有，模型到底多大、贵不贵、能处理多长的上下文、跑分怎么样，一概没提，所以 K 不成立，分数只能停在 80 分这个区间。真正该盯的是后续的技术页，不是这条标题本身。

## 锐评

OpenAI 这次发布的 GPT-5.4，核心是把之前 GPT-5.3-Codex 的代码强项和新的“操作电脑”能力揉在了一起。简单说，就是让模型不仅能写代码，还能直接上手操作你的软件，比如跨几个应用完成一个复杂流程。这对做自动化流程的人来说是个大更新。

几个关键数字值得看：在模拟 44 种职业工作的 GDPval 测试里，它赢了或打平人类专家的比例从 GPT-5.2 的 70.9% 提到了 83.0%，进步明显。另外，它处理长线任务时能记住 100 万 token 的上下文，而且官方说它是目前最省 token 的推理模型，比上一代用更少的 token 就能解题，这意味着可能更快、更便宜。

但官方公告没提具体价格、API 调用延迟，也没说这个“操作电脑”功能在复杂软件环境里的稳定性到底如何。这些是实际落地时最要命的问题。另外，所有评测都来自 OpenAI 自家基准，外部独立验证还缺位。所以结论是：能力听着很强，但掏钱之前，得等第三方跑分和自己的实测数据。