OpenAI випустив GPT-5.4 Mini та Nano, які можуть бути більш корисними, ніж велика модель

Коротко

• OpenAI запустила GPT-5.4 Mini і Nano — два швидших і дешевших моделі, створені для високих обсягів AI-обробки.
• Моделі жертвують трохи точністю заради швидкості та вартості, орієнтуючись на повторювані та прості завдання, такі як підтримка клієнтів і автоматизовані робочі процеси.
• Розробники тепер можуть запускати гібридні системи AI, де флагманська модель планує завдання, а менші моделі виконують основну роботу.

OpenAI не зупиняється. Менше ніж через два тижні після запуску GPT-5.4 — який вийшов лише через два дні після GPT-5.3 — компанія у вівторок представила ще дві моделі: GPT-5.4 Mini і GPT-5.4 Nano. Ці моделі не є спрощеними версіями флагманської — вони спеціально створені для роботи, коли чекати півхвилини на відповідь неможливо. OpenAI називає їх «найбільш здатними малими моделями на сьогодні», стверджуючи, що GPT-5.4 Mini більш ніж у два рази швидший за GPT-5 Mini. Якщо ви коли-небудь бачили, як асистент з кодування думає 45 секунд перед редагуванням трьох рядків коду, то розумієте привабливість швидкої моделі.

Ми представляємо GPT-5.4 mini і nano — наші найпотужніші малими моделі на сьогодні.

GPT-5.4 mini більш ніж у 2 рази швидший за GPT-5 mini. Оптимізований для кодування, роботи з комп’ютером, мультимодального розуміння та підагентів.

Для легших завдань GPT-5.4 nano — наша найменша і найдешевша… pic.twitter.com/cdp5HWtM2M

— OpenAI Developers (@OpenAIDevs) 17 березня 2026

Чому ж хтось навмисно випускає менш точну модель? Коротка відповідь: тому що точність не завжди є вузьким місцем. Якщо ви керуєте чатботом підтримки клієнтів, який відповідає на 200 однакових питань цілий день, вам не потрібна модель, яка найкраще справляється з іспитами з хімії на рівні PhD. Вам потрібна та, що відповідає за менше ніж секунду і коштує частку цента за відповідь. Саме для цього створені ці моделі. Але це не означає, що ці моделі дурні або ненадійні. На бенчмарках з кодування GPT-5.4 Mini набрав 54.4% на SWE-Bench Pro — тесті, що оцінює здатність моделі виправляти реальні проблеми на GitHub, — тоді як старий GPT-5 Mini — 45.7%, а повний GPT-5.4 — 57.7%. На OSWorld-Verified, що тестує, наскільки добре модель може керувати настільним комп’ютером, читаючи скріншоти, Mini досяг 72.1%, майже так само, як флагман — 75.0%, і обидві перевищують людську базу 72.4%. GPT-5.4 Nano, у свою чергу, має 52.4% на SWE-Bench Pro і 39.0% на OSWorld — нижче за Mini, але все ще значний прорив порівняно з попередніми Nano-моделями.

«GPT-5.4 є кроком вперед для Mini і Nano у наших внутрішніх оцінках», — сказав заступник CTO Perplexity Джеррі Ма після тестування обох. «Mini демонструє сильне логічне мислення, а Nano — швидкий і ефективний для живих розмовних робочих процесів.» Замість маршрутизації кожного завдання через дорогий флагманський модель, тепер можна створювати системи, де велика модель планує і координує, а менші моделі виконують основну роботу паралельно — шукають у кодовій базі, читають документи або обробляють форми. Як показано у нашому порівнянні GPT-5.4 і Grok 4.20, важливо, де саме модель знаходиться у робочому процесі, так само, як і яку модель ви обираєте.  GPT-5.4 Mini працює за ціною $0.75 за мільйон вхідних токенів і $4.50 за мільйон вихідних токенів через API. GPT-5.4 Nano ще дешевший: $0.20 за мільйон вхідних токенів і $1.25 за мільйон вихідних — ціна, яка робить щоденне виконання великої кількості запитів фінансово реалістичним для стартапів. Для порівняння, Nano приблизно у чотири рази дешевший за Mini за входами. Для звичайних користувачів ChatGPT GPT-5.4 Mini доступний вже сьогодні для користувачів Free і Go через опцію “Thinking” у меню Plus. Платні підписники, які досягнуть лімітів GPT-5.4, автоматично перейдуть на Mini. GPT-5.4 Nano наразі доступний лише через API — OpenAI явно позиціонує його як інструмент для розробників, а не для споживачів.