El 5 de marzo, OpenAI lanzó GPT-5.4. El cambio más importante es: ya no hay un modelo de programación especializado.
Anteriormente, GPT-5.3-Codex era un modelo de programación especializado independiente, lanzado por separado de la línea principal GPT-5.x. Ahora, GPT-5.4 unifica directamente las capacidades de programación de vanguardia, razonamiento y Computer Use en una sola arquitectura de modelo.
Triple competencia
| Dimensión | GPT-5.4 | Comparado con GPT-5.3-Codex |
|---|---|---|
| Programación (SWE-bench Pro) | 57,7% | 55,6% |
| Control de computadora (OSWorld) | 75% | 64% |
| Trabajo de conocimiento (GDPval) | 83% | Ninguno |
Programación ligeramente más fuerte, control de computadora con una ventaja considerable, y la capacidad de trabajo de conocimiento era completamente inexistente en Codex. El primer modelo único en alcanzar un nivel pionero en las tres dimensiones.
Cinco versiones
- Standard: Versión estándar
- Thinking: Versión de razonamiento profundo
- Pro: Versión de alto rendimiento
- Mini: Versión ligera
- Nano: Versión ultraligera
La gama de precios de la API cubre desde unos pocos dólares hasta decenas de dólares. En ChatGPT se llama "GPT-5.4 Thinking"; en la API, gpt-5.4.
Soporte experimental para 1 millón de tokens de contexto, configurable a través de los parámetros model_context_window y model_auto_compact_token_limit.
Señal estratégica
GPT-5.4 representa un giro claro en la estrategia de productos de OpenAI: de "crear modelos diferentes para escenarios diferentes" a "un modelo que lo hace todo".
Esto converge con el enfoque de modelo híbrido de DeepSeek V3.1 y el diseño de modo dual de Qwen3. Parece que el "modelo unificado" se está convirtiendo en un consenso de la industria: el usuario no debería tener que preguntarse "qué modelo usar para este problema".
Fuente de referencia: CocoLoop, Guía técnica de NxCode