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如果说 GPT-5.4 是前沿能力的集大成者，那么3月18日发布的 GPT-5.4 mini 和 GPT-5.4 nano，则是 OpenAI 为Agent 时代量身打造的极致效能工具。这对“小钢炮”组合不仅在速度上实现了飞跃，更针对高频、自动化的 Agent 协作场景进行了深度优化，正式开启了“子代理（Subagent）”协同作业的新篇章。

速度与性能的双重飞跃：

极致响应： 相比前代 GPT-5 mini，推理速度提升了 2 倍以上，极大地降低了高并发 API 调用下的延迟。

能力逼近旗舰： 尽管体积更小，但在 SWE-Bench Pro（编程）、OSWorld-Verified（电脑操作）等核心评测中，这两款模型的能力表现正在快速逼近全尺寸的 GPT-5.4，足以处理大多数生产环境下的复杂任务。

Agent 协作专精： 它们不再试图独立解决一切问题，而是被设计为“任务拆解的专家”——擅长处理 Agent 系统委派的特定子任务，例如代码库检索、多模态逻辑比对、复杂工具链调用等。

长上下文能力： 全系支持 400K Token 上下文窗口，使得小型模型也能处理长文档检索、大型代码库分析等需要长时记忆的任务。

生产力优化： 原生支持文本与图像输入、深度工具调用（Function Calling）以及精准的 Web 搜索，在低延迟场景下保持了极高的任务完成准确度，是构建复杂 Agent 系统的理想基石。

GPT-5.4 mini/nano 的发布，大幅降低了开发者构建 AI 应用的成本与耗时：你再也不必为了一个小任务而强行调用昂贵的大模型了。对于开发者而言，它们是构建大规模 Agent 系统的“骨架”：mini 和 nano 可以作为高效的“打工人”，在后台快速执行代码搜索、数据分类、流程自动化等高频子任务，而将昂贵的旗舰模型留给最终的推理决策。

GPT-5.4 mini/nano 系列究竟能在多大程度上替代全尺寸模型？它们在 Agent 链条中的真实生产力边界在哪里？302.AI将深入对比这对“小钢炮”与旗舰级模型在实际编程与自动化任务中的表现差异。

本评测侧重模型对逻辑，数学，编程，多模态，人类直觉等问题的测试，非专业前沿领域的权威测试。旨在观察对比模型的进化趋势，提供选型参考。

本次测评使用302.AI收录的题库进行独立测试。模型分别就逻辑与数学（共10题），人类直觉（共7题），多模态（共20题）以及编程模拟（共12题）进行案例测试，对应记分规则取最终结果，下文选取代表性案例进行展示。

题库地址：https://docs.google.com/spreadsheets/d/1sBxs60yWsxc9I5Va8Rjc1_le1Omg2hOXbwqOzpImZio/edit?gid=0#gid=0

💡记分规则：

按满分10分记分，设定对应扣分标准，最终取每轮得分的平均值。

编程案例分数评级：

⭐⭐⭐⭐⭐ S 级（封神）： 行业标杆，重新定义标准。

⭐⭐⭐⭐ A 级（卓越）： 生产力合格，无明显短板。

⭐⭐⭐ B 级（优秀）： 表现中规中矩，存在短板。

⭐⭐及以下 C级（不合格）： 不可用，存在明显问题。

GPT-5.4 mini 的多模态识别能力较 nano 来说更精准，整体的细粒度感知和空间识别都更强，输出的推理过程更简洁直接，倾向呈现关键步骤。

GPT-5.4 mini 识别正确

GPT-5.4 nano识别错误

🔍 测评要点：满分需菜单列表+营养解释+可持续性；状况提取错误扣4分，无风险扣1分。多角度分析：边界如素食偏好转vegan计划，扩展到运动结合；借鉴健康AI app如营养追踪；用户意图测试模型的关怀处理，在养生中辅助模糊习惯；信息扩展：这多角度论述直觉的自我调节，如卡路里模糊估算体现代谢本能，与模糊健康数据工具类似机器学习预测，详尽讨论心理因素如动机衰减。

GPT-5.4 mini 输出的方案正确提取了关键需求，结构完整，除菜单规划之外还有营养解释、可持续性和风险分析，非常专业化。

GPT-5.4 nano 虽然也输出了完整食谱及风险分析，但最大疏漏在于对“偶尔疲劳”状态提取不足，定制食谱未提及“偶尔疲劳”的应对方式，只在“调整依据”部分被动提到了“疲劳”问题。

GPT-5.4 mini 生成的核心图形是准确的（自行车、鹈鹕结构），但动态效果明显翻车，车轮旋转方式错误，鹈鹕的腿部也没有与踏板相连。

GPT-5.4 nano 生成的自行车结构出现严重偏差，整体相对粗糙。

GPT-5.4 mini 的输出实现了核心需求，卡片错落排列，悬停有放大效果，视觉现代化；缺陷在于视差效果主要作用于背景和下方卡片，与卡片本身的联动不够明显，层次感稍弱。

GPT-5.4 nano 的输出实现了基本交互功能，但卡片空间层次与立体排列缺失，视差效果单一，深度感较弱。

单从 benchmark 表现来看，GPT-5.4 mini 的能力曲线，已经在多个核心维度上逼近旗舰模型的上限——无论是逻辑推理还是多模态理解，其单点能力与 GPT-5.4 的差距正在迅速收敛。然而，在工程交付质量上，仍存在可感知的差距。

从官方 benchmark 来看（SWE-Bench Pro 54.4% vs 57.7%，OSWorld 72.1% vs 75.0%），GPT-5.4 mini 的性能已进入第一梯队，甚至在逻辑、人类直觉等维度上与旗舰模型的差异已缩至最小，这很容易产生一种直觉——mini 基本已经等价 GPT-5.4。

但只要把测试从 benchmark 拉回到具体案例，这个关系就会有所松动。

在 SVG 生成、前端 3D 卡片这些更偏工程化的案例中，mini 的表现其实很典型：它能准确理解需求，把核心结构搭建出来，而一旦进入细节层面，就会出现各种轻微但真实存在的问题——比如动效逻辑匮乏、组件联动性差、空间层次表达不充分。这些问题单看并不致命，但叠加在一起，很大程度削弱了其交付水平。

这种差距，本质上并不是能力缺失，而更像是稳定性的差距。mini 的角色近似一个执行效率极高的开发者——主干做得很好，但默认不会替你把所有角落都打磨得严丝合缝。

一句话概括：

Nano 和 Mini 之间并不是强和弱的关系，而是明显的能力分层。

从实测案例来看，这种分层其实特别清晰：一旦问题涉及到多模态空间推理、模糊意图理解，或者需要在多个约束之间做权衡，nano 就很容易在关键节点上出现偏差——不是完全能力不足，而是抓不住重点，或者在最关键的一步跑偏。

这点在官方数据里也有直接体现，比如 OSWorld 上 mini 和 nano 的差距几乎是断崖式的。这说明当任务变成“理解+推理+决策”的组合时，nano 很难维持稳定的表现。

但换个角度看，nano 在简单任务上的效率和成本优势又是显而易见的。分类、提取、排序、模板化生成，这类规则明确、路径单一的任务，nano 完成得足够快。

所以与其把它理解为 mini 的降级版，不如把它看成：

当 mini 和旗舰之间存在交付质量差距，而 nano 和 mini 之间又存在能力断层时，一个很自然的结论就出现了：这三类模型，本就不应该被当作同一层级的替代选项。在官方描述里，称之为“subagent 架构”。

因此更现实的做法是：

GPT-5.4 mini 并不能完全等同于旗舰模型，但它已经改变了旗舰模型的使用方式；而 nano 则进一步把成本效率推到了一个可以参与系统设计的维度。这也是这次发布真正有意思的地方：

模型之间的差距，正在从谁更强，变成谁更适合做哪一部分。

步骤指引：对话框内选择模型菜单

输入gpt 5.4 系列即可获取相应版本调用

步骤指引 ：应用超市→聊天机器人→立即体验

选择模型：OpenAI模型→gpt-5.4 系列模型→确认

步骤指引：API超市→语言大模型→OpenAI→gpt-5.4 系列模型

点击【Playground】在线调用 API

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