MODEL ANALYSIS
GPT-5.4 mini
OpenAI 的模型详情:聚合公开能力、价格、Token、速度、延迟和 Provider 实测数据,不重新评测或修改原始分数。
模型概览
GPT-5.4 mini 的 Intelligence Index 为 16.6,生成速度为 180.8 Token/s,完整评测成本为 暂无数据。这些指标分别反映能力、吞吐和评测经济性,不能合并成单一“最好”结论。
技术规格
- 机构
- OpenAI
- 发布日期
- 2026-03-17
- 推理类型
- 非推理模型
- 模型权重
- 闭源
- 上下文窗口
- 400,000 Token
- 输入模态
- 文本、图像
- 输出模态
- 文本
- 性能来源
- OpenAI
INTERACTIVE COMPARISON
模型指标比较器
切换指标并按状态、推理类型和权重开放性筛选。首屏服务端呈现前 24 个模型,浏览器随后载入完整数据,并始终保留当前模型。
INTELLIGENCE
Artificial Analysis 智能指数
v4.1 由 9 项独立评测组成;数值越高越好。蓝色代表当前模型。
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INTELLIGENCE BREAKDOWN
9 项组成评测
各列保留来源站点的展示口径;GDPval 使用归一化值,AA-Omniscience 使用知识可靠指数,其余为通过率。
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| 项目 | 数值 |
|---|---|
| GDPval-AA v2 | 14.2% |
| SciCode | 39.6% |
| AA-LCR | 30.3% |
| AA-Omniscience | -45.9 |
| Humanity's Last Exam | 5.7% |
| GPQA Diamond | 60.6% |
| CritPt | 0.0% |
AA-BRIEFCASE
真实知识工作成果质量
Elo 来自对可交付成果的成对比较;同时观察分析质量、呈现质量和任务要求通过率。
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AA-OMNISCIENCE
知识与幻觉
指数同时考虑正确回答和避免幻觉。当前模型准确率 25.3%,幻觉率 95.3%。
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INTELLIGENCE VS COST
能力与单任务成本
右上代表能力更高但成本也更高;理想区域通常靠近左上。横轴使用对数刻度,避免高价模型压扁主体分布。
TOKEN USE
输出 Token 使用
Token 更多不等于回答更好;它同时影响成本和等待时间。先看同任务下的回答与推理构成。
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| 项目 | 数值 |
|---|---|
| Llama 4 Scout | 1,249 Token |
| Llama 3.3 70B | 1,686 Token |
| GPT-5.6 Sol (Non-reasoning) | 2,074 Token |
| Llama 4 Maverick | 2,089 Token |
| GPT-5.6 Luna (Non-reasoning) | 2,110 Token |
| GPT-5.6 Terra (Non-reasoning) | 2,154 Token |
| GPT-5.6 Terra (low) | 2,258 Token |
| GPT-5.6 Luna (low) | 2,298 Token |
| gpt-oss-120b (low) | 2,475 Token |
| GPT-5.5 Instant (June 2026) | 2,493 Token |
| GPT-5.6 Sol (low) | 2,508 Token |
| Mistral Large 3 | 3,031 Token |
| Nova 2.0 Pro Preview | 3,631 Token |
| GPT-5.6 Luna (medium) | 3,663 Token |
| Granite 4.1 30B | 3,709 Token |
| GPT-5.6 Terra (medium) | 3,769 Token |
| GPT-5.6 Sol (medium) | 4,203 Token |
| Gemma 4 31B | 4,537 Token |
| Nova 2.0 Pro Preview (low) | 4,915 Token |
| Granite 4.1 3B | 5,070 Token |
PRICE AND COST
价格与评测成本
API 标价、单任务成本和跑完整套评测的成本是三个不同口径,这里分开呈现。
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| 项目 | 数值 |
|---|---|
| Llama 4 Scout | 0.01 美元 |
| MiMo-V2.5 | 0.01 美元 |
| gpt-oss-120b (low) | 0.02 美元 |
| gpt-oss-20b (high) | 0.02 美元 |
| HyperNova 60B 2605 | 0.02 美元 |
| NVIDIA Nemotron 3 Nano | 0.02 美元 |
| DeepSeek V4 Flash (max) | 0.02 美元 |
| Gemma 4 26B A4B | 0.03 美元 |
| MiMo-V2.5-Pro | 0.03 美元 |
| Llama 4 Maverick | 0.03 美元 |
| Gemma 4 31B | 0.03 美元 |
| GPT-5.6 Luna (low) | 0.04 美元 |
| DeepSeek V4 Pro (high) | 0.04 美元 |
| Gemini 3.1 Flash-Lite | 0.04 美元 |
| DeepSeek V4 Pro (max) | 0.04 美元 |
| GPT-5.6 Luna (medium) | 0.05 美元 |
| GPT-5.6 Luna (Non-reasoning) | 0.05 美元 |
| Mistral Large 3 | 0.06 美元 |
| gpt-oss-120b (high) | 0.06 美元 |
| Mercury 2 | 0.07 美元 |
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| 项目 | 数值 |
|---|---|
| 缓存命中 | 0.08 美元 |
| 输入 | 0.75 美元 |
| 输出 | 4.5 美元 |
CONTEXT WINDOW
上下文窗口
上下文窗口表示单次请求可处理的最大 Token 数,不代表模型一定能在全窗口内保持同等检索质量。
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| 项目 | 数值 |
|---|---|
| Llama 4 Scout | 10,000,000 Token |
| Muse Spark 1.1 (xhigh) | 1,048,576 Token |
| Kimi K3 | 1,048,576 Token |
| Gemini 3.5 Flash | 1,000,000 Token |
| MiMo-V2.5-Pro | 1,000,000 Token |
| Nova 2.0 Omni (medium) | 1,000,000 Token |
| Gemini 3.5 Flash (minimal) | 1,000,000 Token |
| GPT-5.6 Luna (low) | 1,000,000 Token |
| GPT-5.6 Sol (low) | 1,000,000 Token |
| Inkling | 1,000,000 Token |
| Claude Sonnet 5 (low) | 1,000,000 Token |
| Nova 2.0 Omni | 1,000,000 Token |
| MiMo-V2.5 | 1,000,000 Token |
| NVIDIA Nemotron 3 Nano | 1,000,000 Token |
| Claude Sonnet 5 (max) | 1,000,000 Token |
| GPT-5.6 Terra (medium) | 1,000,000 Token |
| Gemini 2.5 Pro | 1,000,000 Token |
| MiniMax-M3 | 1,000,000 Token |
| Claude Opus 4.7 (Non-reasoning, high) | 1,000,000 Token |
| GPT-5.6 Luna (max) | 1,000,000 Token |
OUTPUT SPEED
回答生成速度
模型开始输出后每秒生成的 Token;不包含开始回答前的等待时间。
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| 项目 | 数值 |
|---|---|
| Mercury 2 | 1,039.3 Token/s |
| LFM2.5-VL-1.6B | 418 Token/s |
| Step 3.7 Flash | 406.5 Token/s |
| Granite 4.0 H Small | 403.8 Token/s |
| HyperNova 60B 2605 | 370.2 Token/s |
| LFM2.5-8B-A1B | 337 Token/s |
| Gemini 3.1 Flash-Lite | 335.3 Token/s |
| gpt-oss-120b (low) | 332.2 Token/s |
| Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning | 317.6 Token/s |
| gpt-oss-120b (high) | 311.6 Token/s |
| Step 3.5 Flash 2603 | 297.5 Token/s |
| Nova Micro | 293.1 Token/s |
| Qwen3.5 Omni Flash | 247.5 Token/s |
| NVIDIA Nemotron 3 Super | 245.5 Token/s |
| gpt-oss-20b (low) | 244.7 Token/s |
| gpt-oss-20b (high) | 224.7 Token/s |
| Nemotron 3 Ultra | 209.2 Token/s |
| Trinity Large Thinking | 207.2 Token/s |
| Qwen3.7 Max | 203.7 Token/s |
| GPT-5.6 Luna (Non-reasoning) | 202.9 Token/s |
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| 项目 | 数值 |
|---|---|
| gpt-oss-120b (low) | 7.4 秒 |
| GPT-5.6 Luna (Non-reasoning) | 10.4 秒 |
| GPT-5.6 Luna (low) | 11.7 秒 |
| Llama 4 Scout | 15.1 秒 |
| GPT-5.6 Terra (Non-reasoning) | 17 秒 |
| GPT-5.6 Terra (low) | 17.4 秒 |
| GPT-5.6 Luna (medium) | 18.9 秒 |
| Llama 4 Maverick | 18.9 秒 |
| Llama 3.3 70B | 19.5 秒 |
| Mercury 2 | 26.7 秒 |
| GPT-5.6 Terra (medium) | 29.4 秒 |
| Nova 2.0 Pro Preview | 34 秒 |
| GPT-5.6 Sol (Non-reasoning) | 36 秒 |
| Nova 2.0 Pro Preview (low) | 37.8 秒 |
| GPT-5.6 Luna (high) | 42 秒 |
| GPT-5.6 Sol (low) | 44.9 秒 |
| Mistral Large 3 | 57.3 秒 |
| Qwen3.5 122B A10B | 57.9 秒 |
| GPT-5.6 Terra (high) | 59.6 秒 |
| Gemini 3.1 Flash-Lite | 60.6 秒 |
LATENCY
首个回答 Token 等待
推理模型的等待时间可能包含内部推理;低延迟更适合实时交互。
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| 项目 | 合计 | 输入处理 | 推理等待 |
|---|---|---|---|
| Phi-4 Multimodal | 0.6 秒 | 0.6 秒 | 0 秒 |
| Ministral 3 3B | 0.6 秒 | 0.6 秒 | 0 秒 |
| GPT-5.6 Luna (Non-reasoning) | 0.6 秒 | 0.6 秒 | 0 秒 |
| GPT-5.6 Terra (Non-reasoning) | 0.7 秒 | 0.7 秒 | 0 秒 |
| Ministral 3 8B | 0.7 秒 | 0.7 秒 | 0 秒 |
| Granite 4.1 8B | 0.8 秒 | 0.8 秒 | 0 秒 |
| Mistral Small 4 | 0.8 秒 | 0.8 秒 | 0 秒 |
| Llama 4 Scout | 0.8 秒 | 0.8 秒 | 0 秒 |
| Phi-4 Mini | 0.8 秒 | 0.8 秒 | 0 秒 |
| GPT-5.4 mini | 0.6 秒 | 0.6 秒 | 0 秒 |
END-TO-END RESPONSE TIME
端到端响应时间
按收到 500 个输出 Token 计算,合计输入处理、推理和文本生成时间。
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| 项目 | 合计 | 输入处理 | 推理 | 生成 500 Token |
|---|---|---|---|---|
| Nova Micro | 2.6 秒 | 0.9 秒 | 0 秒 | 1.7 秒 |
| GPT-5.6 Luna (Non-reasoning) | 3.1 秒 | 0.6 秒 | 0 秒 | 2.5 秒 |
| Ministral 3 3B | 3.6 秒 | 0.6 秒 | 0 秒 | 3 秒 |
| NVIDIA Nemotron Nano 12B v2 VL | 3.7 秒 | 1.2 秒 | 0 秒 | 2.5 秒 |
| GPT-5.6 Luna (low) | 3.7 秒 | 1.2 秒 | 0 秒 | 2.5 秒 |
| Gemini 3.5 Flash (minimal) | 3.8 秒 | 0.9 秒 | 0 秒 | 2.9 秒 |
| Qwen3.5 Omni Flash | 3.8 秒 | 1.8 秒 | 0 秒 | 2 秒 |
| Ling 2.6 Flash | 3.9 秒 | 1.1 秒 | 0 秒 | 2.8 秒 |
| Mistral Small 4 | 4 秒 | 0.8 秒 | 0 秒 | 3.2 秒 |
| GPT-5.4 mini | 3.4 秒 | 0.6 秒 | 0 秒 | 2.8 秒 |
CAPABILITY INDICES
专业能力指数
不同专题由不同评测组合形成,适合在相同专题内比较,不应跨专题直接比较。
| 专题 | 能力指数 | 单任务成本 | 任务耗时 | 输出 Token |
|---|---|---|---|---|
| 经济学 | 17.0 | US$0.01 | 0.05 分钟 | 520 |
FAQ
常见问题
以下回答均由本页公开结构化数据生成,便于搜索引擎和 AI 系统理解明确事实。
GPT-5.4 mini 由谁开发?
GPT-5.4 mini 由 OpenAI 开发,发布日期为 2026-03-17。
GPT-5.4 mini 的智能指数是多少?
当前公开 Intelligence Index 为 16.6,该数值为估算值。
GPT-5.4 mini 的生成速度是多少?
公开性能数据为 180.8 Token/s,来源为 OpenAI。
GPT-5.4 mini 的 API 价格是多少?
每 1M Token 的输入价格为 US$0.75,输出价格为 US$4.5。
GPT-5.4 mini 的上下文窗口是多少?
上下文窗口为 400,000 Token。
GPT-5.4 mini 是开放权重模型吗?
不是,模型权重未公开。
GPT-5.4 mini 可以通过哪些 Provider 使用?
原站记录了 2 家 Provider。Provider 明细尚未同步。