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OpenAI stellt GPT-5.4 Pro und Thinking Models mit einem Kontextfenster von einer Million Zeichen vor
ElementOpenAI hat offiziell die Veröffentlichung seines neuesten Grundmodells, GPT-5.4 , angekündigt, das es als das bislang leistungsfähigste und effizienteste Modell für den professionellen Einsatz beschreibt. Laut AIbase verfolgt die Serie eine differenzierte Einführungsstrategie: Neben der Standardversion stellte OpenAI GPT-5.4Thinkingvor – ein auf komplexe Logik spezialisiertes Schlussfolgerungsmodell – sowie GPT-5.4Pro, das für Hochleistungsaufgaben entwickelt wurde.
Auf technologischer Ebene bietet die API-Version von GPT-5.4 ein bedeutendes Upgrade mit einem Kontextfenster von bis zu 1 Million Token– dem größten, das OpenAI je angeboten hat. Das Modell erzielt zudem bemerkenswerte Verbesserungen bei der Token-Effizienz, wodurch es ähnliche Probleme mit weniger Ressourcen lösen kann.
In Bezug auf Sicherheit und Genauigkeit reduziert das neue Modell die Fehlerquote pro Aussage um 33 % im Vergleich zu GPT-5.2 und senkt die Gesamtfehlerquote bei den Antworten um 18 %. Um potenzielle Risiken durch „Chain-of-Thought-Deception“ in Schlussfolgerungsmodellen zu mindern, hat OpenAI ein neues Sicherheitsbewertungssystem eingeführt. Tests zeigen, dass GPT-5.4Thinking eine höhere Transparenz bietet, wodurch es schwieriger wird, seine Schlussfolgerungsschritte zu verbergen oder zu fälschen.
In Benchmark-Bewertungen lieferte GPT-5.4 starke Ergebnisse und stellte neue Rekorde in Computernutzungstests wie OSWorld-Verified und WebArena Verified auf, während es gleichzeitig beeindruckende 83 % bei der GDPval-Wissensaufgabe erreichte.
Brendan Foody, CEO von Mercor, stellte fest, dass das Modell auch bei den APEX-Agents-Benchmarks in Fachbereichen wie Finanzen und Recht führend ist und sich insbesondere bei der Erstellung von Finanzmodellen, Rechtsanalysen und anderen umfangreichen Ergebnissen auszeichnet. Mit dem neuen „Tool-Search“-System wird das Modell beim Aufruf externer Tools effizienter, wodurch der Token-Overhead in Szenarien mit groß angelegter Tool-Integration drastisch reduziert wird.
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