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OpenAI lance GPT-5.4 Pro et les modèles « Thinking » dotés d'une fenêtre contextuelle d'un million de mots
élémentOpenAI a officiellement annoncé la sortie de son dernier modèle de base, GPT-5.4 , qu’il décrit comme le modèle de niveau professionnel le plus performant et le plus efficace à ce jour. Selon AIbase, la série suit une stratégie de lancement différenciée : parallèlement à la version standard, OpenAI a présenté GPT-5.4Thinking— un modèle de raisonnement spécialisé dans la logique complexe — et GPT-5.4Pro, conçu pour les tâches hautement performantes.
Sur le plan technologique, la version API de GPT-5.4 offre une mise à niveau majeure, avec une fenêtre de contexte pouvant atteindre 1 million de tokens— la plus grande jamais proposée par OpenAI. Le modèle réalise également des gains notables en termes d'efficacité des tokens, ce qui lui permet de résoudre des problèmes similaires avec moins de ressources.
En matière de sécurité et de précision, le nouveau modèle réduit le taux d'erreur par instruction de 33 % par rapport à GPT-5.2, et diminue les erreurs de réponse globales de 18 %. Afin d'atténuer les risques potentiels de « tromperie par la chaîne de pensée » dans les modèles de raisonnement, OpenAI a mis en place un nouveau système d'évaluation de la sécurité. Les tests indiquent que GPT-5.4Thinking offre une plus grande transparence, rendant difficile la dissimulation ou la fabrication de ses étapes de raisonnement.
Lors des évaluations comparatives, GPT-5.4 a obtenu d’excellents résultats, établissant de nouveaux records dans des tests d’utilisation informatique tels que OSWorld-Verified et WebArena Verified, tout en atteignant un score impressionnant de 83 % à la tâche de connaissance GDPval.
Brendan Foody, PDG de Mercor, a souligné que le modèle est également en tête des benchmarks APEX-Agents dans des domaines professionnels tels que la finance et le droit, excellant particulièrement dans la génération de modèles financiers, d'analyses juridiques et d'autres livrables de longue haleine. Grâce au nouveau système de « recherche d'outils », le modèle gagne en efficacité lors de l'appel d'outils externes, réduisant considérablement la surcharge de tokens dans les scénarios d'intégration d'outils à grande échelle.
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