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A OpenAI lança o GPT-5.4 Pro e os modelos de raciocínio com janela de um milhão de contextos

A OpenAI lança o GPT-5.4 Pro e os modelos de raciocínio com janela de um milhão de contextos

28 de Maio de 2026
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A OpenAI anunciou oficialmente o lançamento de seu mais recente modelo fundamental, o GPT-5.4, que descreve como o modelo de nível profissional mais capaz e eficiente até o momento. De acordo com a AIbase, a série segue uma estratégia de lançamento diferenciada: além da versão padrão, a OpenAI apresentou o GPT-5.4Thinking— um modelo de raciocínio especializado em lógica complexa — e o GPT-5.4Pro, desenvolvido para tarefas de alto desempenho.

ChatGPT

No aspecto tecnológico, a versão API do GPT-5.4 traz uma grande atualização, com uma janela de contexto de até 1 milhão de tokens— a maior já oferecida pela OpenAI. O modelo também alcança ganhos notáveis em eficiência de tokens, permitindo-lhe resolver problemas semelhantes com menos recursos.

Em termos de segurança e precisão, o novo modelo reduz a taxa de erros por instrução em 33% em comparação com o GPT-5.2 e diminui os erros gerais de resposta em 18%. Para mitigar riscos potenciais de “engano na cadeia de pensamento” em modelos de raciocínio, a OpenAI introduziu um novo sistema de avaliação de segurança. Testes indicam que o GPT-5.4Thinking oferece maior transparência, tornando difícil ocultar ou fabricar suas etapas de raciocínio.

Em avaliações de benchmark, o GPT-5.4 apresentou resultados sólidos, estabelecendo novos recordes em testes de uso de computador como o OSWorld-Verified e o WebArena Verified, ao mesmo tempo em que alcançou impressionantes 83% na tarefa de conhecimento GDPval.

O CEO da Mercor, Brendan Foody, observou que o modelo também lidera os benchmarks APEX-Agents em domínios profissionais como finanças e direito, destacando-se particularmente na geração de modelos financeiros, análises jurídicas e outros resultados de formato extenso. Com o novo sistema de “busca de ferramentas”, o modelo se torna mais eficiente ao invocar ferramentas externas, reduzindo drasticamente a sobrecarga de tokens em cenários de integração de ferramentas em grande escala.

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