OpenAI przedstawia GPT-5.4 – „model do pracy zawodowej”

Czym jest GPT-5.4

GPT-5.4 to nowy model główny OpenAI zaprojektowany z myślą o pracy profesjonalnej. W praktyce ma być modelem, który lepiej radzi sobie z długimi, wieloetapowymi zadaniami, lepiej utrzymuje kontekst i skuteczniej korzysta z narzędzi. W API zastępuje GPT-5.2 jako główny model ogólnego przeznaczenia, a w Codex przejmuje rolę po GPT-5.3-Codex.

W ChatGPT użytkownicy dostają wariant GPT-5.4 Thinking, który potrafi pracować w trybie bardziej rozumującym. OpenAI wskazuje też, że w ChatGPT model może z góry pokazywać plan swojego toku pracy przy dłuższych i trudniejszych zadaniach, co ma ułatwiać korygowanie kierunku odpowiedzi jeszcze w trakcie generowania wyniku.

Najważniejsze cechy modelu:

• nacisk na pracę zawodową i zadania eksperckie,
• lepsze utrzymywanie kontekstu,
• mocniejsze połączenie rozumowania i użycia narzędzi,
• większa przydatność w złożonych przepływach pracy.

Co zmienia się względem wcześniejszych modeli

Najważniejsza zmiana dotyczy połączenia kilku obszarów w jednym modelu. GPT-5.4 ma łączyć możliwości rozumowania znane z GPT-5.2 z kompetencjami kodowymi rozwiniętymi w GPT-5.3-Codex, a do tego lepiej działać w środowiskach z narzędziami, konektorami i bardziej złożonymi zadaniami agentowymi.

OpenAI podaje, że GPT-5.4 poprawia wydajność w kilku ważnych benchmarkach:

• GDPval: 83,0% wygranych lub remisów wobec ekspertów branżowych, wobec 70,9% dla GPT-5.2,
• BrowseComp: 82,7% wobec 65,8% dla GPT-5.2,
• Toolathlon: 54,6% wobec 46,3%,
• SWE-Bench Pro: 57,7%, czyli nieco lepiej niż GPT-5.3-Codex i GPT-5.2.

OpenAI deklaruje też poprawę rzetelności odpowiedzi. W zanonimizowanym zestawie promptów, w których wcześniej zgłaszano błędy faktograficzne:

• liczba nieprawidłowych pojedynczych stwierdzeń względem GPT-5.2 spadła o 33%,
• liczba odpowiedzi zawierających jakiekolwiek błędy zmalała o 18%.

GPT-5.4 w pracy opartej na wiedzy

Jednym z głównych obszarów, na które OpenAI zwraca uwagę, jest praca zawodowa oparta na wiedzy. Chodzi o zadania takie jak:

• tworzenie prezentacji sprzedażowych,
• budowa modeli finansowych,
• redagowanie dokumentów,
• przygotowywanie analiz,
• praca z arkuszami kalkulacyjnymi.

Właśnie w takich zastosowaniach model ma być bardziej spójny, dokładniejszy i mniej wymagający pod względem liczby poprawek.

OpenAI szczególnie podkreśla poprawę pracy z arkuszami, dokumentami i prezentacjami. W wewnętrznym teście zadań przypominających pracę młodszego analityka bankowości inwestycyjnej:

• GPT-5.4 osiągnął średni wynik 87,5%,
• GPT-5.2 miał 68,4%.

Z kolei w porównaniach prezentacji oceniający wybierali wyniki GPT-5.4 w 68% przypadków, wskazując na:

• lepszą estetykę,
• lepsze użycie funkcji generowania obrazu,
• większą różnorodność wizualną.

Komputer, przeglądarka i zadania agentowe

GPT-5.4 jest pierwszym głównym modelem OpenAI z natywnymi zdolnościami korzystania z komputera. Oznacza to, że może wspierać agentów wykonujących działania w aplikacjach i na stronach internetowych, zarówno przez analizę zrzutów ekranu, jak i przez sterowanie interfejsem.

OpenAI opisuje to jako duży krok dla programistów budujących agentów realizujących rzeczywiste zadania.

W benchmarkach model wypada wyraźnie lepiej niż wcześniejsze wersje:

• OSWorld-Verified: 75,0% wobec 47,3% dla GPT-5.2 i 72,4% dla człowieka,
• WebArena-Verified: 67,3%,
• Online-Mind2Web: 92,8% przy obserwacji opartej wyłącznie na zrzutach ekranu.

To sugeruje, że model ma być wyraźnie skuteczniejszy w praktycznych scenariuszach:

• obsługi komputera,
• pracy w przeglądarce,
• realizowania działań krok po kroku,
• wykonywania zadań w aplikacjach i systemach.

Kodowanie i Codex

W obszarze programowania GPT-5.4 ma zachować silne strony GPT-5.3-Codex, ale lepiej łączyć je z ogólnym rozumowaniem i pracą narzędziową. OpenAI wskazuje, że model dorównuje GPT-5.3-Codex, a miejscami go przewyższa, jednocześnie oferując niższe opóźnienia w różnych procesach rozumowania.

W Codex pojawił się też tryb /fast, który według OpenAI może dawać nawet 1,5 raza większą szybkość tokenów przy tym samym modelu i tej samej inteligencji.

Dodatkowo GPT-5.4 wspiera eksperymentalne okno kontekstu 1M tokenów, co ma znaczenie przy pracy nad:

• dużymi repozytoriami,
• długimi dokumentami,
• rozbudowanymi trajektoriami agentów,
• złożonym debugowaniem i iteracją.

Lepsze użycie narzędzi i wyszukiwanie narzędzi

OpenAI mocno akcentuje poprawę współpracy modelu z narzędziami zewnętrznymi. Jedną z nowości jest tool search, czyli wyszukiwanie narzędzi.

Zamiast ładować do kontekstu od razu wszystkie definicje narzędzi, model może wyszukiwać potrzebne definicje dopiero wtedy, gdy są mu potrzebne. To ma:

• obniżać koszty,
• zmniejszać liczbę tokenów,
• przyspieszać działanie agentów,
• poprawiać pracę w dużych ekosystemach narzędzi.

W testach OpenAI taka konfiguracja obniżyła łączne zużycie tokenów o 47% przy zachowaniu tej samej dokładności w zestawie zadań MCP Atlas.

Sam model poprawia też sposób wywoływania narzędzi: w Toolathlon osiąga wyższą dokładność niż GPT-5.2 przy mniejszej liczbie tur potrzebnych do wykonania zadania.

Wyszukiwanie w sieci i długie zapytania

GPT-5.4 ma również lepiej radzić sobie z agentowym wyszukiwaniem w internecie. OpenAI pokazuje to na benchmarku BrowseComp, gdzie:

• GPT-5.4 osiąga 82,7%,
• GPT-5.4 Pro osiąga 89,3%,
• GPT-5.2 osiągał 65,8%.

W praktyce ma to oznaczać lepsze działanie przy pytaniach wymagających:

• wieloetapowego przeszukiwania wielu źródeł,
• szukania trudnych do znalezienia informacji,
• syntezy informacji z różnych miejsc,
• dłuższego utrzymywania kontekstu.

To ważne szczególnie w pracy:

• analitycznej,
• badawczej,
• eksperckiej,
• konsultingowej.

Dostępność i ceny

GPT-5.4 jest wdrażany do ChatGPT, API i Codex.

W ChatGPT:

• GPT-5.4 Thinking trafia do użytkowników Plus, Team i Pro,
• zastępuje GPT-5.2 Thinking,
• GPT-5.4 Pro jest dostępny w planach Pro i Enterprise,
• użytkownicy Enterprise i Edu mogą włączyć wcześniejszy dostęp przez ustawienia administratora.

W API:

• model jest dostępny jako gpt-5.4,
• wariant Pro jest dostępny jako gpt-5.4-pro.

OpenAI zaznacza też, że:

• cena GPT-5.4 jest wyższa niż GPT-5.2,
• model ma zużywać mniej tokenów w wielu zadaniach,
• w efekcie całkowity koszt wykonania pracy może być niższy mimo wyższej stawki jednostkowej,
• dokumentacja API wskazuje również 1,05 mln tokenów okna kontekstu i szczegółowe stawki dla wejścia, wyjścia i batch API.

Wskazówki dla specjalistów

• Warto traktować GPT-5.4 jako model do zadań, w których liczy się jakość wyniku, spójność i praca wieloetapowa, a nie tylko szybka odpowiedź. Szczególnie dobrze może się sprawdzić przy analizach, pracy z dokumentami, arkuszami i złożonych zadaniach programistycznych.
• Zespoły budujące agentów powinny przetestować tool search i długi kontekst, bo to właśnie tam OpenAI pokazuje jedne z największych korzyści praktycznych: mniejsze zużycie tokenów, szybsze odpowiedzi i lepszą pracę w rozbudowanych ekosystemach narzędzi.
• W organizacjach warto rozdzielić użycie GPT-5.4 Thinking i GPT-5.4 Pro zależnie od typu zadania. Pro ma sens tam, gdzie wynik musi być maksymalnie dopracowany i trudny do poprawienia po fakcie, natomiast zwykły GPT-5.4 może być bardziej opłacalny w codziennych przepływach pracy.

Nasz komentarz 💬

GPT-5.4 wygląda jak bardzo wyraźny krok w stronę modeli, które mają być nie tylko mądrzejsze, ale po prostu bardziej użyteczne w codziennej pracy zawodowej. Najciekawsze nie są tu nawet same benchmarki, ale to, że OpenAI łączy w jednym modelu kilka obszarów:

• rozumowanie,
• kodowanie,
• pracę z dokumentami,
• agentów,
• narzędzia.

Z perspektywy firm i specjalistów ważne jest też to, że rozwój modeli coraz wyraźniej idzie w stronę pełnych przepływów pracy, a nie pojedynczych odpowiedzi. To oznacza, że przewagę będą zyskiwać nie tylko ci, którzy umieją dobrze promptować, ale też ci, którzy potrafią zaprojektować cały proces pracy z AI:

• od danych i narzędzi,
• przez kontrolę jakości,
• po wdrożenie wyników.