#性价比

sitin
1周前
GPT-5.4 正式版才发布不到两周,OpenAI 又出手了。 昨天直接放出两个小模型:GPT-5.4 mini 和 GPT-5.4 nano,官方说法是"迄今最强小模型"。 GPT-5.4 mini 基本已经不是“小模型”的感觉了。你拿它去做编程、工具调用、甚至操作电脑,很多场景下已经和满血版差距非常小,但速度更快、价格直接砍到三分之一。 这种级别的性价比,对我们这种天天跑 Agent、写自动化的人来说,影响是实打实的:以前你会纠结“这个任务值不值得调大模型”,现在很多地方可以直接无脑 mini。 更狠的是 nano。这个东西不是让你“变强”,是让你“敢用”。以前很多批量任务,比如大规模数据处理、内容生成、打标签,你是知道能做,但不敢做——因为成本太高。 现在 nano 这个价格,基本就是把这些场景全解锁了。你可以随便跑、随便试,甚至可以让 Agent 大量并行去干活,这在以前是想都不敢想的。 我觉得最关键的不是模型本身,而是它背后的一个趋势:大模型负责思考,小模型负责执行。 一个复杂任务里,真正需要“聪明”的其实就那一小部分,大部分都是重复劳动。以前我们是拿最贵的大脑干最机械的活,现在终于开始分工了。这件事一旦跑通,Agent 的效率和成本结构会直接被改写。 但也别盲目乐观,比如 mini 在超长上下文下还是明显掉性能,nano 在复杂操作上也不太行。所以接下来真正拉开差距的,不是谁用哪个模型,而是谁能把“模型分层 + 任务拆解”这套系统设计好。 一句话总结这波更新: 不是模型变强了,是“用 AI 的方式”变了。