Самый мощный ИИ от OpenAI: презентована новая модель GPT-5.4 с функцией "мышления"
Сегодня, 5 марта, OpenAI представила новую модель ИИ GPT-5.4, которую называет "самой мощной и самой эффективной".
Об этом сообщает РБК-Украина со ссылкой на Techcrunch.
Кроме стандартной версии, пользователям доступны варианты GPT-5.4 Thinking (для мышления) и GPT-5.4 Pro (для высокой производительности).
Версия для разработчиков способна одновременно обрабатывать до миллиона единиц информации (токенов) - это самый большой объем данных среди всех продуктов OpenAI.
Модель также стала более экономной: она выполняет те же задачи, затрачивая значительно меньше ресурсов, чем ее предыдущая версия.
Кроме того, GPT-5.4 показала рекордные результаты в тестах на умение работать с компьютером, а также на уровень общих знаний и выполнение профессиональных задач
Особенности новой модели GPT
По словам гендиректора компании Mercor Брендана Фуди, новая модель стала лидером в тестах на профессиональные знания в области права и финансов. Также GPT-5.4 стала значительно точнее: она на 33% реже ошибается в конкретных фактах и на 18% реже дает общие ложные ответы по сравнению с предыдущей версией.
OpenAI обновила и техническую часть, добавив функцию Tool Search. Теперь искусственный интеллект не загружает инструкции ко всем инструментам сразу, а ищет нужные только при необходимости. Это делает работу системы быстрее и дешевле.
Отдельное внимание уделили безопасности: разработчики ввели проверку "хода мыслей" модели. Это позволяет видеть внутренние рассуждения ИИ при выполнении сложных задач. Такой контроль нужен, чтобы убедиться, что нейросеть не скрывает свою истинную логику от разработчиков
"Обман менее вероятен в Thinking-версии GPT-5.4, что свидетельствует об отсутствии у модели способности скрыть свои рассуждения, а мониторинг цепи мышления остается эффективным инструментом безопасности", - отмечает OpenAI.
Напомним, исследование показало, что чат-боты на базе искусственного интеллекта теряют надежность и чаще допускают ошибки во время длительных разговоров.
В частности, при выполнении одной команды модели демонстрируют успешность в 90%, однако в многоходовых диалогах этот показатель падает до 65%. Хотя общая пригодность моделей к работе снижается лишь на 15%, их ненадежность возрастает на 112%.