OpenAI phát hành GPT-5.4 mini và nano, tiếp cận hiệu suất mô hình hàng đầu với chi phí thấp hơn

OpenAI hôm thứ Ba đã ra mắt hai mô hình nhỏ mạnh nhất từ trước đến nay của mình là GPT-5.4 mini và GPT-5.4 nano, giảm đáng kể khoảng cách về hiệu năng so với các mô hình hàng đầu với độ trễ thấp hơn và chi phí thấp hơn.

GPT-5.4 mini vượt trội hơn toàn diện so với thế hệ trước GPT-5 mini trong các lĩnh vực cốt lõi như lập trình, suy luận, hiểu đa phương thức và gọi công cụ, tốc độ chạy tăng hơn 2 lần, và trong các bài kiểm tra chuẩn như SWE-Bench Pro, gần đạt hiệu suất của GPT-5.4 lớn hơn nhiều.

GPT-5.4 nano là lựa chọn nhẹ nhất, có độ trễ thấp nhất, chỉ mở API cho nhà phát triển, được thiết kế dành riêng cho phân loại dữ liệu, trích xuất và các nhiệm vụ lập trình đơn giản.

Việc ra mắt hai mô hình này nhằm lấp đầy khoảng trống của các mô hình lớn trong các tình huống tương tác thời gian thực, nơi mà độ trễ quá cao khiến việc triển khai gặp khó khăn, ảnh hưởng trực tiếp đến các thị trường kinh doanh đang phát triển nhanh như trợ lý lập trình, hệ thống đại lý AI và ứng dụng đa phương thức.

mini hướng tới người tiêu dùng, nano có API riêng

Từ hôm nay, GPT-5.4 mini chính thức đồng thời ra mắt qua ba kênh: API của OpenAI, nền tảng Codex và ChatGPT.

Giá API của GPT-5.4 mini là 0.75 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 4.50 USD cho mỗi triệu token đầu ra, hỗ trợ nhập văn bản và hình ảnh, gọi công cụ, gọi hàm, tìm kiếm web, truy xuất tệp, điều khiển máy tính và mở rộng kỹ năng, với cửa sổ ngữ cảnh lên tới 400.000 token.

Trên nền tảng Codex, GPT-5.4 mini chỉ tiêu thụ khoảng 30% hạn mức của GPT-5.4, giúp giảm chi phí xử lý các nhiệm vụ lập trình đơn giản xuống khoảng một phần ba so với mô hình hàng đầu. Codex còn hỗ trợ giao phó công việc cho các tiểu trí thông minh chạy bằng GPT-5.4 mini, tự động phân chia các nhiệm vụ có mật độ suy luận thấp cho các mô hình rẻ hơn.

Trên ChatGPT, người dùng miễn phí và Go có thể chọn sử dụng GPT-5.4 mini qua menu “+” với chức năng “Thinking”; các người dùng trả phí khác khi đạt giới hạn tốc độ truy cập GPT-5.4 Thinking, mô hình này sẽ tự động được kích hoạt như một lựa chọn giảm tải.

Hiện tại, GPT-5.4 nano chỉ mở API cho nhà phát triển, với giá 0.20 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 1.25 USD cho mỗi triệu token đầu ra, là mô hình mới có giá thấp nhất trong hai. OpenAI cho biết, nano phù hợp cho các tình huống các tiểu trí thông minh phối hợp điều hành các mô hình cao cấp, đảm nhiệm các nhiệm vụ phụ trợ nhỏ hơn.

mini gần như đạt hiệu năng của mô hình hàng đầu, nano vượt xa thế hệ trước

Theo dữ liệu đánh giá do OpenAI công bố, GPT-5.4 mini thể hiện xuất sắc đặc biệt trong các nhiệm vụ lập trình và đa phương thức.

Trong bài kiểm tra tiêu chuẩn SWE-bench Pro, mini đạt 54.4%, gần sát với GPT-5.4 là 57.7%, khoảng cách chỉ còn 3.3 điểm phần trăm, trong khi GPT-5 mini chỉ đạt 45.7%.

Trong bài kiểm tra điều khiển máy tính OSWorld-Verified, mini đạt 72.1%, gần sát GPT-5.4 là 75.0%, và vượt xa GPT-5 mini chỉ 42.0%.

Về khả năng gọi công cụ, GPT-5.4 mini đạt 93.4% trong bài kiểm tra τ2-bench về viễn thông, tăng rõ rệt so với GPT-5 mini là 74.1%. Trong bài kiểm tra trí tuệ chung GPQA Diamond, mini đạt 88.0%, nano đạt 82.8%, đều vượt qua GPT-5 mini là 81.6%.

Điều đáng chú ý là, trong một số nhiệm vụ thị giác, GPT-5.4 nano thể hiện kém hơn GPT-5 mini, điểm OSWorld-Verified của nano là 39.0% thấp hơn so với 42.0% của mini. Tuy nhiên, trong các nhiệm vụ lập trình và gọi công cụ, nano vẫn thể hiện rõ sự cải thiện so với thế hệ trước.

OpenAI cho biết, ưu tiên của nano là độ trễ thấp và chi phí thấp, chứ không phải toàn diện về hiệu năng, các nhà phát triển cần cân nhắc kỹ dựa trên nhiệm vụ cụ thể khi lựa chọn.

Kiến trúc tiểu trí thông minh, hợp tác đa mô hình tạo ra phương thức thiết kế sản phẩm mới

Trong tài liệu công bố, OpenAI nhấn mạnh vị trí của hai mô hình mới trong hệ thống phân tầng đa mô hình.

Lấy ví dụ về trợ lý lập trình tự phát triển Codex, GPT-5.4 đảm nhiệm vai trò lập kế hoạch, phối hợp và đưa ra quyết định cuối cùng, trong khi các tiểu trí thông minh con chạy bằng GPT-5.4 mini xử lý song song các nhiệm vụ nhỏ hơn như truy xuất mã nguồn, xem xét tệp lớn và hỗ trợ xử lý tài liệu.

OpenAI cho biết, khi các mô hình nhỏ có tốc độ nhanh hơn và chức năng mạnh hơn, các nhà phát triển không cần dùng một mô hình duy nhất để xử lý tất cả các nhiệm vụ, mà có thể xây dựng hệ thống, trong đó các mô hình lớn đảm nhiệm vai trò quyết định, còn các mô hình nhỏ thực thi nhiệm vụ nhanh chóng và quy mô lớn. OpenAI nói:

GPT-5.4 mini là mô hình nhỏ mạnh nhất mà chúng tôi từng phát triển cho quy trình làm việc này.

Kiến trúc này đặc biệt quan trọng trong các công việc có tần suất cao, như trợ lý lập trình, phân tích ảnh chụp màn hình và hiểu hình ảnh thời gian thực, nơi độ trễ phản hồi ảnh hưởng trực tiếp đến trải nghiệm sản phẩm. Lựa chọn tối ưu thường không phải là mô hình có khả năng mạnh nhất, mà là mô hình cân bằng tốt nhất giữa tốc độ, độ tin cậy của công cụ và hiệu quả nhiệm vụ.

Đối với các nhà phát triển, việc ra mắt GPT-5.4 mini và nano giúp rõ ràng hơn về con đường giảm đáng kể chi phí suy luận mà không làm giảm tổng thể trí thông minh của hệ thống.

Cảnh báo rủi ro và điều khoản miễn trừ trách nhiệm

Thị trường có rủi ro, đầu tư cần thận trọng. Bài viết này không phải là lời khuyên đầu tư cá nhân, cũng không xem xét các mục tiêu đầu tư, tình hình tài chính hoặc nhu cầu đặc thù của từng người dùng. Người dùng cần cân nhắc xem các ý kiến, quan điểm hoặc kết luận trong bài có phù hợp với tình hình của mình hay không. Đầu tư theo đó, chịu trách nhiệm hoàn toàn.