我可以本地运行 GPT-5.4 Mini 吗？

OpenAI | 400,000 令牌上下文 | 输入 $0.75/M，输出 $4.50/M。GPT-5.4 mini 将 GPT-5.4 的核心能力带入更快、更高效的模型，针对高吞吐量工作负载进行了优化。支持文本和图像输入，在推理、编码和工具使用方面表现强劲，同时降低了大规模部署的延迟和成本。该模型设计用于需要能力与效率平衡的生产环境，适合聊天应用、编码助手和大规模智能体工作流。GPT-5.4 mini 提供可靠的指令遵循、扎实的多步骤推理和多样任务中的稳定表现，同时提升成本效率。

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船长笔记

由 Captain 撰写，本站编辑

2026-10-13 的笔记

GPT-5.4 Mini 是 OpenAI 的 GPT-5.4 的更小更快版本，专为需要强大推理和工具使用能力但又不想支付旗舰级价格的生产工作负载设计。它支持跨 400,000 令牌的上下文窗口处理文本和图像输入。如果你运行编码助手、代理流水线或高流量聊天产品，并希望控制成本，这个版本是首选。

以……著称

400,000 令牌的上下文窗口，轻松处理长文档和多轮对话。
支持文本和图像输入，覆盖大多数实际生产需求。
专为高吞吐量代理工作流和工具使用流水线设计。
比完整 GPT-5.4 延迟更低，适合大规模响应速度要求高的场景。
在多样化、多步骤任务中表现出可靠的指令遵循能力。

注意

权重封闭，仅限 API 访问——无法本地运行或检查模型。
输出令牌成本是输入令牌的六倍；生产环境中需注意输出长度。
OpenAI 未发布基准数据，无法直接与竞争对手比较。

最适合

与……比较

gpt-oss-120b
开源权重模型
131,072 令牌上下文 · $0.15/M 输入，$0.60/M 输出
gpt-oss-20b
开源权重模型
131,072 令牌上下文 · $0.02/M 输入，$0.09/M 输出
GPT-6 Luna
仅限API模型
1,050,000 令牌上下文 · $0.10/M 输入，$0.50/M 输出
GPT-5.6 Luna
仅限API模型
1,050,000 令牌上下文 · $0.20/M 输入，$1.20/M 输出

来自 openai 的更多文本模型

常见问题

我可以本地运行 GPT-5.4 Mini 吗？: 不可以——OpenAI 没有发布该模型的开放权重，只能通过 API 访问。
GPT-5.4 Mini 的价格和上下文长度是多少？: 输入令牌每百万 0.75 美元，输出令牌每百万 4.50 美元，上下文窗口为 400,000 令牌。
GPT-5.4 Mini 与 GPT-5.4 有何不同？: GPT-5.4 Mini 以较低延迟和成本换取部分峰值能力，更适合高吞吐量或成本敏感的部署，而非最难的单次任务。

船长评语
生产环境中代理和编码工作的理智默认选择——能力足够，速度够快，价格适合大规模运行。

船长根据模型自身描述和模型卡撰写这些笔记。价格和上下文大小为撰写时提供商的数据，可能会变动。

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Updated Oct 22, 2026

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GPT 5.4 Mini 热度趋势

自17 Mar 2026以来的热度分数

热度评分

8,137°

本周

▲

2.7%

8,132° 当时，8,137° 现在

本月

▲

12.9%

8,117° 当时，8,137° 现在

过去一年

n/a

尚未发布/跟踪

7,000°

起点

评分范围是 0° 到 9,999°。低于 7,000° 的部分保留给还没有任何来源报告的模型，这些模型用替代数值填充，保证列表完整。7,000° 是有实际数据的起点：一个有真实数据但几乎没人下载的模型就在这里，后续的度数都是基于它的测量。起点本身不反映模型质量，只有起点以上的度数才区分不同模型。

+1,137°

OpenRouter 令牌

该模型在过去30天内通过OpenRouter处理了61,454,896,557个令牌，包含提示和回答。每10,000,000个令牌计为一次下载，共计6,145次；最后一天的令牌计入采用率。来源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)。

显示详细分解

本站上的每个数字都可以查证。这个模型的热度评分是 8,137°，这里一步步展示了它是如何组成的，每一步都有累计总分：起点、每个来源增加的度数、模型类型的加成以及权重年龄的扣减。颜色对应上方图表的区间。最后的词汇表解释了所有术语。

1
从起点开始。
为什么是 7,000° 而不是零：评分范围是 0° 到 9,999°，低于 7,000° 的部分保留给还没有任何来源报告的模型，这些模型用替代数值填充，保证列表完整且不会超过有数据的模型。7,000° 是有实际数据的起点。一个有真实数据但几乎没人下载的模型就在这里；后续的度数都是测量值，起点以上有十个十倍下载阶梯，每阶梯增加 300°。起点对所有模型一样，不影响排名；区分模型的是起点以上的度数。
7,000°
累计总数
2
加上下载量。
总共6,145个下载等价量，来自OpenRouter 令牌。下载量增加十倍，热度增加相同的300°，所以大小很重要，但不会让分数失控。
+1,137°
8,137°
累计总数
=
热度得分。
这个模型在本站所有榜单上的排名。没有其他因素会调整它。
8,137°

术语表：这里用到的术语

热度得分: 一个数字，表示模型当前的使用和需求程度，范围从0°到9,999°。本站所有标注为最热门的榜单都按这个分数排序，别无他物。
基准线: 所有有真实数据的模型起始于7,000°。分数范围是0°到9,999°；基准线以下的部分保留给无数据的替代模型，这样有数据的模型总是排在无数据模型之上。基准线对所有人相同，不影响排名；超过基准线的度数才是实际测量值。
下载等价量: 得分中当作下载计算的所有项目总和：下载本身，每个种子上传者算1,000，每个AI Horde图片和每次生成网站的运行算一个。
对数刻度: 以十为单位计数，而不是以一为单位：从1,000到10,000下载增加的热度和从10,000到100,000增加的热度相同。这样可以防止巨头压倒一切。
点赞: 来自所有来源的点赞和竖起大拇指，每个点赞在对数刻度上价值半个下载。
采用率: 模型当前每天的下载次数，基于两次读数的差值。权重是下载项的四分之一。
测量与估算: 测量表示有两个来源的读数，且差异是真实的。估算表示只知道今天的总数，过去的数据是根据模型的生命周期分配的；网站会说明显示的是哪种。
做种者: 指那些在线保存权重副本供他人通过种子下载的人，或者提供同样服务的托管镜像。每个做种者相当于1000次下载。
AI Horde: 一个志愿者网络，在捐赠的电脑上免费生成图片。它用某个模型生成的图片数量是公开的，每张图片算作一次下载。
生成网站: 托管自己模型副本并允许用户生成的站点，比如PixAI、SeaArt和Yodayo。它们的下载计数和Civitai一样，每次生成算一次下载。
OpenRouter 令牌: 通过API提供的文本模型，如Claude或GPT，没有权重需要下载，因此其使用量以令牌计量：过去30天内通过OpenRouter（一种许多应用使用的网关）读取和生成的文本片段。每10,000,000个令牌计为一次下载。来源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)，CC BY 4.0。
完整模型（检查点）: 权重文件本身，是能独立生成的文件。它会获得额外加分，因为附加组件依赖它。
LoRA和嵌入: 小型附加文件，用来引导别人的权重朝向某种风格、角色或概念。它们不能单独运行。
家族与权重: 模型构建所基于的基础，比如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每个模型继承其家族权重的发布日期。
年龄: 根据家族权重发布多久，扣除的度数：每年150°，最多750°。它保留了那些积累了多年下载量的老模型，防止它们被挤出榜单顶部。
家族加成: 对当前网站重点推广的某个家族的LoRA给予的小幅度限制性加分，总是在分数细目中列出。
替代分数: 给还没有任何来源报告的模型一个稳定的最低分数，这样榜单才完整。它永远不会高于有数据的模型。
新模型！（宽限期）: 不到7天的新模型显示“新模型！”而非分数，且不参与排名。其分数从第一天开始计算，但一天大的模型增长最快，若不等待，周榜#1总是昨天刚发布的模型，而非持续一周的。
趋势: 模型在某段时间内的增长与同一时间段内典型模型增长的对比。比典型快表示上升，比典型慢表示下降。
典型模型: 目录的中间值：一半有数据的模型增长比它快，一半比它慢。

这个模型的受欢迎程度相对于整个目录的变化：它在每个时间段内下载量、点赞和使用量的增长，和同一时间段内典型模型的增长相比，以及当时的热度分数。高于典型增长表示上升，低于则表示下降。过去的数据是从今天的总数、模型的第一天和测量的下载速度（如果有两次测量）推算出来的；如果模型在某个时间段开始时不存在，则显示为 n/a。