一、GPT-5.4 是什么？
GPT-5.4 是 OpenAI GPT-5 系列的最新升级之一，主打更强的推理 + 编程 + Agent 自动化能力。相比前一代的编程向模型与工具链，GPT-5.4 更强调在真实工作流中“能做事”：能读更长的上下文、能更好地调用工具，并在 Codex / API 里提供原生的 computer-use 能力。
二、GPT-5.4 的关键升级点
1）更强的编程与工程化能力
- 多文件项目理解与重构更稳
- Bug 定位与修复更一致（减少“修一处坏一片”）
- 更擅长写测试、补边界条件与做迁移改造
2）上下文长度进入“百万级”
在 OpenAI 的官方说明里，GPT-5.4 支持最高约 1M tokens 的上下文窗口（Codex 中为实验性开启），同时也存在一个更常用的“标准窗口”档位（例如 272K）。这意味着：当你需要让模型阅读大型代码仓库、长文档或长链路 Agent 规划时，会比传统 128K/200K 档位更从容。
3）原生 computer-use（更适合 Agent 工作流）
GPT-5.4 在 Codex / API 场景里更偏“代理式”能力：通过截图理解界面、并执行点击/输入/导航等动作，把“写代码”延伸到“把软件流程跑通”。
三、别再用旧对比了：2026 主流编程模型上下文长度对比（更新版）
模型版本更新非常快，建议对比时以官方模型页/文档为准。下面这张表更贴近 2026 年的“主流开发者视角”，并加入了热门国产 coding/agent 模型（含 Coding Plan 生态）。
| 模型（更贴近当前版本） | 阵营 | 上下文/Token 限制（公开文档） | 定位与特点 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.4 / GPT-5.4 Pro | OpenAI | 最高约 1.05M（长上下文；标准档位约 272K） | 强推理 + 编程 + 工具/Agent + computer-use |
| Claude Sonnet 4.x（1M 上下文档） | Anthropic | 1M（beta/高阶档位） | 编码、长上下文推理、Agent 规划能力均衡 |
| Gemini 3.1 Pro（Preview） | 输入 1,048,576；输出 65,536 | 面向复杂任务与工程化工作流，强化 tool/agent 可靠性 | |
| MiniMax-M2.5 / MiniMax-M2.5-highspeed（Coding Plan 常见） | MiniMax | 上下文窗口 204,800 | 国产热门 coding plan 路线，强调高吞吐 agent 工作流与代码重构 |
| 豆包 Seed 2.0（含 Code 变体） | 字节跳动 / 火山引擎 | 上下文 256K（最大输入 256K；最大回答可到 128K） | 国产热门 Agent 模型路线，工程化与成本优势明显 |
| DeepSeek（V3.x：chat/reasoner） | DeepSeek | 128K（API 文档标注） | 成本/性能比突出，生态活跃，工程落地多 |
| Qwen Coder（开源） | 阿里 Qwen | 256K（官方仓库说明） | 开源代码模型路线，适合本地/私有化与二次训练 |
| GLM-5（Agent 路线） | 智谱 Z.ai | 200K（官方说明） | 国内 coding/agent 热门之一，偏“可跑长任务”的工程化 |
四、国产热门“coding plan / agent 编程”模型怎么选？
如果你关注的是“国产 coding plan”这类产品化模型（往往强调IDE/终端工作流 + 低成本 + 稳定性），可以先按下面思路筛选：
- 长上下文优先：需要读仓库/长 PR/大文档 → 256K/200K/1M 档位优先。
- 工程化能力优先：要跑测试、改多文件、做重构 → 更看重“工具调用/Agent 规划”而不只是写代码。
- 成本与可控性：团队场景更在意稳定、限流、计费与合规。
当前热度较高的国产方向，大致分为两类：
- 托管 API + coding plan：豆包 Seed、MiniMax（M2.x/M2.5）、GLM、DeepSeek 等，主打“可直接接入生产”。
- 开源可私有化：Qwen Coder 等，更适合本地部署、私有数据、定制微调。
五、总结
GPT-5.4 的关键词可以浓缩成三点：百万级上下文、Agent 化、computer-use。如果你做的是复杂工程任务（多文件重构、长链路调试、自动化工作流），它的价值会更明显。
同时，模型对比不能停留在旧版本时代。无论是 Google 的 Gemini 3.1 Pro（Preview），还是国产的 MiniMax（Coding Plan 生态）、Seed、DeepSeek、Qwen、GLM，这些都已经成为“主流开发者讨论区”的常见选项。
参考资料（官方/权威）：
- Google AI for Developers：Gemini 3.1 Pro Preview（输入 1,048,576 / 输出 65,536）
- Google DeepMind：Gemini 3.1 Pro Model Card（1M context / 64K output）
- MiniMax API Docs：Compatible Anthropic API（M2.5/M2.1/M2 上下文窗口 204,800）
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