"GPT-5.4, вайб-обзор tl;dr Очень хороша, почти универсальная модель для разработки. Как и обещали OpenAI, ощущается как гибрид моделей: ● GPT-5.2 с её глубиной мышления и широтой знаний ● GPT-5.3 Codex с его скоростью, хорошим кодингом и агентностью Это не такая революция как GPT-5 или 5.2, но по мелочам много всего набегает. Что уж говорить, я почти упираюсь в лимиты Pro-плана - настолько стало интересно работать :) Плюсы 🟢 5.2 + 5.3 Codex Не нужно выбирать модели и компенсировать недостатки одной плюсами другой. Модель одна, и ведёт себя консистентно хорошо, достаточно лишь переключать reasoning level. 🟢 Скорость - на high работает практически со скоростью 5.3 Codex xhigh, при этом не теряя в качестве. На xhigh ощущается шустрее, чем 5.2 xhigh. 🟢 Эрудиция - это у неё от GPT 5.2 :) Codex-модели, вероятнее всего, дистилляты или облегчённые тюны ""полных"" моделей, заточенные на код, но понимания мира у них за пределами IT не хватает. Это делает сложным их применение в специфических предметных областях, где нужна интуиция и знания домена, а не только чистый ризонинг. GPT-5.4 тут стала намного лучше в сравнении как с 5.3 Codex, так и даже с 5.2. Но лидером по этому показателю, тем не менее, всё ещё остаются модели Gemini Pro. 🟢 Исследовательские способности GPT-5.4 стала ещё лучше, чем 5.2, докапываться до багов на стыке нескольких подсистем, работать со сложными взаимозависимостями, строить длинные цепочки причинно-следственных связей, при этом устойчиво пользуясь доступными инструментами. Недавно свою инфру менял в сторону платформы для агентов (чтобы они сами проекты devops'или), и там она весьма нетривиальные вещи творила в процессе миграции (расскажу). 🟢 Стала приятнее общаться Не звучит так механистично как 5.2, но в довесок стала болтливее (а это у нее от GPT-5.3 Codex). Это, конечно, вкусовщина, но вот что реально стало плюсом - она стала куда лучше писать по-русски: cтало меньше fabric, не так много details, и намного реже __инвенцирует новые словs on the fly__. Блин, да она даже шутит иногда неплохо! Как будто бы тут ещё и GPT-4.5 потопталась :) Минусы 🔴 Оверинжиниринг (на простых задачах) Это было и в 5.2, но реже, а в GPT-5.4 риск того, что модель уйдёт в ненужные абстракции на xhigh, стал выше, так что стоит посматривать, что она вам предлагает. 🔴 1M контекст - __Что? Как это оказалось в минусах?__ Эффективный контекст GPT-5.4, судя по бенчам самих OpenAI, всё так же в районе её родных 272к токенов, а всё, что дальше - это ""растягивание"" внимания модели, и, как следствие, падение качества работы с контекстом, да ещё и за 1.5x+ прайс. Этот 272к+ контекст экспериментальный, не включен по умолчанию, но я и не советую, т.к. падение качества сильно ощущается - родной контекст даже с периодическими компактизациями работает намного лучше. 🔴 UI/дизайн - всё ещё не её конёк Но хотя бы обещались что-то с этим уже сделать в будущих релизах. (справедливости ради, UI всё равно стоит делать в специализированных инструментах) Особенности ⚪️ Модель предпочитает Plan-Act 5.3 Codex был более заточен на интерактивную с ним работу, где он по сути был вашим инструментом. 5.4 же больше про планирование, сбор контекста, а потом исполнение по готовому плану - тут она больше на 5.2 похожа. ⚪️ Режим /fast в агенте Ускоряет выдачу токенов моделью в 1.5 раза, но ценой лимитов/цены 2x. Включаю когда что-то интерактивно нужно пообсуждать/поделать, и при этом не выпадать из потока, пока модель думает. Для исполнения средних+ планов не имеет смысла - как правило, они десятки минут и часы выполняются, и не имеет особого значения, насколько быстро инференс самой модели происходит. Вердикт Для использования в разработке GPT-5.4 для меня на текущий момент - SOTA. Другие модели теперь в довольно специфических случаях используются: ● Opus 4.6 / Gemini 3.1 Pro Preview для построения UI с нуля ● GPT-5.2 xhigh изредка как второе мнение в архитектуре, планировании и контроле техдолга Расскажите, как у вас :) — ● Мои критерии оценки ИИ-агентов ● Обзор на GPT-5.3 Codex, Opus 4.6, и GPT-5.2: раз, два #ai #model #review"