OpenAI выпустила GPT-5.4 mini и nano — облегчённые версии GPT-5.4, которые работают заметно быстрее и при этом не теряют в крутых навыках, особенно в программировании и обработке задач с мультимодальным входом.

Если коротко, то мини-модель бьёт по производительности предыдущий GPT-5 mini почти в 2 раза, приближаясь к большой версии GPT-5.4 в тестах на кодинг и логику. А nano — самая маленькая и бюджетная, отлично подходит для быстрых и простых задач: классификация, извлечение данных, ранжирование и мелкие сабагенты.

Почему это важно? В реальных приложениях не всегда нужна самая мощная модель — чаще нужна та, что выдает результат быстро и с адекватным качеством. Например, ассистенты для кодеров, системы, которые читают скриншоты, или приложения, разбирающие изображения в режиме реального времени. Тут и пригодятся mini и nano.

Крутая фишка — возможность создавать цепочки из моделей разного размера. Большая модель может заниматься стратегией и контролем, а мини-сабагенты — выполнять конкретные подзадачи параллельно. Это реально экономит ресурсы и ускоряет работу.

Если хочется поглубже — гляньте подробности и сравнения по ссылке. В комментариях интересно узнать, кто уже пробовал такие компактные модели в своих проектах и какие задачи с ними решаете.

Подробнее об этом можно почитать на сайте OpenAI: Introducing GPT-5.4 mini and nano.