OpenAI, "Thinking" ve "Pro" sürümlerine sahip GPT-5.4 modelini yayınladı

OpenAI, GPT-5.4 adını verdiği yepyeni büyük diller modelini kullanıma sundu. Model, an itibarıyla ChatGPT üzerinden oğullar kullanıcılar için, API ve Codex entegrasyonu üzerinden ise geliştiriciler için erişilebilir durumda.

"Thinking" ve "Pro" sürümleri

GPT-5.4, ikisi farklı sürümle geliyor: "Thinking" ve "Pro". Thinking sürümü, özellikle çok adımlı muhakeme, uzunluğu plmanaa ve karmaşık sualn çözme lüzumtiren görevler için tasarlandı. Bu sürüm, yanıt üretmeden önce ara değerlendirme yapabilme ve daha uzunluğu düşünme süresi kullanabilme özelliğiyle öne çıkıyor. Pro sürümü ise daha yüksek icra ve daha yoğun mesleki kullanım senaryolarına yönelik optimize edilmiş tek versiyonu olarak başlıkmlanıyor.

Modelin teknikleri açıdan en ilgi çekici özelliklerinden biri, 1 milyon token'a kadar bağlam penceresi desteği sunması. Bu sayede GPT-5.4, uzunluğu dokümanları, içeriklı raporları ya da geniş içeriklı konuşma geçmişlerini tekbaşına seferde işleyebiliyor. Bu yetenek özellikle hukuk, finans, araştırma ve yazılım geliştirme gibi alanlarda büyük bilgi setleriyle çalışan kullanıcılar için önem taşıyor.

Kaynak: OpenAI

OpenAI'ın paylaştığı teknikleri değerlendirmelere göre GPT-5.4, önceki sürümlere kıyasla çeşitli benchmark testlerinde daha yüksek doğruluk oranlarına ulaşıyor. Şirket, özellikle malumat işine dayalı görevlerde ve web tabanlı tesirleşim testlerinde modelin icra artışı gösterdiğini belirtiyor. Hatalı yanıt oranlarında da önceki versiyonlara kıyasla düşüş olduğu ifadeleri ediliyor.

GPT-5.4 ayrıca araç kullanımı tarafında da güncellemeler içeriyor. Model, harici araçlara ve sistemlere bağlanma başlıksunda daha gelişmiş tek seçim ve yönlendirme mekanizmasına sahip. Bu da özellikle API üzerinden çalışan uygulamalarda, modelin hangi aracı ne zamanlar kullanacağına daha isabetli şart verebilmesini sağlıyor.

Kod üretimi tarafında ise GPT-5.4, OpenAI'ın Codex altyapısıyla entegre şekilde çalışıyor. Bu entegrasyon sayesinde yazılım geliştirme, yanlışlı ayıklama ve şifre iyileştirme gibi alanlarda daha tutarlı sonuçlar üretmesi hedefleniyor.