Model Releases
OpenAI lance GPT-5.4 : 1 million de tokens et usage natif du PC
OpenAI dévoile GPT-5.4, le modèle flagship avec un contexte de 1M tokens, des variantes Mini/Nano et une capacité d'agent autonome inédite.
6 mars 2026
Model ReleaseGPT-5.4 Series
Introduction
Le 6 mars 2026, OpenAI a officiellement annoncé la sortie de GPT-5.4, le modèle fondamental le plus avancé à ce jour. Ce lancement marque une étape cruciale dans l'évolution de l'intelligence artificielle générative, offrant aux développeurs des capacités inédites pour les workflows professionnels complexes. Contrairement aux versions précédentes, GPT-5.4 intègre une architecture optimisée pour le traitement de données massives et l'automatisation autonome.
Ce modèle représente un saut technologique significatif, notamment grâce à sa fenêtre de contexte étendue et ses nouvelles capacités d'interaction avec les systèmes informatiques. OpenAI vise à positionner ce modèle comme la référence absolue pour les tâches exigeant une précision extrême et une compréhension profonde des environnements logiciels. La communauté technique a accueilli cette annonce avec une grande attention, anticipant des performances record sur les benchmarks standards.
Le modèle est conçu pour être le moteur principal des applications d'entreprise nécessitant une fiabilité accrue. Il s'agit d'une évolution majeure par rapport à la série GPT-5.2, avec des améliorations ciblées sur l'efficacité et la capacité de raisonnement. Les ingénieurs peuvent désormais compter sur une infrastructure plus robuste pour déployer des solutions d'IA à grande échelle.
- Date de sortie : 6 mars 2026
- Fournisseur : OpenAI
- Statut : Propriétaire (Non Open Source)
Key Features & Architecture
L'architecture de GPT-5.4 repose sur plusieurs innovations majeures destinées à répondre aux exigences des applications modernes. Le modèle dispose d'une fenêtre de contexte massive de 1 million de tokens, permettant l'analyse de documents entiers sans perte d'information. Il est disponible en trois variantes distinctes : Standard pour les tâches générales, Mini pour les besoins légers, et Nano pour les intégrations contraintes.
Les capacités de raisonnement ont également été renforcées avec quatre niveaux d'effort configurables. Cette granularité permet aux utilisateurs d'ajuster la profondeur de la réflexion du modèle selon la complexité de la requête. De plus, le système d'appel d'outils a été retravaillé pour faciliter l'utilisation native du matériel informatique.
La gestion de la sortie a été optimisée pour atteindre un maximum de 128K tokens, ce qui est idéal pour les longs rapports ou les dialogues complexes. Le système de mise en cache est également intégré pour réduire les latences et les coûts lors des requêtes répétitives.