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#147

GPT-5.4 Nano

OpenAI रिलीज़: 2026-03-17 परीक्षण किया गया: 2026-05-22 00:19 openai/gpt-5.4-nano::none
~120B कुल (~5B सक्रिय)MoEबंद स्रोतअनुमानित
(medium) (none)

सारांश

GPT-5.4 Nano AI BENCHY पर 4.5 स्कोर करता है और #147 पर है। इसकी reliability 10.0, pass rate 30.0%, कुल लागत $0.010, और औसत response time 1.33s है।

GPT-5.4 Nano को अलग क्या बनाता है: इस score range के लिए इसकी कुल benchmark लागत असामान्य रूप से कम है। यह समान मॉडलों की तुलना में काफ़ी तेज है।

मॉडल विवरण

शोध की तारीख: 2026-08-12

अनुमानित
पैरामीटर
~120B कुल (~5B सक्रिय)
आर्किटेक्चर
MoE
उपलब्धता
बंद स्रोत
लाइसेंस
-

सार्वजनिक साक्ष्यों पर आधारित सर्वोत्तम अनुमान; प्रदाता ने सभी मान जारी नहीं किए हैं।

संगति

7.6

कुल आउटपुट टोकन

2,804

कुल इनपुट टोकन

0

इनपुट कीमत

$0.200 / 1M

आउटपुट कीमत

$1.250 / 1M

सही परीक्षण

गलत टेस्ट: 17

प्रति प्रयास पास दर: 30.0%

अस्थिर टेस्ट

6

अस्थिर टेस्ट में रनों के बीच मिले-जुले परिणाम रहे (कम से कम एक पास और एक फेल)।

प्रतिक्रिया समय (औसत)

1.33s

प्रतिक्रिया समय (अधिकतम): 3.84s

प्रतिक्रिया समय (कुल): 26.66s

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#147 GPT-5.4 Nano

none
लागत
$0.008
समय
46.1s
टोकन
5,735 tok

रन इतिहास

परीक्षण किया गया स्कोर विश्वसनीयता सही परीक्षण कुल लागत तुलना करें
2026-08-14 02:16 दोबारा परीक्षण 4.8 10.0 $0.041 तुलना करें
2026-07-16 22:35 नया टेस्ट जोड़ा गया 4.8 10.0 $0.041 तुलना करें
2026-06-04 13:45 नया टेस्ट जोड़ा गया 4.7 10.0 $0.011 तुलना करें
2026-05-22 00:19 सूट बदला गया 4.5 10.0 $0.010 वर्तमान रन
2026-04-11 01:44 पहला दर्ज रन 4.5 लागू नहीं $0.009 तुलना करें

इस रन में अलग बेंचमार्क सूट इस्तेमाल हुआ था। ऐतिहासिक बदलाव पढ़ते समय सूट बदलाव को ध्यान में रखें।

रन तुलना

रनबेंचमार्क कवरेजस्कोरसंगतिविश्वसनीयतासही परीक्षणअस्थिर टेस्टकुल आउटपुट टोकनकुल इनपुट टोकनकुल लागतप्रतिक्रिया समय (औसत)
2026-05-22 00:19 · सूट बदला गया60/60 प्रयास4.57.610.03/2062,8040$0.0101.33s
2026-06-04 13:45 · नया टेस्ट जोड़ा गया63/63 प्रयास4.78.210.04/2152,78434,212$0.0111.48s
अंतर-0.2-0.60.0-1+1+20-34212-$0.001-144ms

बेंचमार्क कवरेज अलग है: 60/60 प्रयास (लक्ष्य: प्रति टेस्ट 3 दोहराव) बनाम 63/63 प्रयास (लक्ष्य: प्रति टेस्ट 3 दोहराव)। कुल और दोहराव-संवेदनशील मेट्रिक सीधे तुलना योग्य नहीं हैं।

इन दो रन में अलग-अलग बेंचमार्क सूट इस्तेमाल हुए थे, इसलिए अंतर मॉडल बदलाव और सूट बदलाव दोनों को दर्शाते हैं।

चार्ट

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कुल आउटपुट टोकन

स्कोर vs कुल आउटपुट टोकन

त्वरित तुलना

श्रेणी विवरण

श्रेणी स्कोर संगति सही परीक्षण
एंटी-एआई ट्रिक्स 3.5 8.0
कोडिंग 5.4 6.8
संयुक्त 3.0 10.0
डेटा पार्सिंग और निष्कर्षण 6.5 10.0
डोमेन-विशिष्ट 2.9 4.4
Samanya Buddhimatta 3.8 2.5
निर्देश पालन 6.3 10.0
पहेली समाधान 3.7 7.2
टूल कॉलिंग 10.0 10.0
सामान्य ज्ञान 3.0 10.0

तुलना किए गए मॉडल