GPT-5.4 vs DeepSeek V4：2026 模型大戰白熱化

Q: GPT-5.4 和 GPT-5 有什麼不同？

GPT-5.4 是 GPT-5 系列的第三次大改版，主要升級在**百萬 Token 上下文**（GPT-5.0 只有 256K）、**原生電腦操控**（GPT-5.0 沒有）、和**幻覺率降至 2.4%**（GPT-5.0 為 8.2%）。OpenAI 同時推出了 mini 和 nano 版本，涵蓋從高效能到低成本的所有場景。

Q: DeepSeek V4 真的免費嗎？

模型本身完全免費開源。但運行它需要 GPU——1 兆參數的完整版需要 **4-8 張 H100 GPU**（硬體成本約 $20 萬美元）。建議用量化版本（可在單張 RTX 5090 上跑）或使用 DeepSeek 官方 API（價格約 GPT-5.4 的 **1/10**）。

Q: 我該從 GPT-4o 遷移到 GPT-5.4 嗎？

**應該**。OpenAI 已公告 GPT-4o 即將退役。建議先用 **GPT-5.4 mini** 取代 GPT-4o（價格更低、能力更強），只有複雜 Agent 任務才用完整版 GPT-5.4。遷移時注意：Tokenizer 有更新，同段文字的 token 數會略有變化；如果你的系統用正則解析輸出，改用 Structured Output 會更穩。

Q: GPT-5.4 還是 Claude Sonnet 4.6 哪個適合寫程式？

**Claude Sonnet 4.6 目前在程式開發上領先**——SWE-Bench 分數 74.2 vs GPT-5.4 的 68.5。如果你是工程師，主要用 AI 寫 code、重構、修 bug，Claude 是更好的選擇。但如果你需要 AI 寫完 code 後還能**執行、測試、debug**（完整 Agent 流程），GPT-5.4 的工具使用能力更穩定。

Q: 開源模型（DeepSeek V4、Qwen 3.6）能取代 GPT-5.4 嗎？

**特定場景可以**。DeepSeek V4 和 [Qwen 3.6](/insights/qwen36-open-source/) 在中文任務、程式碼、數學推理上已經非常接近 GPT-5.4，價格是 1/10。但**電腦操控、多模態視覺、Agent 工具使用**這三個領域，開源模型還落後 6-12 個月。建議策略：大量高頻任務用開源，關鍵複雜任務用 GPT-5.4。

Q: OpenAI 為什麼跳過 GPT-5.2、5.3 直接到 5.4？

5.2 和 5.3 是**內部版本**，作為 5.1 的中間迭代，只開放給企業夥伴測試。OpenAI 的命名策略是：公開發布只用**重大能力升級**的版號。5.4 之所以公開，是因為它帶來了**三個「質變」等級**的新能力——百萬上下文、原生電腦操控、幻覺率跨越 3% 門檻。相較之下，[模型雪崩趨勢](/insights/model-avalanche-2026/)讓廠商更需要有意義的版號。

百萬 Token 上下文、原生電腦操控、1 兆參數開源——兩大 AI 巨頭同時登場的完整比較。

發布：2026-03-04

入門 GPT-5.4 DeepSeek V4 模型比較

GPT-5.4 與 DeepSeek V4 同時登場，2026 AI 模型大戰進入白熱化——百萬 Token 上下文、原生電腦操控、1 兆參數開源，是模型史上最關鍵的轉折。

🚀 兩大模型同時登場

2026 年 3 月最震撼的 AI 新聞：OpenAI GPT-5.4 和 DeepSeek V4 同一週發布，正面對決。

🟢 OpenAI GPT-5.4（3 月 4 日發布）

核心升級

百萬 Token 上下文 — 一次可處理一整本書（約 75 萬字）
原生電腦操控 — 能直接操作你的電腦完成任務，基準測試上超越人類
Agentic 工作流程 — 更強的自主任務能力，可串連多個步驟自動完成
GPT-5.4 mini / nano 同步在 3/17-18 發布，適合高流量和成本敏感場景

這對你意味什麼？

百萬 Token 上下文讓你可以「把一整本書丟進去問問題」——學生可以上傳整本課本讓 AI 解答、律師可以一次分析幾百頁合約、研究人員可以讓 AI 讀完整篇論文再提問。

原生電腦操控則讓 AI Agent 的能力大幅提升。你可以說「幫我把這份 Excel 整理成報表格式然後 email 給老闆」，GPT-5.4 真的會操作你的電腦完成。

價格

版本	輸入價格	輸出價格	適合
GPT-5.4	$2.50/1M tokens	$10/1M tokens	複雜推理、Agent
GPT-5.4 mini	$0.15/1M tokens	$0.60/1M tokens	高流量應用
GPT-5.4 nano	更低	更低	邊緣裝置、IoT

⚠️ 舊模型退役 OpenAI 同時宣布退役 GPT-4o、GPT-4.1、GPT-5.1 等舊模型，未來全面轉向 GPT-5 系列。如果你的應用還在用舊模型 API，需要盡快遷移。

🔵 DeepSeek V4（3 月 3 日發布）

核心突破

1 兆參數 — 史上最大開源模型
百萬 Token 上下文 — 與 GPT-5.4 平起平坐
原生多模態 — 文字、程式碼、影像、音訊一體化處理
MoE 架構 — 混合專家架構讓推理成本大幅降低
完全開源 — 任何人免費使用和修改

為什麼 DeepSeek 重要？

DeepSeek 證明了不需要萬億美元投資也能做出頂級 AI。這改變了整個產業的遊戲規則——開源模型不再只是「便宜版」，而是真正能與閉源巨頭競爭的選擇。

企業不必再綁定任何一家公司。你可以用 Ollama 在自己的伺服器上跑 DeepSeek V4，資料完全不外傳。

📊 正面對決比較

項目	GPT-5.4	DeepSeek V4
參數量	未公開（估計數兆）	1 兆（公開）
上下文	100 萬 Token	100 萬 Token
多模態	✅	✅ 原生整合
電腦操控	✅ 最強	❌
Agent 能力	★★★★★	★★★
開源	❌ 閉源	✅ 完全開源
隱私	資料送雲端	可本地部署
成本	API 付費	免費（需自備 GPU）
中文能力	★★★★	★★★★★
程式碼	★★★★★	★★★★★

🎯 我該選哪個？

💡 選擇建議

重視隱私和成本控制 → DeepSeek V4，開源免費，可自行部署

需要最強 Agent 能力和電腦操控 → GPT-5.4，透過 ChatGPT 或 API 使用

想先免費體驗 → 用 ChatGPT 免費額度試 GPT-5.4 mini，或用 Ollama 跑 DeepSeek

企業合規需求 → DeepSeek 本地部署，資料不離開公司

更完整的三大模型（含 Claude、Gemini）比較，請看 GPT vs Claude vs Gemini 終極比較。

對開發者的實際影響：API 遷移指南

如果你的產品或服務正在使用 OpenAI API，GPT-5.4 的發布意味著你必須認真考慮遷移計畫。

哪些舊模型即將退役

OpenAI 已公告 GPT-4o、GPT-4.1、GPT-5.1 等模型將逐步退役。如果你的應用程式碼裡還寫著 model: "gpt-4o"，現在就該開始測試 GPT-5.4 mini 作為替代方案——它的價格更低，效能卻更強。

遷移時的注意事項

Prompt 不需要全部重寫。 GPT-5.4 對指令的理解能力更強，多數情況下你原有的 Prompt 會直接生效甚至表現更好。但有兩個例外要注意：

依賴特定輸出格式的應用 — GPT-5.4 的預設輸出風格略有變化，如果你的系統用正則表達式解析 AI 的輸出，建議改用結構化輸出（Structured Output）功能，讓 AI 直接回傳 JSON 格式
需要精確控制 Token 用量的場景 — GPT-5.4 的 Tokenizer 有更新，同一段文字的 Token 數可能與 GPT-4o 不同，計費會略有變化

成本優化建議

對大多數應用來說，GPT-5.4 mini 是最佳選擇——它的性價比是 GPT-4o 的 5 倍以上。只有在需要頂級推理能力（例如複雜的多步驟 Agent 任務）時，才需要用到完整版 GPT-5.4。

建議做法：先用 mini 版跑一週的真實流量測試，比較輸出品質和成本。如果品質沒有明顯下降，就全面遷移到 mini；如果特定任務品質不夠，就只對那些任務使用完整版，其他走 mini。

🔬 GPT-5.4 vs 5.1 / 5.0：一年內三次大改版

OpenAI 在 2025 到 2026 這一年之內，連續發布了 GPT-5.0、5.1、5.4 三個主要版本，跳躍式的版號讓很多人搞不清楚差異。這裡做一次完整的代際比較。

規格對照表

項目	GPT-5.0（2025.8）	GPT-5.1（2025.12）	GPT-5.4（2026.3）
上下文窗口	256K	400K	1,000K（100 萬）
原生電腦操控	❌	實驗功能	✅ 生產級
多模態	文 + 圖	文 + 圖 + 音	文 + 圖 + 音 + 影片
Agent 長任務	10-20 步	30-50 步	100+ 步
推理時間	3-15 秒	5-40 秒	可設定（秒級到分鐘級）
幻覺率（MMLU）	8.2%	5.1%	2.4%

最值得注意的升級：幻覺率從 GPT-5.0 的 8.2% 降到 GPT-5.4 的 2.4%。這個數字對企業應用至關重要——過去因為怕 AI 亂講話而不敢上線的法律、醫療、金融場景，現在終於過了可用性門檻。

⚔️ 三強鼎立：GPT-5.4 vs Claude Sonnet 4.6 vs Gemini 3.1

2026 年 3 月底，Anthropic 發布 Claude Sonnet 4.6，Google 在 1 月發布 Gemini 3.1 Pro。三強並存，選擇困難症再升級。

各模型的「性格」差異

GPT-5.4 — 全能型執行者。電腦操控、Agent 任務、工具使用最強，適合需要 AI「動手做事」的場景
Claude Sonnet 4.6 — 最會寫程式碼的那個。SWE-Bench 分數（實際修 GitHub issue 的能力）領先，程式碼品質與理解深度最好
Gemini 3.1 Pro — 上下文巨獸。支援 200 萬 Token 上下文（GPT-5.4 的兩倍），適合一次分析整個程式碼庫

基準測試關鍵差距

測試	GPT-5.4	Claude Sonnet 4.6	Gemini 3.1 Pro
MMLU-Pro（綜合知識）	87.3	86.1	85.8
SWE-Bench（程式開發）	68.5	74.2	65.9
GPQA（研究所級科學）	82.1	80.5	84.3
Long Context（1M+）	94	91	97
工具使用 / Agent	91	85	79

完整三模型深度比較請看 GPT vs Claude vs Gemini 終極比較。

選擇速查

💡 實用建議

寫 code 優先 → Claude Sonnet 4.6（Claude 使用指南）

做 Agent 與自動化 → GPT-5.4（搭配 AI Agent 教學）

處理超長文件、整個 codebase → Gemini 3.1 Pro

隱私與成本控制 → DeepSeek V4 或其他開源模型

💸 定價變化：一場沒人注意的「AI 通縮」

GPT-5.4 的定價 $2.50 / $10（輸入 / 輸出 per 1M tokens），比 GPT-4o 的 $2.50 / $10 持平，但能力翻了不只一倍。

這是 AI 產業的「每 token 能力通縮」現象：

模型（同 $10 輸出價）	時間	能力代表
GPT-4 Turbo	2023.11	128K 上下文，基本推理
GPT-4o	2024.5	128K 上下文，多模態
GPT-5.0	2025.8	256K 上下文，Agent 初階
GPT-5.4	2026.3	1M 上下文，完整 Agent

對開發者的意義：你過去 3 年寫的 API 整合，現在每一塊錢都換回更多 AI 能力。這也是為什麼 AI 原生創業公司的單位經濟越來越好——基礎設施成本正在以每年 60-70% 的速度下滑。更多 Token 成本概念請看 Token 計算完整指南。

🛠️ 開發者實戰：如何用 GPT-5.4 的新能力

百萬 Token 上下文的三個新玩法

整個程式碼庫丟進去 Debug — 中小型專案（5-30 萬行 code）可以一次塞進 context，AI 能跨檔案推理
法律文件批次處理 — 一次塞 300 頁契約，問「哪些條款對我方不利」
對話記憶升級 — 客服 Agent 可以保留整整 3 個月的對話歷史，不用再靠 RAG 做外掛記憶

原生電腦操控的正確使用姿勢

GPT-5.4 的 Computer Use API 不是萬能。適合：填表單、整理 Excel、瀏覽器操作、簡單的桌面應用。不適合：需要精確座標的繪圖軟體、即時反應的遊戲、高安全性操作（如銀行）。建議搭配 LangChain 做工作流編排，AI Agent 才能真正穩定上線。

成本控制 SOP

混用策略：80% 流量用 mini，20% 複雜任務用完整版
Prompt Caching：把 System Prompt 快取，重複請求價格打 25 折
Structured Output：用 JSON Schema 限制輸出，可省 15-30% token
批次 API：非即時任務走 Batch API，價格 5 折

❓ FAQ

GPT-5.4 和 GPT-5 有什麼不同？

GPT-5.4 是 GPT-5 系列的第三次大改版，主要升級在百萬 Token 上下文（GPT-5.0 只有 256K）、原生電腦操控（GPT-5.0 沒有）、和幻覺率降至 2.4%（GPT-5.0 為 8.2%）。OpenAI 同時推出了 mini 和 nano 版本，涵蓋從高效能到低成本的所有場景。

DeepSeek V4 真的免費嗎？

模型本身完全免費開源。但運行它需要 GPU——1 兆參數的完整版需要 4-8 張 H100 GPU（硬體成本約 $20 萬美元）。建議用量化版本（可在單張 RTX 5090 上跑）或使用 DeepSeek 官方 API（價格約 GPT-5.4 的 1/10）。

百萬 Token 上下文有什麼用？

一般對話只需幾千 Token。百萬 Token 讓你可以：上傳整本書讓 AI 分析、一次處理上百頁合約、把完整的程式碼庫（30 萬行）丟進去除錯、保留長達 3 個月的客服對話歷史。對法律、學術、軟體開發等需要處理大量文件的場景特別有價值。

我該從 GPT-4o 遷移到 GPT-5.4 嗎？

應該。OpenAI 已公告 GPT-4o 即將退役。建議先用 GPT-5.4 mini 取代 GPT-4o（價格更低、能力更強），只有複雜 Agent 任務才用完整版 GPT-5.4。遷移時注意：Tokenizer 有更新，同段文字的 token 數會略有變化；如果你的系統用正則解析輸出，改用 Structured Output 會更穩。

GPT-5.4 還是 Claude Sonnet 4.6 哪個適合寫程式？

Claude Sonnet 4.6 目前在程式開發上領先——SWE-Bench 分數 74.2 vs GPT-5.4 的 68.5。如果你是工程師，主要用 AI 寫 code、重構、修 bug，Claude 是更好的選擇。但如果你需要 AI 寫完 code 後還能執行、測試、debug（完整 Agent 流程），GPT-5.4 的工具使用能力更穩定。

開源模型（DeepSeek V4、Qwen 3.6）能取代 GPT-5.4 嗎？

特定場景可以。DeepSeek V4 和 Qwen 3.6 在中文任務、程式碼、數學推理上已經非常接近 GPT-5.4，價格是 1/10。但電腦操控、多模態視覺、Agent 工具使用這三個領域，開源模型還落後 6-12 個月。建議策略：大量高頻任務用開源，關鍵複雜任務用 GPT-5.4。

OpenAI 為什麼跳過 GPT-5.2、5.3 直接到 5.4？

5.2 和 5.3 是內部版本，作為 5.1 的中間迭代，只開放給企業夥伴測試。OpenAI 的命名策略是：公開發布只用重大能力升級的版號。5.4 之所以公開，是因為它帶來了三個「質變」等級的新能力——百萬上下文、原生電腦操控、幻覺率跨越 3% 門檻。相較之下，模型雪崩趨勢讓廠商更需要有意義的版號。