GPT-5.4 nano
Noch nicht getestet
SprachmodellAktiv
GPT-5.4 nano
OpenAI
- Veröffentlicht
- 17. März 2026
- Datenstand
- 8. September 2026
- Intelligenz
- Gesamtwertung
- Geschwindigkeit
- 176,1 Token/sAusgabe-Tempo
- Preis
- Eingabe · Ausgabe / 1 Mio. Token
- Eingabe
- Text, Bild
- Ausgabe
- Text
Für dieses Modell liegt keine veröffentlichte, kategorieweit vergleichbare Gesamtwertung vor.
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Veröffentlichte Benchmarks
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Programmieren
3 MessreihenCode Migration
Overall
Mehr ist besser35 ModelleGPT-5.4 nano: Platz 26 von 35Datenstand: 4. September 2026
Skala: 0 % - 100 %
Methodik und Einordnung
- Vergleichskohorte
- vals-code-migration:1:overall
- Messgröße
- accuracy
- Skala
- 0-100
- Teilnehmer
- 35
- Methodik und Einordnung
- Kennung des Quellmodells: openai/gpt-5.4-nano-2026-03-17. Name des Quellmodells: GPT-5.4 nano. Modellstand: gpt-5.4-nano-2026-03-17. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-03. Latenz in Sekunden: 1594.162. Kosten je Aufgabe in USD: 0.416225. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-code-migration-2026-09-04-37e66450d0d6. Prüfsumme der Quelldaten: 37e66450d0d6f681e77c4fe9942f74c0aa743078002f50aef50932407223f88f. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-04
IOI
Overall
Mehr ist besser24 ModelleGPT-5.4 nano: Platz 16 von 24Datenstand: 4. September 2026
Skala: 0 % - 100 %
Methodik und Einordnung
- Vergleichskohorte
- vals-ioi:1:overall
- Messgröße
- accuracy
- Skala
- 0-100
- Teilnehmer
- 24
- Methodik und Einordnung
- Kennung des Quellmodells: openai/gpt-5.4-nano-2026-03-17. Name des Quellmodells: GPT-5.4 nano. Modellstand: gpt-5.4-nano-2026-03-17. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-08-09. Latenz in Sekunden: 1170.492. Kosten je Aufgabe in USD: 0.042833. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-ioi-2026-09-04-c6f99e8d7130. Prüfsumme der Quelldaten: c6f99e8d713092dbfdc9cbcfd6b376fbb7209970714528eab31f6b541d90f20c. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-04
LiveCodeBench v6
Overall
Mehr ist besser56 ModelleGPT-5.4 nano: Platz 23 von 56Datenstand: 4. September 2026
Skala: 0 % - 100 %
Methodik und Einordnung
- Vergleichskohorte
- vals-lcb:1:overall
- Messgröße
- accuracy
- Skala
- 0-100
- Teilnehmer
- 56
- Methodik und Einordnung
- Kennung des Quellmodells: openai/gpt-5.4-nano-2026-03-17. Name des Quellmodells: GPT-5.4 nano. Modellstand: gpt-5.4-nano-2026-03-17. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Latenz in Sekunden: 60.089. Kosten je Aufgabe in USD: 0.002468. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-lcb-2026-09-04-95ca83387127. Prüfsumme der Quelldaten: 95ca83387127df287e9a6d928c411c98c9b65b4cefeee46eb4008ca1521f5ed4. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-04
Finanzen
6 MessreihenCorpFin v2
Exact Pages
Mehr ist besser2 ModelleGPT-5.4 nano: Platz 1 von 2Datenstand: 11. August 2026
Skala: 0 % - 100 %
Methodik und Einordnung
- Vergleichskohorte
- vals-corp-fin-v2:2:exact_pages
- Messgröße
- accuracy
- Skala
- 0-100
- Teilnehmer
- 2
- Methodik und Einordnung
- Kennung des Quellmodells: openai/gpt-5.4-nano-2026-03-17. Name des Quellmodells: GPT-5.4 nano. Anbieter laut Quelle: OpenAI. Modellstand: gpt-5.4-nano-2026-03-17. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-08-06. Reasoning-Stufe: high. Maximale Ausgabetoken: 128000. Latenz in Sekunden: 8.67. Standardfehler: 1.67. Kosten je Aufgabe in USD: 0.000735. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-corp_fin_v2-2026-08-11-d9e58d191cd9. Prüfsumme der Quelldaten: d9e58d191cd9f1690e3b59f0a37055813038531410f2d73e765676893c0f9526. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-08-11
CorpFin v2
Max Fitting Context
Mehr ist besser2 ModelleGPT-5.4 nano: Platz 1 von 2Datenstand: 11. August 2026
Skala: 0 % - 100 %
Methodik und Einordnung
- Vergleichskohorte
- vals-corp-fin-v2:2:max_fitting_context
- Messgröße
- accuracy
- Skala
- 0-100
- Teilnehmer
- 2
- Methodik und Einordnung
- Kennung des Quellmodells: openai/gpt-5.4-nano-2026-03-17. Name des Quellmodells: GPT-5.4 nano. Anbieter laut Quelle: OpenAI. Modellstand: gpt-5.4-nano-2026-03-17. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-08-06. Reasoning-Stufe: high. Maximale Ausgabetoken: 128000. Latenz in Sekunden: 12.158. Standardfehler: 1.656. Kosten je Aufgabe in USD: 0.035271. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-corp_fin_v2-2026-08-11-d9e58d191cd9. Prüfsumme der Quelldaten: d9e58d191cd9f1690e3b59f0a37055813038531410f2d73e765676893c0f9526. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-08-11
CorpFin v2
Overall
Mehr ist besser50 ModelleGPT-5.4 nano: Platz 27 von 50Datenstand: 4. September 2026
Skala: 0 % - 100 %
Methodik und Einordnung
- Vergleichskohorte
- vals-corp-fin-v2:2:overall
- Messgröße
- accuracy
- Skala
- 0-100
- Teilnehmer
- 50
- Methodik und Einordnung
- Kennung des Quellmodells: openai/gpt-5.4-nano-2026-03-17. Name des Quellmodells: GPT-5.4 nano. Modellstand: gpt-5.4-nano-2026-03-17. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-08-12. Latenz in Sekunden: 9.397. Kosten je Aufgabe in USD: 0.01612. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-corp_fin_v2-2026-09-04-46dad6684551. Prüfsumme der Quelldaten: 46dad668455190ee4239b7c743d00d81c6fd3127e0d87123c518ec107c13b44d. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-04
CorpFin v2
Shared Max Context
Mehr ist besser2 ModelleGPT-5.4 nano: Platz 2 von 2Datenstand: 11. August 2026
Skala: 0 % - 100 %
Methodik und Einordnung
- Vergleichskohorte
- vals-corp-fin-v2:2:shared_max_context
- Messgröße
- accuracy
- Skala
- 0-100
- Teilnehmer
- 2
- Methodik und Einordnung
- Kennung des Quellmodells: openai/gpt-5.4-nano-2026-03-17. Name des Quellmodells: GPT-5.4 nano. Anbieter laut Quelle: OpenAI. Modellstand: gpt-5.4-nano-2026-03-17. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-08-06. Reasoning-Stufe: high. Maximale Ausgabetoken: 128000. Latenz in Sekunden: 7.363. Standardfehler: 1.665. Kosten je Aufgabe in USD: 0.012353. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-corp_fin_v2-2026-08-11-d9e58d191cd9. Prüfsumme der Quelldaten: d9e58d191cd9f1690e3b59f0a37055813038531410f2d73e765676893c0f9526. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-08-11
EMB
Overall
Mehr ist besser32 ModelleGPT-5.4 nano: Platz 25 von 32Datenstand: 4. September 2026
Skala: 0 % - 100 %
Methodik und Einordnung
- Vergleichskohorte
- vals-emb:1:overall
- Messgröße
- accuracy
- Skala
- 0-100
- Teilnehmer
- 32
- Methodik und Einordnung
- Kennung des Quellmodells: openai/gpt-5.4-nano-2026-03-17. Name des Quellmodells: GPT-5.4 nano. Modellstand: gpt-5.4-nano-2026-03-17. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-03. Latenz in Sekunden: 1767.043. Kosten je Aufgabe in USD: 0.57312. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-emb-2026-09-04-5d630bb9b3a7. Prüfsumme der Quelldaten: 5d630bb9b3a7674ec91efa385ebf472ae6d8bb96c8db2fa2dd5af3e813e66155. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-04
Finance Agent (v2)
Overall
Mehr ist besser33 ModelleGPT-5.4 nano: Platz 29 von 33Datenstand: 4. September 2026
Skala: 0 % - 100 %
Methodik und Einordnung
- Vergleichskohorte
- vals-finance-agent-v2:2:overall
- Messgröße
- accuracy
- Skala
- 0-100
- Teilnehmer
- 33
- Methodik und Einordnung
- Kennung des Quellmodells: openai/gpt-5.4-nano-2026-03-17. Name des Quellmodells: GPT-5.4 nano. Modellstand: gpt-5.4-nano-2026-03-17. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-03. Latenz in Sekunden: 334.538. Kosten je Aufgabe in USD: 0.15925. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-fabv2-2026-09-04-88f92e979bb6. Prüfsumme der Quelldaten: 88f92e979bb632f19bdb1ae6ca2768ced7b2b2b915ea3aac1553be06fa197204. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-04
GPQA Diamond
Overall
Mehr ist besser54 ModelleGPT-5.4 nano: Platz 40 von 54Datenstand: 4. September 2026
Skala: 0 % - 100 %
Methodik und Einordnung
- Vergleichskohorte
- vals-gpqa:1:overall
- Messgröße
- accuracy
- Skala
- 0-100
- Teilnehmer
- 54
- Methodik und Einordnung
- Kennung des Quellmodells: openai/gpt-5.4-nano-2026-03-17. Name des Quellmodells: GPT-5.4 nano. Modellstand: gpt-5.4-nano-2026-03-17. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Latenz in Sekunden: 29.498. Kosten je Aufgabe in USD: 0.001565. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-gpqa-2026-09-04-fc438726f0d8. Prüfsumme der Quelldaten: fc438726f0d8523d320f02d75ae372a3fa38b28b36f70fe318d119f55153560d. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-04
Recht
2 MessreihenHarvey's Legal Agent Benchmark
Overall · Task fully resolved
Mehr ist besser34 ModelleGPT-5.4 nano: Platz 26 von 34Datenstand: 4. September 2026
Skala: 0 % - 100 %
Methodik und Einordnung
- Vergleichskohorte
- vals-legal-agent-benchmark:1:overall
- Messgröße
- task resolution rate
- Skala
- 0-100
- Teilnehmer
- 34
- Methodik und Einordnung
- Kennung des Quellmodells: openai/gpt-5.4-nano-2026-03-17. Name des Quellmodells: GPT-5.4 nano. Modellstand: gpt-5.4-nano-2026-03-17. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-03. Latenz in Sekunden: 363.015. Kosten je Aufgabe in USD: 0.184287. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-hlab-2026-09-04-211eab6c865f. Prüfsumme der Quelldaten: 211eab6c865f7c6808000150de043c5f65dd420c200156b06c68b58057fbd685. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-04
LegalBench
Overall
Mehr ist besser53 ModelleGPT-5.4 nano: Platz 42 von 53Datenstand: 4. September 2026
Skala: 0 % - 100 %
Methodik und Einordnung
- Vergleichskohorte
- vals-legal-bench:1:overall
- Messgröße
- accuracy
- Skala
- 0-100
- Teilnehmer
- 53
- Methodik und Einordnung
- Kennung des Quellmodells: openai/gpt-5.4-nano-2026-03-17. Name des Quellmodells: GPT-5.4 nano. Modellstand: gpt-5.4-nano-2026-03-17. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Latenz in Sekunden: 2.697. Kosten je Aufgabe in USD: 0.000114. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-legal_bench-2026-09-04-ff81649923fb. Prüfsumme der Quelldaten: ff81649923fb684ff37d5f557fd320ba5ab433927831065ed781a94548f480ef. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-04
Dokumentierte Messdetails
Jede Beobachtung enthält den Quellwert und die veröffentlichten Testbedingungen.
Code Migration: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 14.467
- Bewertung
- 14.467
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- coding
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-code-migration:1:overall
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-09-04
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: openai/gpt-5.4-nano-2026-03-17. Name des Quellmodells: GPT-5.4 nano. Modellstand: gpt-5.4-nano-2026-03-17. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-03. Latenz in Sekunden: 1594.162. Kosten je Aufgabe in USD: 0.416225. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-code-migration-2026-09-04-37e66450d0d6. Prüfsumme der Quelldaten: 37e66450d0d6f681e77c4fe9942f74c0aa743078002f50aef50932407223f88f. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-04
CorpFin v2: Exact Pages (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 60.373
- Bewertung
- 60.373
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 2
- Kategorie
- finance
- Aufgabe
- exact_pages
- Aufgabenbezeichnung
- Exact Pages
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-corp-fin-v2:2:exact_pages
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-08-11
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: openai/gpt-5.4-nano-2026-03-17. Name des Quellmodells: GPT-5.4 nano. Anbieter laut Quelle: OpenAI. Modellstand: gpt-5.4-nano-2026-03-17. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-08-06. Reasoning-Stufe: high. Maximale Ausgabetoken: 128000. Latenz in Sekunden: 8.67. Standardfehler: 1.67. Kosten je Aufgabe in USD: 0.000735. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-corp_fin_v2-2026-08-11-d9e58d191cd9. Prüfsumme der Quelldaten: d9e58d191cd9f1690e3b59f0a37055813038531410f2d73e765676893c0f9526. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-08-11
- Vergleichsmethodik
- Reasoning-Stufe: high. Maximale Ausgabetoken: 128000
CorpFin v2: Max Fitting Context (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 62.121
- Bewertung
- 62.121
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 2
- Kategorie
- finance
- Aufgabe
- max_fitting_context
- Aufgabenbezeichnung
- Max Fitting Context
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-corp-fin-v2:2:max_fitting_context
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-08-11
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: openai/gpt-5.4-nano-2026-03-17. Name des Quellmodells: GPT-5.4 nano. Anbieter laut Quelle: OpenAI. Modellstand: gpt-5.4-nano-2026-03-17. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-08-06. Reasoning-Stufe: high. Maximale Ausgabetoken: 128000. Latenz in Sekunden: 12.158. Standardfehler: 1.656. Kosten je Aufgabe in USD: 0.035271. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-corp_fin_v2-2026-08-11-d9e58d191cd9. Prüfsumme der Quelldaten: d9e58d191cd9f1690e3b59f0a37055813038531410f2d73e765676893c0f9526. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-08-11
- Vergleichsmethodik
- Reasoning-Stufe: high. Maximale Ausgabetoken: 128000
CorpFin v2: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 61.189
- Bewertung
- 61.189
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 2
- Kategorie
- finance
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-corp-fin-v2:2:overall
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-09-04
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: openai/gpt-5.4-nano-2026-03-17. Name des Quellmodells: GPT-5.4 nano. Modellstand: gpt-5.4-nano-2026-03-17. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-08-12. Latenz in Sekunden: 9.397. Kosten je Aufgabe in USD: 0.01612. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-corp_fin_v2-2026-09-04-46dad6684551. Prüfsumme der Quelldaten: 46dad668455190ee4239b7c743d00d81c6fd3127e0d87123c518ec107c13b44d. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-04
CorpFin v2: Shared Max Context (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 61.072
- Bewertung
- 61.072
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 2
- Kategorie
- finance
- Aufgabe
- shared_max_context
- Aufgabenbezeichnung
- Shared Max Context
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-corp-fin-v2:2:shared_max_context
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-08-11
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: openai/gpt-5.4-nano-2026-03-17. Name des Quellmodells: GPT-5.4 nano. Anbieter laut Quelle: OpenAI. Modellstand: gpt-5.4-nano-2026-03-17. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-08-06. Reasoning-Stufe: high. Maximale Ausgabetoken: 128000. Latenz in Sekunden: 7.363. Standardfehler: 1.665. Kosten je Aufgabe in USD: 0.012353. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-corp_fin_v2-2026-08-11-d9e58d191cd9. Prüfsumme der Quelldaten: d9e58d191cd9f1690e3b59f0a37055813038531410f2d73e765676893c0f9526. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-08-11
- Vergleichsmethodik
- Reasoning-Stufe: high. Maximale Ausgabetoken: 128000
EMB: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 44.751
- Bewertung
- 44.751
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- finance
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-emb:1:overall
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-09-04
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: openai/gpt-5.4-nano-2026-03-17. Name des Quellmodells: GPT-5.4 nano. Modellstand: gpt-5.4-nano-2026-03-17. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-03. Latenz in Sekunden: 1767.043. Kosten je Aufgabe in USD: 0.57312. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-emb-2026-09-04-5d630bb9b3a7. Prüfsumme der Quelldaten: 5d630bb9b3a7674ec91efa385ebf472ae6d8bb96c8db2fa2dd5af3e813e66155. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-04
Finance Agent (v2): Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 38.217
- Bewertung
- 38.217
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 2
- Kategorie
- finance
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-finance-agent-v2:2:overall
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-09-04
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: openai/gpt-5.4-nano-2026-03-17. Name des Quellmodells: GPT-5.4 nano. Modellstand: gpt-5.4-nano-2026-03-17. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: private. Stand der Rangliste: 2026-09-03. Latenz in Sekunden: 334.538. Kosten je Aufgabe in USD: 0.15925. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-fabv2-2026-09-04-88f92e979bb6. Prüfsumme der Quelldaten: 88f92e979bb632f19bdb1ae6ca2768ced7b2b2b915ea3aac1553be06fa197204. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-04
GPQA Diamond: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 77.526
- Bewertung
- 77.526
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- reasoning
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-gpqa:1:overall
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-09-04
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: openai/gpt-5.4-nano-2026-03-17. Name des Quellmodells: GPT-5.4 nano. Modellstand: gpt-5.4-nano-2026-03-17. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Latenz in Sekunden: 29.498. Kosten je Aufgabe in USD: 0.001565. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-gpqa-2026-09-04-fc438726f0d8. Prüfsumme der Quelldaten: fc438726f0d8523d320f02d75ae372a3fa38b28b36f70fe318d119f55153560d. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-04
IOI: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 15.25
- Bewertung
- 15.25
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- coding
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-ioi:1:overall
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-09-04
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: openai/gpt-5.4-nano-2026-03-17. Name des Quellmodells: GPT-5.4 nano. Modellstand: gpt-5.4-nano-2026-03-17. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-08-09. Latenz in Sekunden: 1170.492. Kosten je Aufgabe in USD: 0.042833. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-ioi-2026-09-04-c6f99e8d7130. Prüfsumme der Quelldaten: c6f99e8d713092dbfdc9cbcfd6b376fbb7209970714528eab31f6b541d90f20c. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-04
LiveCodeBench v6: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 84.009
- Bewertung
- 84.009
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- coding
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-lcb:1:overall
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-09-04
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: openai/gpt-5.4-nano-2026-03-17. Name des Quellmodells: GPT-5.4 nano. Modellstand: gpt-5.4-nano-2026-03-17. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Latenz in Sekunden: 60.089. Kosten je Aufgabe in USD: 0.002468. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-lcb-2026-09-04-95ca83387127. Prüfsumme der Quelldaten: 95ca83387127df287e9a6d928c411c98c9b65b4cefeee46eb4008ca1521f5ed4. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-04
Harvey's Legal Agent Benchmark: Overall · Task fully resolved (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 0
- Bewertung
- 0
- Messgröße
- task resolution rate
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- legal
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall · Task fully resolved
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-legal-agent-benchmark:1:overall
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-09-04
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: openai/gpt-5.4-nano-2026-03-17. Name des Quellmodells: GPT-5.4 nano. Modellstand: gpt-5.4-nano-2026-03-17. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-03. Latenz in Sekunden: 363.015. Kosten je Aufgabe in USD: 0.184287. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-hlab-2026-09-04-211eab6c865f. Prüfsumme der Quelldaten: 211eab6c865f7c6808000150de043c5f65dd420c200156b06c68b58057fbd685. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-04
LegalBench: Overall (Messwert, Testbedingungen und Quelle anzeigen)
- Originalwert
- 77.92
- Bewertung
- 77.92
- Messgröße
- accuracy
- Einheit
- %
- Benchmark-Version
- 1
- Kategorie
- legal
- Aufgabe
- overall
- Aufgabenbezeichnung
- Overall
- Richtung
- Mehr ist besser
- Vergleichskohorte
- vals-legal-bench:1:overall
- Quellentyp
- independent-evaluator
- Auswertung
- Vals AI
- Status
- active
- Abrufdatum
- 2026-09-04
- Methodik
- Kennung des Quellmodells: openai/gpt-5.4-nano-2026-03-17. Name des Quellmodells: GPT-5.4 nano. Modellstand: gpt-5.4-nano-2026-03-17. Evaluator: Vals AI. Datensatztyp: public. Stand der Rangliste: 2026-09-01. Latenz in Sekunden: 2.697. Kosten je Aufgabe in USD: 0.000114. Quellenkennung: vals-ai. Kennung der Evidenzaufnahme: vals-legal_bench-2026-09-04-ff81649923fb. Prüfsumme der Quelldaten: ff81649923fb684ff37d5f557fd320ba5ab433927831065ed781a94548f480ef. Parserversion: vals-astro-v2. Importiert am: 2026-09-04
Eigene Modelltests
Community-Tests zum Anschauen
Vergleiche, wie die Modelle denselben Prompt umsetzen. Jeder Test zeigt den ersten Versuch, ohne nachträgliche Korrekturen am erzeugten Code. Die Ergebnisse fließen nicht in einen Gesamtscore ein.
Pelikan auf dem Fahrrad
Community-Klassiker für eine freie SVG-Zeichnung.
Prompt und Testbedingungen
Generate an SVG of a pelican riding a bicycle
Tokenlimit inklusive Reasoning: 8.192 Token
Ursprung der Aufgabe (Simon Willison)Steckbrief
Technische Daten und Zugang
Veröffentlichte Angaben zum Modell. Vorhandene Schätzungen sind ausdrücklich gekennzeichnet.
Weitere Quellenangaben
Datierte Angaben aus Dokumentation und Modellkarten. Anbieterlimits sowie native und erweiterte Kontextfenster können sich unterscheiden. Konfigurationshinweise bleiben im Original erhalten.
- API-Modellkennung
- gpt-5.4-nanoQuelle
- Maximale Ausgabe
- 128.000 TokenQuelle
- Wissensstand
- 2025-08-31Quelle
- Eingabe
- Text, BildQuelle
- Ausgabe
- TextQuelle
- Reasoning-Modus
- none, low, medium, high, xhighQuelle
- API-Schnittstellen
- Responses API, Chat Completions APIQuelle
- Werkzeugaufrufe
- JaQuelle
- Strukturierte Ausgabe
- JaQuelle
- Veröffentlichung
- 2026-03-17Quelle
Kosten
Veröffentlichte Preise
Die Preise gelten für die jeweils genannte Einheit. Auflösung, Ausgabelänge und Anbieter können die Kosten verändern.
Kostenbeispiel
100 API-Anfragen
0,0825 $
100 Anfragen mit je 1.000 Eingabe- und 500 Ausgabe-Token kosten rechnerisch 0,0825 $. Davon entfallen 0,02 $ auf Eingaben und 0,0625 $ auf Ausgaben.
- Eingabe-Preis
- 0,2 $ / 1 Mio. TokenBasisstufe je Anfrage
- Ausgabe-Preis
- 1,25 $ / 1 Mio. TokenBasisstufe je Anfrage
Die Rechnung nutzt die dokumentierten Tokenpreise und keinen Cache-Rabatt. Zusätzliche Tools, Steuern, Reasoning-Token und weitere nicht sichtbare Ausgabe-Token sind nicht enthalten.
Quelle öffnenDirekte Vergleiche
Dieses Modell im Vergleich
Jedes Duell vergleicht dieses Modell mit genau einem weiteren Modell aus derselben Kategorie.
Für dieses Modell sind noch keine direkten Vergleiche veröffentlicht.
Nachweise
Quellen und Datenstand
Alle Angaben verweisen auf die zugrunde liegende Dokumentation oder das jeweilige Leaderboard.
- Geschwindigkeit
OpenAI, xhigh effort. Ausgabetempo nach dem ersten empfangenen Textabschnitt, nicht die gesamte Antwortzeit. Bei Artificial Analysis als veraltet eingeordnet. Artificial Analysis pflegt dort nur noch den Standard-Workload mit 10.000 Eingabe-Token. Abgerufen am 8. September 2026.
- Preis
API-Basispreise ohne Cache- oder Batch-Rabatt. Höhere Kontextstufen und weitere Tarife stehen unter Kosten.
- Eingabe
Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026.
- Ausgabe
Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026.
Recherchestand 8. September 2026. 4 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell.
Offene Nachweise und Recherchehinweise (Originalwortlaut)
In den geprüften Quellen nicht gefunden
parameters-billions. OpenAI does not publish parameter counts.
In den geprüften Quellen nicht gefunden
independent-benchmarks. The evaluated rows in this artifact are the exact OpenAI release-table entries; no independent evaluator row was merged.
- Modellmetadaten (abgerufen 8. September 2026)Quelle
- API-PreiseQuelle
- Vals AI (abgerufen 11. August 2026; 4. September 2026)Quelle
- Vals AI (abgerufen 4. September 2026)Quelle
- Vals AI (abgerufen 4. September 2026)Quelle
- Vals AI (abgerufen 11. August 2026; 4. September 2026)Quelle
- Vals AI (abgerufen 11. August 2026; 4. September 2026)Quelle
- Vals AI (abgerufen 11. August 2026; 4. September 2026)Quelle
- Vals AI (abgerufen 11. August 2026; 4. September 2026)Quelle
- Vals AI (abgerufen 11. August 2026; 4. September 2026)Quelle
- Vals AI (abgerufen 11. August 2026; 4. September 2026)Quelle
- Vals AI (abgerufen 4. September 2026)Quelle
- Vals AI (abgerufen 11. August 2026; 4. September 2026)Quelle
- Vals AI (abgerufen 4. September 2026)Quelle
- Vals AI (abgerufen 4. September 2026)Quelle
- Vals AI (abgerufen 4. September 2026)Quelle
- Vals AI (abgerufen 11. August 2026; 4. September 2026)Quelle
- Vals AI (abgerufen 4. September 2026)Quelle
- Vals AI (abgerufen 11. August 2026; 4. September 2026)Quelle
- Vals AI (abgerufen 11. August 2026; 4. September 2026)Quelle
- Vals AI (abgerufen 11. August 2026; 4. September 2026)Quelle
- Vals AI (abgerufen 11. August 2026; 4. September 2026)Quelle
- Vals AI (abgerufen 11. August 2026; 4. September 2026)Quelle
- Vals AI (abgerufen 11. August 2026; 4. September 2026)Quelle
- Vals AI (abgerufen 11. August 2026; 4. September 2026)Quelle
- Vals AI (abgerufen 11. August 2026; 4. September 2026)Quelle
- Vals AI (abgerufen 4. September 2026)Quelle
- OpenAI (abgerufen 8. September 2026)Quelle
- Artificial Analysis (abgerufen 8. September 2026)Quelle
- Messmethode der GeschwindigkeitQuelle