TL;DR：
GPT-5.4 是 OpenAI 首个内置“原生电脑操控能力”的主线模型，标志着 AI 从文本生成向自主代理（Agent）的跨越。其在 OSWorld 测试中首次超越人类基准水平，虽然在多语言输入兼容性与复杂 UI 识别上仍存局限，但已展现出极高的办公自动化与跨应用协同价值。
功能解析：Native Computer Use 与 OpenClaw 的深度融合
GPT-5.4 的核心突破在于其原生电脑操控能力（Native Computer Use）。与以往通过插件或受限环境运行不同，GPT-5.4 能够直接“观察”屏幕图像，并像人类一样发送鼠标点击、滚动和键盘输入指令。1
这种能力主要通过两种模式实现：
- 代码模式（Code Mode）：利用 Python 编写 Playwright 脚本，实现对浏览器和支持自动化接口应用的精确控制。
- 截图模式（Screenshot Mode）：完全基于视觉识别，AI 实时分析屏幕截图并模拟物理操作。这使得 GPT-5.4 能够穿透那些没有公开 API 的“封闭系统”（如个人版微信）。
值得注意的是，OpenAI 在 2026 年初将著名开源项目 OpenClaw 及其创始人收归麾下，这为 GPT-5.4 带来了成熟的桌面交互逻辑。2 为了解决 Agent 运行中 Token 消耗过快的问题，新版本引入了 Compaction（上下文压缩）机制，能够自动总结任务中间过程，仅保留核心信息，显著降低了长周期任务的成本。
性能测试：基准数据与实测表现
在衡量 AI 自主操控能力的权威基准测试中，GPT-5.4 展示了统治级的性能：
在实际测试中，GPT-5.4 处理跨软件协作的能力令人印象深刻。例如，要求其“归纳 24 小时 AI 新闻并发送至微信群”，它能自主完成浏览器搜索、内容总结、打开微信客户端、定位联系人、模拟粘贴并发送的全流程。
然而，“拟人化操作”也带来了类似人类的低级错误。实测中发现，当系统处于中文输入法状态时，GPT-5.4 因无法识别输入法悬浮框，在尝试输入 douyin.com 时会错误地输入为 抖音。com。1 这种对输入法状态感知的缺失，是目前该模型在非英语环境下的主要短板。
竞品对比：从“脚本自动化”到“逻辑自动化”
相比传统的 RPA（机器人流程自动化）工具，GPT-5.4 的核心优势在于其动态推理与纠错能力。传统脚本在网页结构或按钮位置微调后即会失效，而 GPT-5.4 具备 Thinking 推理大纲：
- 实时干预：用户可以在 AI 执行过程中随时打断并修正思路，而无需重启任务。
- Tool Search 优化：在调用外部 API 时，GPT-5.4 不再全量加载工具定义，而是通过轻量化搜索按需调用。在 MCP Atlas 基准测试下，其 Token 消耗降低了 47%，准确率保持不变。1
在专业工作领域（GDPval 基准），GPT-5.4 的得分达到 83.0%，相比前代提升了 12 个百分点，这意味着它在金融建模、法律分析等长周期任务上已具备准专业人员的水平。
维度评测与综合评分
基于实际测试与技术指标，对 GPT-5.4 评测如下：
- 功能完整性 (9.5/10.0)：原生支持键鼠模拟、截图识别与代码执行，基本覆盖了电脑操作的所有物理可能。
- 易用性 (8.5/10.0)：对话式指令极大降低了自动化门槛，但开启完全访问权限（Full Access）的配置流程对普通用户仍有一定认知压力。
- 准确性与可靠性 (7.8/10.0)：在标准 UI 下表现优异，但在复杂、动态或非英语输入环境下存在误触和输入偏差。
- 性能表现 (8.2/10.0)：Compaction 机制有效缓解了 Token 压力，但受限于物理模拟，执行多步骤任务的速度仍慢于人类手动操作。
- 适用场景 (9.0/10.0)：在企业级表格处理（Excel/Sheets 集成）、日常办公自动化、开发测试辅助领域具有无可替代的价值。
- 成本效益 (7.5/10.0)：虽然技术上有优化，但作为主线模型，运行高频 Agent 任务的累计成本依然较高，建议优先用于高价值任务。
综合评分：8.4 推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐
使用指南与安全建议
- 适用人群：深度办公用户、开发者、数据分析师以及需要处理重复性跨应用流程的企业员工。
- 最佳实践：建议在使用时将系统输入法默认切换为英文，并配合 Thinking 模式的推理大纲进行分步确认，以防模型由于 UI 识别误差误删重要文件。
- 安全警告：由于 GPT-5.4 需要获取屏幕录制与辅助功能权限，其在执行任务时可能涉及个人隐私。官方虽称其“欺骗行为概率低”1，但在处理涉及资金支付、敏感数据删除等高风险操作时，务必保持人工实时监管。