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GPT-5.4:执行型AI加速落地,OpenClaw绝佳搭档

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国金证券SINOLINK SECURITIES2026年03月08日GPT-5.4:执行型AI加速落买入(维持评级)地,OpenClaw绝佳搭档行业点评证券研究报告计算机组分析师:刘高畅(执业S1130525120005)liugaochang@gjzq.com.cnGPT-5.4:执行型AI加速落地,OpenClaw绝佳搭档行业观点:并首次在模型层面大规模整合Computer Use、工具调用与秩网搜索能力,使Al可以在真实软件环境中完成复杂任务。具体来看:1)原生Computer Use统中执行任务的能力:2)Too|Search机制大幅优化工具调用流程,通过按需检索工具定义的方式减少上下文Token消耗,从而提升多工具Aget系统的效率并降低成本:3)联网搜索能力与拉理能力进一步增强,使模型能够通过多轮搜索整合全网信息解决复杂问题:4)知识型工作能力显著提升,在电子表格、文格、演示文稿等专业办公任务中的表现接近甚至超过部分行业专业人士水平。整休来看,GPT-5.4验证了A!发展的两大趋梦:一是模型速代节奏持续加快,二是Computer Use与工具调用能力正在打通Al从“对话”走向“执行”的关健环节,Aget商业化落地路径日益清晰。能够查接揉作电脑完成真实工作任务。GPT-5.4在多个关健能力上的升极,使其与0 penClaw形成高度互补:1)原生Computer Use能力使模型可以直接操作来面软件,减少传统Aget框架需要复杂适配和自动化脚本的技术成本:2)1O0万Token的超长上下文为长期运行的Aget提供了更大的"工作记忆”,能够在复杂任务链和长时问任务执行过程中保持稳定的上下文理解:3)Tool Search机制显著降低多工具调用带来的Token成本,使0 penClaw.在与GPT-5.4的结合有望拉动A|Aget从尖验性工具逐步走向真实生产力系统,加速A!在办公自动化、款件开发和复杂知识工作的落地应用。投资建议:国内算力:寒武纪、东阳光、海光信息、协创数拇、豫能控殷、华丰科技、亿田智能、星环科技、网宿科技、宏景科技、首都在线、神州数码、百度集团、大位科技、润建股份、中芯回际、华虹半导体、中科曙光、润降科技、浪潮信息、东山精密、奥飞数据、云赛智联、瑞晟智能、科华数拇、跳袋重机、金山云、欧陆通、杰创智能。力士、中微公司、北方华创、拓荆科技、长川科技。CU:海光信息、中科暖光、润起科技、禾盛新林、中回长城、龙芯中科、兴森科技、深南电路、宏和科技、广合科技。高增长&高壁生。其他:空天时代、其身智能等。风险提示行业竞争加刷的风险:技术选代不及预期的风险:特定行业下游资本开支周期性波动的风险。国金证券扫码获取更多服务行业点评一、GPT-5.4发布,迈向“可执行AI”的重要升级2026年3月5日,OpenAl发布GPT-5.4,定位为面向复杂工作任务的旗舰模型。GPT-5.4将OpenAl近期在推理、编程及智能体工作流领域的顶尖性能集于一身。整合了GPT-5.3-C0dx行业领先的编程能力,同时优化了模型在各类工具、软件环境以及专业任务(电子表格、ppt和文档等)中的表现,支持高达100万Tokn的上下文,能够准确高效地完成复杂的实际工作。1.1原生Computer Use:Al具备真实操作电脑能力GPT-5.4最重要的升级之一是原生“℃omputer Use"能力。模型可以通过视觉理解屏幕截图,识别界面中的按钮、文本框和菜单,并执行鼠标点击、键盘输入等搡作,从而在真实搡作系统环境中完成任务。在OSWorld桌面搡作基准测试中,GPT-5.4的成功率达到约75%,已经接近甚至超过人类平均水平。这意味着Aget在真实软件环境中的执行能力县备可用性。OSWorld-Verified●GPT-5.4▲GPT5.220工具产出数量用了另外3个工具,则产出数计为2次。相出于工具调用效,工具产出效能更好地反映并行化的优势,团此是衡来源:OpenAl,国金证春研究所GPT-5.4在API层面引入工具搜索机制。在此之前,当模型调用工具时,所有的工具定义都必须预先包含在提示词中。对于拥有大量工具的系统,这会导致每次请求都额外增加数千甚至数万个Tok,不仅推高了成本、减慢了响应速度,还让上下文中充斥着模型可能永远用不到的冗余信息。通过工具搜索,GPT-5.4不再需要预加载完整定义,而是接收一份精简的可选工具列表及工具搜索能力。当模型需要调用特定工具时,它会即时查找该工具的定义,并将其添加到当前的对话上下文。这种方法大幅减少了重度工具调用工作流程所需的Tok数量,并有效保留了缓存,使请求变得更快、成本更低。这一能力对于构建复杂Al Agent系统具有关键意义,因为真实应用往往需要调用大量工具。GPT-5.4在智能体联网搜索方面表现更佳。在实际应用中,这意味着GPT-5.4 Thinking能够更强有力地解答那些需要整合全网多方信息的复杂问题。它能以更强的持久性进行多轮搜索,
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