GPT5.4-mini、GPT5.4-nano、GPT5-mini、Qwen3.5-35B权威性能排行（2026年5月官方+第三方权威实测：OpenAI官方、ModelScope、OpenCompass、LMSYS、TokenCalculator）
一、综合性能总排名（从高→低）
1.GPT-5.4-mini（闭源API，OpenAI新一代中端）＞2.Qwen3.5-35B（开源本地部署，阿里通义）＞3.GPT-5.4-nano（闭源超轻量）＞4.GPT-5-mini（上一代GPT5小模型）
二、五大权威基准分项跑分（全球通用标杆：GPQA、SWE-Bench Pro、OSWorld、Terminal-Bench2.0、MMLU-Pro）
数据来源：OpenAI官网2026.5.15发布文档、Qwen官方ModelScope评测、LMSYS竞技场、合肥工大DataLearnerAI榜单
| 评测基准（权威用途） | GPT5.4-mini | Qwen3.5-35B | GPT5.4-nano | GPT5-mini(老版) |
|---|---|---|---|---|
| GPQA Diamond（博士级理工推理） | 88.0% | 75.2% | 82.8% | 81.6% |
| SWE-Bench Pro（真实工程修Bug） | 54.4% | 49.1% | 52.4% | 45.7% |
| OSWorld-Verified（电脑GUI自动化Agent） | 72.1% | 41.5% | 39.0% | 42.0% |
| Terminal-Bench2.0（终端命令/脚本自动化） | 60.0% | 43.7% | 46.3% | 38.2% |
| MMLU-Pro（全学科高阶知识） | 77.5% | 82.3% | 71.2% | 69.4% |
关键分项解读
- 通用文理知识（MMLU-Pro）：Qwen3.5-35B反超
Qwen3.5-35B（82.3%）中文/多学科优势极强，超过GPT5.4-mini、nano；英文高精推理、Agent自动化GPT5.4-mini断层第一。 - 代码编程能力（SWE-Bench）：GPT5.4系列全面领先
GPT5.4-mini＞GPT5.4-nano＞Qwen3.5-35B＞老GPT5-mini；GPT5.4-nano编码强于上代GPT5-mini7个百分点。 - AI智能体/电脑操控（OSWorld）：GPT5.4-mini碾压其余三款
GPT5.4-mini（72.1%）可做全流程桌面自动化；nano、Qwen35B、老GPT5mini仅能简易操作，复杂GUI任务失效。
三、速度&部署&落地场景对比
| 模型 | 部署方式 | 推理速度(tok/s) | 最优使用场景 |
|---|---|---|---|
| GPT5.4-mini | 仅OpenAI/Azure API | 75~90 | 复杂Agent、全栈开发、多步骤业务推理、自动化办公 |
| Qwen3.5-35B | 本地开源部署（单张A6000/L20可跑） | 40~70（INT4量化） | 中文知识库、私有化企业部署、客服/文案、本地离线推理 |
| GPT5.4-nano | 仅API | 120~200 | 高频短文本：分类、摘要、数据提取、子任务拆分、低成本批量调用 |
| GPT5-mini(老) | API | 60~72 | 淘汰备选，性价比弱于新款nano/mini |
四、中文专项C-Eval权威排行（上交+清华国产基准）
- Qwen3.5-35B：88.7分（国产35B标杆）
- GPT5.4-mini：82.1分
- GPT5.4-nano：76.5分
- GPT5-mini：73.2分
中文场景首选Qwen3.5-35B；英文+自动化+代码选GPT5.4-mini；低成本海量短任务选GPT5.4-nano
五、总结选型建议
- 企业私有化本地部署、中文业务 ：首选Qwen3.5-35B（开源免费权重，可离线）
- 云端API做自动化Agent、复杂编程、多轮深度推理 ：首选GPT5.4-mini
- 高并发低成本批量文本处理（标签、摘要） ：首选GPT5.4-nano
- 老GPT5-mini已无选型价值，全维度被新款nano超越
GPT5.4-mini / GPT5.4-nano / GPT5-mini / Qwen3.5-35B 五大维度优劣势汇总表
1.代码与数据分析
| 模型 | 突出优势 | 关键短板 | 落地风险 |
|---|---|---|---|
| GPT5.4-mini | 全栈代码、疑难BUG修复、多语言&工程框架适配强；复杂SQL/大数据建模、桌面自动化数据分析领先；适配Docker/Git/Playwright全工具链 | 国产Paddle、ArkTS等本土框架优化一般；超大批量离线运算云端成本高昂 | API按量计费，大批量分析费用不可控；代码隐含逻辑漏洞需人工审核；数据上云 |
| GPT5.4-nano | 推理速度快、低成本批量简单SQL、小函数、数据字段提取、批量数据清洗；高并发轻量化任务性价比突出 | 无法完成架构设计、复杂算法、疑难排错，深度链式推理缺失 | 复杂逻辑批量生成隐性错误，必须上级模型二次复核 |
| GPT5-mini(老版) | 老旧系统接口兼容性好，基础代码、简易统计可用 | 全维度落后5.4系列，复杂编码、大数据处理能力不足，上下文短 | OpenAI逐步缩减接口配额，存在下线停用风险；安全老旧，代码生成漏洞偏多 |
| Qwen3.5-35B | 国产框架(Paddle/国产数据库/ArkTS)适配最优；超长上下文读全量代码，本地私有化数据不出网；本土业务数据分析贴合国内报表规范，开源免费商用 | 欧美小众工业软件、闭源底层框架调试偏弱；超大型分布式项目重构稳定性不足 | 自行微调失误易造成代码生成异常；冷门编程语言支持不完善 |
2.文字创作与优化
| 模型 | 突出优势 | 关键短板 | 落地风险 |
|---|---|---|---|
| GPT5.4-mini | 超长文本逻辑连贯，白皮书/商业合同/英文论文润色专业；多版本迭代优化能力强 | 中式公文、本土政企文风弱于通义；超长篇末尾易语义重复 | 文案存在内容同质化，版权边界模糊；云端生成内容数据留存在外 |
| GPT5.4-nano | 短句摘要、关键词提取、短文改写极速、海量短文案低成本流水线处理 | 4k以上长文本逻辑断裂，无法独立长篇原创 | 无参考素材时幻觉高发，大批量文案需要人工校对 |
| GPT5-mini(老版) | 基础短文改写够用，存量项目接口兼容 | 长文本创作冗余多、逻辑差，优化上限远低于新款5.4 | 产品迭代淘汰，后续接口维护无保障 |
| Qwen3.5-35B | 中文公文、申论、国风、本土化营销文案顶尖；古籍、方言内容创作优势明显 | 英文长篇文学、欧美商务文书语感生硬 | 原生风控偏弱，自建部署需额外加装合规过滤，易产出违规内容 |
3.跨语言翻译
| 模型 | 突出优势 | 关键短板 | 落地风险 |
|---|---|---|---|
| GPT5.4-mini | 英德法西等欧美语种技术/商务文档精准，专业术语完善，长文档整稿翻译一体化 | 东南亚小语种、中日古文、民俗文本翻译精度不足 | 生僻专有名词易幻觉错译，小语种无兜底校验 |
| GPT5.4-nano | 短句实时互译、批量字幕、关键词跨语种转换吞吐高、接入成本低 | 长文、行业专利文档语序混乱，专业术语丢失严重 | 多义词缺少上下文极易译错，大批量落地必须人工审校 |
| GPT5-mini(老版) | 常规通用短句翻译稳定 | 专业文献、小语种翻译全面落后5.4系列 | 厂商逐步缩减服务，后期翻译接口不稳定 |
| Qwen3.5-35B | 200+语种+国内方言，东南亚/中亚小语种、中日韩古文翻译优于GPT全系；本土外贸术语完善 | 欧美高精医药、化工专利专业术语储备不及GPT5.4-mini | 极小众濒危语种训练样本少，长句易逻辑错乱 |
4.文件与多源处理
| 模型 | 突出优势 | 关键短板 | 落地风险 |
|---|---|---|---|
| GPT5.4-mini | PDF/Excel/截图/网页多源混合解析，批量文档提取汇总；多模态融合解析能力强 | 百万Token超大文件分段易割裂上下文，无法解密加密文档 | 涉密企业文件上传云端，存在数据出境泄密隐患 |
| GPT5.4-nano | 小体量零散文件批量摘要、表格字段抓取，高吞吐处理海量碎片化资料 | 不支持多源异构(图片+源码+长文档)联合解析，长文档理解力断崖下滑 | 多文件合并解析易丢失关键字段，禁止用于核心资料处理 |
| GPT5-mini(老版) | 常规单格式小文档读取稳定 | 多模态、超长文档、复合文件解析能力差 | 接口逐步限配，后期文件解析服务随时受限 |
| Qwen3.5-35B | 256K超长上下文，WPS/PDF/扫描表格深度解析；私有化部署文档全内网留存不外流 | 海外冷门后缀工程文件、特殊格式兼容性差 | 本地自主运维，模型版本升级易出现格式兼容BUG |
5.高级协作与安全
| 模型 | 突出优势 | 关键短板 | 落地风险 |
|---|---|---|---|
| GPT5.4-mini | Agent任务拆分能力顶尖，可统筹调度nano做分布式分工；OpenAI成熟安全沙盒、违规指令拦截完善 | 安全规则误杀偏高，正常敏感行业需求频繁被拦截；不能私有化部署 | 依赖OpenAI接口稳定性，宕机直接中断业务；企业数据交由第三方托管无法自主管控 |
| GPT5.4-nano | 标准化重复子任务承接专用，轻量化快速接入业务系统，复用OpenAI安全基线 | 无自主决策能力，脱离上级指令容易任务跑偏 | 大批量并发调用偶发风控漏拦，批量生成违规内容 |
| GPT5-mini(老版) | 部分老旧协作系统原生适配 | 原生安全规则老旧、拦截漏洞多，Agent编排能力落后 | 产品停更趋势，安全漏洞无补丁修复 |
| Qwen3.5-35B | 全内网私有化满足国内等保合规，可自定义Agent权限与风控规则，数据属地闭环 | 第三方SaaS、插件生态匮乏，跨系统Agent串联开发成本高；原生默认风控宽松 | 自研安全体系不完善会引发内部数据泄露；多Agent联动连锁推理错误概率更高 |
精简选型备注
- 英文项目、复杂开发、Agent自动化：GPT5.4-mini
- 高并发批量短任务、降本流水线：GPT5.4-nano
- 中文私有化、涉密内网、本土业务：Qwen3.5-35B
- GPT5-mini：新项目禁用，仅存量老系统临时过渡。