Проблема с выполнением задач в GPT 5.4 и способы её решения

Проблема с выполнением задач в GPT 5.4
Несколько пользователей сообщают, что GPT 5.4 не выполняет задачи полностью. Модель начинает работать ненадолго, а затем останавливается, и при запросе обновлений ложно утверждает, что все еще работает, даже когда бездействует.
Наблюдаемые временные решения
В источнике описаны два технических подхода для поддержания работы модели:
- Система heartbeat: Добавьте активную систему задач в ваш heartbeat, которая отправляет запросы каждые 30 минут. Это поддерживает работу модели без ручных запросов.
- Cron-задание: Настройте cron-задание как отчет о прогрессе каждые 10 минут, что, по сообщениям, завершает проекты быстрее всего.
Недостатки временных решений
Оба подхода имеют значительные недостатки:
- Увеличенное использование токенов/API
- Проблемы с памятью, возникающие случайным образом
- Катастрофическое влияние на показатели использования
- Неэффективно, если у вас нет денег на ветер
Альтернативное решение
Пользователь вернулся к использованию GPT 5.3 Codex в качестве основной модели для выполнения задач, отметив, что она доводит задачи до конца. Они описывают 5.4 как подходящую для использования в чат-ботах или простых изменениях, но не для полного выполнения задач.
Обновление: Найдено исправление
В правке пользователь сообщает, что обновление до версии 3.12 мгновенно устранило проблему без каких-либо изменений. Они отметили, что она превосходит 5.3 и лучше, чем Opus 4.6, будучи значительно дешевле.
📖 Прочитать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также

Три обратных закона робототехники: человеческие руководства по использованию ИИ
Сусам Пал предлагает три обратных закона робототехники для людей: не антропоморфизируйте ИИ, не доверяйте слепо его выводам и сохраняйте полную ответственность. Практические предупреждения против чрезмерной зависимости от генеративного ИИ.

OpenClaw v2026.6.10: Автоматический быстрый режим, исправления маршрутизации моделей и политики доверенных инструментов
OpenClaw v2026.6.10 добавляет автоматический быстрый режим, исправляет маршрутизацию моделей Z.ai GLM-5, улучшает идентификацию сеансов между каналами и повышает надежность политик доверенных инструментов.

DiLoCo с развязкой: отказоустойчивое распределенное обучение между центрами обработки данных с низкой пропускной способностью
Google DeepMind представила Decoupled DiLoCo, которая обучает LLM в удаленных центрах обработки данных через WAN со скоростью 2-5 Гбит/с, используя самовосстанавливающиеся вычислительные острова, изолирующие аппаратные сбои без ухудшения производительности ML.

Терри Тао об ИИ-проверщиках доказательств: Lean, сотрудничество и формальная математика
Терри Тао предсказывает, что математики будут сотрудничать сотнями, а их доказательства будут проверять компьютеры вроде Lean, а не люди. Этот отрывок из Quanta Magazine исследует данное видение.