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

Огайо приостанавливает налоговые льготы для дата-центров: рост затрат на ИИ давит на технологические компании
Огайо приостанавливает действие налоговой льготы на оборудование для новых центров обработки данных, включая те, что обслуживают ИИ. Этот шаг сигнализирует о растущем внимании штатов к налоговым стимулам на фоне всплеска спроса на инфраструктуру ИИ.

Исследование ETH Zurich ставит под сомнение ценность файлов AGENTS.md для ИИ-агентов в программировании
Новое исследование ETH Zurich показывает, что файлы AGENTS.md, сгенерированные LLM, снижают успешность выполнения задач ИИ-агентами на 3% и увеличивают затраты на вывод более чем на 20%, в то время как файлы, написанные человеком, дают лишь незначительный прирост в 4% при аналогичном увеличении затрат.

Верховный суд США отказался рассматривать дело об авторских правах на ИИ, оставив в силе решение нижестоящего суда.
Верховный суд США отказался рассматривать спор о правах на авторство материалов, созданных искусственным интеллектом, оставив в силе решение нижестоящего суда, которое отказало в защите авторских прав для произведений, созданных без участия человека.

Диагностика регрессии производительности Claude Code: Конфигурация, а не интеллект модели
Анализ Anthropic показывает, что падение производительности Claude Code было вызвано тремя изменениями в продукте — снижение усилий при рассуждении по умолчанию, ошибка кэширования сессий и изменение многословности промптов, а не деградацией модели. Откат изменений восстановил производительность.