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OpenAI bringt GPT-5.4: ChatGPT zeigt Denkweg und klickt selbst


Darüber hinaus kann das Tool bestehende Arbeitsmappen analysieren. Nutzer:innen können Fragen zu Daten stellen, Trends über mehrere Tabellenblätter hinweg erkennen lassen oder sich Berechnungen erklären lassen. ChatGPT verknüpft Antworten dabei direkt mit den referenzierten Zellen und zeigt, auf welche Daten sich die Analyse bezieht. Fehler in Formeln, inkonsistente Beschriftungen oder doppelte Einträge lassen sich ebenfalls automatisch identifizieren und korrigieren.

Auch bei Änderungen bleibt der Prozess nachvollziehbar. Das System erklärt seine Schritte, erhält bestehende Formeln und Formatierungen und fragt vor größeren Anpassungen nach Bestätigung. So sollen Nutzer:innen nachvollziehen können, wie Ergebnisse entstehen und Änderungen bei Bedarf rückgängig machen.

Das Add-in ist derzeit als Beta für Plus-, Pro-, Business-, Enterprise- und Edu Accounts verfügbar und wird zunächst in den USA, Kanada und Australien ausgerollt. Die Integration fügt sich in OpenAIs Strategie ein, ChatGPT stärker als Werkzeug für reale und komplexe Arbeitsprozesse zu positionieren, etwa für Datenanalysen, Finanzmodelle oder Projektplanung direkt in bestehenden Office-Umgebungen.

Von Antworten zu Aktionen: GPT-5.4 steuert Programme und Tools

Der größere Sprung steckt allerdings hinter der ChatGPT-Oberfläche. GPT-5.4 ist laut OpenAI das erste Allzweckmodell des Unternehmens mit nativer Computernutzung. Agents können damit Software bedienen, Screenshots analysieren und mehrstufige Workflows über verschiedene Anwendungen hinweg ausführen. Auch Benchmarks zeigen laut OpenAI deutliche Fortschritte. Beim OSWorld-Test zur Computernutzung erreicht GPT-5.4 75 Prozent, während GPT-5.2 bei 47,3 Prozent lag.

Zusätzlich bringt das Modell eine Suche für große Tool-Ökosysteme. Agents können dadurch passende Werkzeuge effizienter auswählen, ohne jede Tool-Definition vollständig im Prompt zu laden. Unter der Haube integriert GPT-5.4 außerdem die Coding-Stärken von GPT-5.3-Codex. Laut OpenAI soll das Modell besonders bei komplexen Frontend-Aufgaben bessere Ergebnisse liefern. Auch die visuelle Verarbeitung wurde verbessert. GPT-5.4 kann hochauflösende Bilder mit bis zu 10,24 Megapixeln analysieren, etwa bei Dokumenten, Interfaces oder visuellen Inhalten.

Isometrische Freizeitpark-Simulation im Browser mit Karussell, Wegen und Parkstatistiken, erstellt mithilfe von GPT-5.4 aus einem einzigen Prompt.
Dieses Freizeitpark-Simulationsspiel entstand aus einer einzigen kurzen Vorgabe mit GPT-5.4. Das Modell generierte Code, Assets und Gameplay-Logik; Playwright wurde genutzt, um Browser-Tests und Gameplay-Abläufe automatisch zu prüfen, © OpenAI

Parallel baut OpenAI auch Codex weiter aus. Mit der neuen Windows App sollen Entwickler:innen mehrere Agents parallel einsetzen, Routineaufgaben automatisieren und Workflows direkt in ihrer Entwicklungsumgebung steuern können. OpenAI betonte in einer Mail an das Team von OnlineMarketing.de, dass sich die Zahl der wöchentlich aktiven Codex-Nutzer:innen inzwischen auf über 1,6 Millionen verdreifacht und die Nutzung mehr als verfünffacht hat. Die macOS App soll in der ersten Woche bereits mehr als eine Million Downloads erreicht haben. Für die Windows-Version haben sich außerdem schon mehr als 500.000 Entwickler:innen auf die Warteliste setzen lassen.

Screenshot der Codex-Oberfläche mit GPT-5.4, die ein neues Projekt („Let’s build recipe-app“) zeigt und Vorschläge für KI-gestützte Entwicklungsaufgaben anzeigt.
Die Codex-Oberfläche mit GPT-5.4 zeigt, wie Entwickler:innen Projekte direkt mit KI planen und umsetzen können, © OpenAI

Noch lässt sich schwer abschließend beurteilen, wie stabil GPT-5.4 in allen realen Arbeitsumgebungen performt. Viele Leistungsversprechen basieren auf Benchmarks und Tests von OpenAI selbst. Wenn sich die angekündigten Fähigkeiten in der Praxis bestätigen, könnte das Modell vor allem für Entwickler:innen, Teams und Wissensarbeit einen neuen Standard setzen.


Claude toppt App Store Charts und ChatGPT vor Boykott
– mitten im Kriegstaumel

schwarzer Mauszeiger, weißes Symbol mit Punkten an Strichen, rosafarbener Hintergrund
© Anthropic via Canva





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Wie intelligente Video-Workflows Reichweite und Wirkung steigern


Im kostenfreien On-demand Webinar von movingimage lernst du, wie du mit KI-gestützter Videokommunikation im Unternehmen Workflows optimierst, klassische Bottlenecks umgehst und schnell relevanten Content erstellst. Dazu gibt es Praxisbeispiele und Hinweise auf kommende KI-Trends. [Anzeige]

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Was dich im Webinar erwartet: Video-Content skalieren und besser kommunizieren

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Aprilscherz wird zu limitiertem Produkt: Amorelie und Happybrush launchen Hybrid aus Zahnbürste und Vibrator


Eine Schallzahnbürste, die im Handumdrehen zum Vibrator wird: Mit dieser Idee haben Happybrush und Amorelie einen Hype ausgelöst

Lidl mit dem Döner-Croissant und Ikea mit dem Köttbullar-Lolli haben es vorgemacht, jetzt ziehen Amorelie und Happybrush nach und lassen einen Aprilscherz Realität werden. Der Onlinehändler für Sextoys und das Start-up launchen eine Schallzahnbürste mit „Pleasure“-Aufsatz – und machen die Zahnbürste so zum Vibrator.

Aprilscherze von Marken haben seit vielen Jahren Konjunktur. Ein neuer Trend ist es allerdings, dass der Social-Media-Hype um die irren Produktideen s

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Baue dir jetzt deine eigenen Live Dashboards mit Claude Cowork


A small feature drop in Cowork: Live Artifacts!

Ask Claude to create a dashboard, report, or deck – and whenever you open it, Claude will refetch data from your Connectors to keep all information up to date. Simple idea, super useful in practice.

Get Claude at… pic.twitter.com/M1ImAhhgI4

— Felix Rieseberg (@felixrieseberg) April 20, 2026

Vor allem Marketing, Product und Data Teams profitieren davon, dass einmal erstellte Dashboards, Reports und Auswertungen automatisch weiterlaufen und aktuell bleiben. Statt Daten manuell zusammenzutragen oder Dashboards immer wieder neu aufzusetzen, übernehmen Live Artifacts diese oft zeitaufwendigen Aufgaben. So bleibt mehr Zeit für ausführliche Analysen und Reportings mit stets aktuellen Daten. Für zuständige Teams kommt hinzu, dass sich die Anwendungen teilen und gemeinsam iterativ verbessern lassen, etwa in Kampagnenauswertungen, Produktanalysen oder internen Reportings.

Gleichzeitig entstehen neue Anforderungen. Werden externe Datenquellen angebunden, können Fehler direkt in die Ergebnisse einfließen, und bei sensiblen Inhalten wird der Umgang mit Daten kritischer. Zudem steigt der Bedarf an Kontrolle, da automatisch aktualisierte Dashboards nicht automatisch als verlässlich gelten sollten. Fehler in angebundenen Datenquellen oder in der Logik des Artefakts können sonst unbemerkt in Analysen und Entscheidungen einfließen.

Mit Amazon sichert sich Anthropic massive Rechenkapazität für Claude

Dauerhaft arbeitende KI-Systeme wie Live Artifacts binden kontinuierlich Rechenressourcen. Um den steigenden Bedarf an Rechenleistung für Training und Betrieb von Claude zu decken, erweitert Anthropic die Kooperation mit Amazon und sichert sich langfristig bis zu fünf Gigawatt Energie. Wie Anthropic mitteilt, investiert Amazon weitere fünf Milliarden US-Dollar und erhöht die Gesamtbeteiligung damit auf 13 Milliarden. Anthropic verpflichtet sich gleichzeitig, in den kommenden zehn Jahren mehr als 100 Milliarden US-Dollar in AWS-Technologien zu investieren. Bereits kurzfristig sollen zusätzliche Kapazitäten bereitgestellt werden, darunter neue Trainium2-Ressourcen sowie insgesamt fast ein Gigawatt an Trainium2- und Trainium3-Leistung bis Ende 2026. Perspektivisch umfasst die Zusammenarbeit mehrere Chip-Generationen von Trainium2 bis Trainium4 sowie weitere spezialisierte Hardware von Amazon.

Amazon hat auch mit OpenAI Ende Februar 2026 eine ähnliche Vereinbarung geschlossen. Im Rahmen einer Finanzierungsrunde über rund 110 Milliarden US-Dollar steuerte Amazon etwa 50 Milliarden US-Dollar bei, wodurch OpenAI mit rund 730 Milliarden US-Dollar bewertet wurde. Neben Kapital spielte auch hier der Zugang zu Cloud-Infrastruktur eine zentrale Rolle.





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