OpenAI在十周年推出GPT-5.2系列模型，包含Instant、Thinking和Pro三个版本。该模型在多项基准测试中刷新SOTA，在长上下文理解、工具调用、视觉能力等方面显著提升。GPT-5.2在知识工作、编程、科学研究等领域表现优异，其中GPT-5.2 Thinking在GDPval基准测试中首次达到人类专家水平，成为目前辅助专业工作的最强模型。
谷歌的领先优势，只保持了不到一个月。
今天是 OpenAI 的十周年纪念日，十周年之际，来点大的。
在「红色警报」后，OpenAI 在北京时间本周五拿出了最新的顶级模型 GPT-5.2 系列 —— 迄今为止在专业知识工作上最强大的模型系列。
简而言之，OpenAI 本次推出：
GPT-5.2 Instant，为日常工作与学习而打造：
- 与 GPT-5.1 一样温暖、对话自然
- 更清晰的讲解，把关键信息提前呈现
- 改进的操作指南与分步骤讲解
- 更强的技术写作与翻译能力
- 更好地支持学习与职业规划
GPT-5.2 Thinking，为专业级工作全面提升标准：
- 业界最先进的长上下文推理能力
- 在电子表格的生成、分析与排版方面取得重大提升
- 在演示文稿制作方面已有初步突破
GPT-5.2 Pro，在面对困难问题时最聪明、最值得信赖的模型：
- 在编程等复杂领域表现更强
- 最适合帮助并加速科学研究的模型
GPT-5.2 的设计目标，就是为人们创造更多经济价值：它在制作电子表格、构建演示文稿、编写代码、理解图像、处理超长上下文、使用工具，以及执行复杂的多步骤项目方面都有显著提升。
真正的生产力不是空口无凭，让我们来看看数据，GPT-5.2 到底有多强。
在如图所示的众多基准测试中，GPT-5.2 均刷新了最新的 SOTA 水平。
你可以注意到，AIME 2025（数学）的分数是 100%，之前 Gemini 3 Pro 的分数是 95%；ARC-AGI-2（抽象推理）的分数是 52.9%，对比 Gemini 3 Pro 是 31.1 %；此外 SWE-bench pro（编码）的分数是 55.6%，对比 Gemini 3 Pro 是 43.3 %。
GPT-5.2 在 GDPval（知识工作）基准上的分数为 74.1%，OpenAI 声称这是 AI 模型首次达到了「人类专家水平」。
总体来看，GPT-5.2 在通用智能、长上下文理解、自主式工具调用以及视觉能力方面均带来了显著提升，使其比以往任何模型都更擅长端到端地完成复杂的真实世界任务。
山姆・奥特曼表示，GPT-5.2 是 OpenAI 很长一段时间以来最大的一次升级。
真正的生产力
GPT-5.2 Thinking 是迄今为止最适合真实世界专业场景的模型。在 GDPval—— 一个覆盖 44 个职业、针对明确知识工作任务的评估体系中，GPT-5.2 Thinking 刷新了 SOTA 成绩，并成为 OpenAI 首个整体表现达到或超过人类专家水平的模型。
根据专业评审的判断，在 GDPval 的知识工作任务对比中，GPT-5.2 Thinking 在 70.9% 的对比中击败或与顶尖行业专家持平。这些任务包括制作演示文稿、电子表格以及其他专业产出物。
在执行 GDPval 任务时，GPT-5.2 Thinking 生成输出的速度超过专家 11 倍以上，成本却低于 1%。这表明，在配合人工监督时，GPT-5.2 能显著辅助专业工作。
速度和成本估算基于历史数据；ChatGPT 中的实际速度可能有所差异。
在 GDPval 中，模型需要完成覆盖美国 GDP 贡献度最高的 9 大行业中 44 个职业的、明确规定的知识工作任务。这些任务要求生成真实的工作产出，例如：销售演示文稿、会计报表 / 电子表格、急诊排班表、制造流程图，甚至是短视频等。在 ChatGPT 中，GPT-5.2 Thinking 配备了 GPT-5 Thinking 所不具备的新工具。
在评审一份表现尤其出色的输出时，一位 GDPval 评委评论道：
「这是一次令人兴奋且明显的质量飞跃……[它] 看起来就像是由一家专业公司团队完成的，两个交付物的版式设计和建议都出乎意料地优秀，不过其中一个仍有一些小错误需要修正。」
此外，在 OpenAI 内部用于测试初级投行分析师能力的电子表格建模基准中（例如：为一家财富 500 强企业构建包含三张财务报表的模型，并具备正确格式和引用；或为私有化交易构建杠杆收购模型），GPT-5.2 Thinking 的任务平均得分比 GPT-5.1 提升了 9.3%，从 59.1% 上升到 68.4%。
对比显示，GPT-5.2 Thinking 在生成电子表格与演示文稿时，在专业度与排版质量上都有显著提升：
Prompt: Create a workforce planning model: headcount, hiring plan, attrition, and budget impact. Include engineering, marketing, legal, and sales departments.
5.1 错误地计算了种子轮、A 轮和 B 轮的清算优先权，并且将这些行的大部分留空，导致最终的股权分配计算结果不正确。它还在表头行中错误地插入了公式。5.2 则完整且准确地完成了所有计算，并以可审计的方式呈现结果。
要在 ChatGPT 中使用新的电子表格和演示文稿生成功能，您需要使用 Plus、Pro、Business 或 Enterprise 方案，并选择 GPT-5.2 Thinking 或 GPT-5.2 Pro。复杂内容的生成可能需要数分钟时间。
新的编码高峰
GPT-5.2 Thinking 在 SWE-Bench Pro 上取得 55.6% 的最新 SOTA 成绩。
SWE-Bench Pro 是一个严格评估真实世界软件工程能力的基准。与只测试 Python 的 SWE-bench Verified 不同，SWE-Bench Pro 涵盖四种编程语言，并设计得更具抗污染性、挑战性、多样性和工业相关性。
在 SWE-Bench Pro 中，模型会获得一个代码仓库，并必须生成补丁（patch）来解决一个真实的软件工程任务。
在 SWE-bench Verified 上，GPT-5.2 Thinking 取得了 80% 的新的最高分。
对于日常专业使用来说，这意味着模型在以下方面更加可靠：调试生产环境代码、实现功能请求、重构大型代码库，以及以更少人工干预的方式完成端到端修复。
GPT-5.2 Thinking 在前端工程能力上也优于 GPT-5.1 Thinking。早期测试者发现，它在前端开发以及复杂或非常规的 UI 设计（尤其是包含 3D 元素 的界面）方面的能力显著增强，使其成为全栈工程师的强大日常助手。
最后
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