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Verified软件工程80.0%76.3%GPQA Diamond(无工具)科学问题92.4%88.1%CharXiv Reasoning(带 Python)科学图表问题88.7%80.3%AIME 2025(无工具)竞赛数学100.0%94.0%FrontierMath(第 1–3 层级)高等数学40.3%31.0%FrontierMath(第 4 层级)高等数学14.6%12.5%ARC-AGI-1(已验证)抽象推理86.2%72.8%ARC-AGI-2(已验证)抽象推理52.9%17.6%伴随此次 ChatGPT 的重大更新GPT-5.2 Instant、Thinking 和 Pro 版本已同步上线优先面向付费用户开放API 端所有开发者即刻可用。总体来看GPT-5.2 在通用智能、超长上下文理解、Agent 工具调用以及视觉能力上均实现了显著跃升——它正在重新定义端到端执行复杂现实世界任务的“天花板”。有几个例子可以直观对比下制表美观性对比制表正确性对比前端画图Model performance从“能聊”到“能干”Economically valuable tasks极具经济价值的任务GPT-5.2 Thinking 无疑是目前市面上最懂“搬砖”的模型。在 GDPval衡量 44 种职业硬核知识工作的基准测试中GPT-5.2 Thinking 创下了全新的 SOTAState of the Art更是首个在专业领域达到甚至超越人类专家水平的模型。数据不会撒谎根据人类专家的盲评GPT-5.2 Thinking 在 70.9% 的 GDPval 任务中击败或打平了顶级行业专家。这可不是写首打油诗而是实打实地制作演示文稿、处理复杂电子表格和输出工作成果。更恐怖的是效率——它产出成果的速度是人类专家的 11 倍以上而成本不到人工的 1%。这意味着在人工监督下GPT-5.2 将成为专业工作的超级辅助。注速度和成本基于 API 估算ChatGPT 实际体验可能略有不同。在 GDPval 测试中模型需要处理美国 GDP 贡献最大的 9 个行业中 44 种职业的实际工作。比如做一份销售 PPT、搞定会计报表、排一份急诊科值班表、绘制制造流程图甚至剪辑短视频。值得注意的是在 ChatGPT 中GPT-5.2 Thinking 获得了 GPT-5 Thinking 所不具备的新工具加持。一位 GDPval 的评审员在看到输出后惊叹道“这是一个令人兴奋且显著的质量飞跃……它看起来就像是由一家专业咨询公司交付的成果甚至在布局和建议上都展现了惊人的设计感尽管我们还需要微调一些小瑕疵。”此外在针对初级投行分析师的内部基准测试中——例如为财富 500 强公司搭建格式严谨的三表模型Three-Statement Model或为私有化交易构建 LBO 模型——GPT-5.2 Thinking 的平均得分从 GPT-5.1 的 59.1% 飙升至 68.4%提升了整整 9.3 个百分点。并排对比可以明显看出新模型生成的电子表格和幻灯片在复杂度和格式精细度上都实现了质的飞跃。想在 ChatGPT 体验这些新功能你需要是 Plus、Pro、Business 或 Enterprise 用户并选择 GPT-5.2 Thinking 或 Pro。当然生成这种级别的复杂内容可能需要几分钟的“思考”时间。Coding能力在 SWE-Bench Pro 这项针对现实世界软件工程的“地狱级”测试中GPT-5.2 Thinking 拿下了 55.6% 的新高分。请注意这不同于只考 Python 的 SWE-bench VerifiedPro 版本测试四种语言旨在模拟更抗干扰、更多样化且符合工业标准的真实环境。在 SWE-Bench Pro 中模型会被扔进一个完整的代码仓库必须生成补丁来解决实际问题。而在相对简单的 SWE-bench Verified 上GPT-5.2 Thinking 更是轰出了 80% 的惊人高分。对于开发者来说这意味着什么意味着它能更靠谱地调试生产环境代码、实现功能需求、重构屎山代码并以极低的人工干预完成端到端的修复发布。前端工程师也迎来了福音。GPT-5.2 Thinking 在前端开发尤其是涉及 3D 元素等复杂 UI 工作上表现明显优于前代堪称全栈工程师的“神级队友”。早期测试者、Windsurf CEO Jeff Wang 评价道“GPT-5.2 代表了自 GPT-5 以来模型在 Agent 编程领域的最大飞跃它是同价位中最强的编程模型。单纯的版本号微调掩盖了其智能的巨大提升。我们很高兴将其设为 Windsurf 和核心 Devin 工作负载的默认模型。”coding能力的case海浪模拟器Prompt: Create a single-page app in a single HTML file with the following requirements:- Name: Ocean Wave Simulation- Goal: Display realistic animated waves.- Features: Change wind speed, wave height, lighting.- The UI should be calming and realistic.这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】Factuality 抗幻觉能力幻觉问题一直是大模型的顽疾但 GPT-5.2 Thinking 正在治愈它。在一组去标识化的 ChatGPT 查询测试中包含错误的回复减少了 30%。对于依赖 AI 进行研究、写作、分析的专业人士来说这意味着更少的“坑”更高的可信度。数据显示GPT-5.2 Thinking 的回复级错误率降至 6.2%而 GPT-5.1 Thinking 为 8.8%。这里测试条件是将“推理力度”拉满并启用搜索工具。虽然声明级Claim-level错误率更低但像所有模型一样GPT-5.2 仍不完美关键事项请务必人工核查。Long context长上下文GPT-5.2 Thinking 在长上下文推理上树立了新标杆。在 OpenAI MRCRv2一项测试长文档信息整合能力的评估上它表现出了统治级的性能。在深度文档分析这类需要跨越数十万 Token 关联信息的任务中GPT-5.2 Thinking 完爆前代。最令人震惊的是它是我们见过的第一个在 4-needle MRCR 变体高达 256k token上达到接近 100% 准确率的模型。实战中这意味着你可以把复杂的报告、合同、论文、成绩单甚至多文件项目一股脑丢给 GPT-5.2它能在数十万字的海洋中保持逻辑连贯和精准。为了配合这种超长思考GPT-5.2 Thinking 还兼容了新的/compact端点有效扩展了上下文窗口。这让那些依赖工具、长期运行的 Agent 工作流不再受限于长度瓶颈。Vision视觉理解GPT-5.2 Thinking 是 OpenAI 迄今为止最强的视觉模型。在图表推理和软件界面理解方面错误率直接砍半。这不仅是看图更准更意味着它能精准解读仪表盘、产品截图、技术图纸和视觉报告——这是金融、运营、工程设计等领域的核心需求。在 ScreenSpot-ProGUI 截图理解测试中GPT-5.2 Thinking 准确率高达 86.3%而 GPT-5.1 仅为 64.2%。它对图像元素位置的掌握更加精准解决了以往模型在相对布局理解上的痛点。Tool calling-Agent能力在 Tau2-bench Telecom 测试中GPT-5.2 Thinking 拿下了 98.7% 的近乎满分成绩证明了其在长多轮任务中调用工具的绝对可靠性。哪怕在reasoning.effortnone无推理模式下它的表现也大幅优于 GPT-5.1 和 GPT-4.1这对延迟敏感的场景至关重要。比如处理复杂的客户投诉旅客报告航班延误、错过转机、需要过夜住宿还要安排医疗座位。GPT-5.2 能够像一个老练的调度员协调多个系统完成重新预订、安排特殊服务和赔偿流程全程行云流水不再像以前那样容易“掉链子”。*Science math 科学和数学AI 到底能不能搞科研OpenAI 给出了肯定的答案。GPT-5.2 Pro 和 Thinking 版本被官方定义为“世界上辅助科学家的最佳模型”。在防谷歌搜索的研究生级问答基准 GPQA Diamond 上GPT-5.2 Pro 达到了 93.2%Thinking 版本紧随其后达到 92.4%。在专家级数学评估 FrontierMath第 1–3 层级中GPT-5.2 Thinking 树立了新的 SOTA解决了 40.3% 的难题。更有趣的是研究人员利用 GPT-5.2 Pro 探索了统计学习理论的一个开放性问题。模型提出了一个证明随后得到了作者验证和专家审查。这标志着前沿模型已经开始实质性地介入数学研究。ARC-AGI 2逼近人类直觉的图片推理在衡量通用推理能力的 ARC-AGI-1 上GPT-5.2 Pro 成为首个突破 90% 大关的模型去年 o3-preview 为 87%同时成本降低了约 390 倍而在难度更高、更强调流体推理的 ARC-AGI-2 上GPT-5.2 Thinking 得分为 52.9%Pro 版本更是达到了 54.2%再次刷新纪录。早期测试者 Triple Whale CEO AJ Orbach 激动地表示“GPT-5.2 为我们解锁了一个完整的架构转变。我们将一个脆弱的多智能体系统整合为一个拥有 20 多个工具的单一超级智能体。最棒的是它真的有效速度更快、更聪明维护成本降低了 100 倍。我们不再需要写庞大的提示词简简单单一行指令它就能完美执行。这感觉就像纯粹的魔法。”API 价格性能与成本的平衡Model (模型)Input (输入)Cached input (缓存输入)Output (输出)gpt-5.2/ gpt-5.2-chat-latest$1.75$0.175$14.00gpt-5.2-pro$21.00-$168.00gpt-5.1/ gpt-5.1-chat-latest$1.25$0.125$10.00gpt-5-pro$15.00-$120.00如何学习AI大模型我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。如何学习AI大模型我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 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