北京时间 12 月 12 日凌晨，OpenAI 把发布的 GPT-5.2 定义为" 迄今为止功能最强大的专业知识工作模型系列 "。

OpenAI 给出的官方文档明确指出，GPT-5.2 的设计初衷在于 " 创造更大的经济价值 "。相较前代，它在电子表格处理、演示文稿制作、代码编写、图像感知、长文本理解及复杂多步项目执行等方面，均实现了全面性能跃升。

为了验证其在真实业务环境中的价值 ,OpenAI 引入了 GDPval 基准测试，该测试覆盖了 9 大行业、44 类职业的 1320 个真实业务场景。官方数据显示，GPT-5.2 Pro 在高达 74.1% 的任务中表现超越或持平人类专家。

多家早期合作企业，如 Notion、Databricks 和 Cognition，也从测试中观察到模型在长链条推理、数据分析和代码审查等任务中的错误率显著下降 , 一致性与稳定性得到明显改善 , 使其更适合作为" 公司级智能体 " 的核心引擎。

就在一周多前，奥特曼在给员工的私人信息中宣布进入 " 红色警戒 " 状态，调集更多资源投入 ChatGPT。行业对于 GPT-5.2 的预期为，硬刚 Gemini 3，夺回 SOTA。但是，这次 GPT-5.2 的发布，并没有看出 " 应战 " 的火药味和心虚的 " 不服感 "。

Gemini 3 被 Google 定义为 " 新一代智能时代的起点 "，核心是多模态推理 + 代理能力 + 搜索和 Workspace 场景的深度融合。而 GPT-5.2 清晰明确指向专业知识场景，强调 " 经济价值 "，定位区别清晰。

GPT-5.2 的官方说明文档读下来，整体感觉是，有点无聊，但 OpenAI 更有商业战略定力了。

OpenAI 应用业务首席执行官菲吉 · 西莫（Fidji Simo）在新闻发布会上也表示：" 我们宣布了‘红色警报’，旨在向公司发出明确信号，即我们希望将资源集中在一个特定领域，这也是界定公司优先事项的一种方式。"

西莫同时否认了 GPT-5.2 系列模型的发布是受 " 红色警报 " 行动影响而匆忙提前的，她强调，公司为这款新模型的发布已经进行了数月的准备工作。

在经历了数月准备后推出的 GPT-5.2，核心看点完全围绕着 " 创造更大的经济价值 " 展开：

● 三级模型矩阵： 推出 Instant（极速）、Thinking（深度思考）、Pro（最强解难） 三个版本，以满足从日常轻量对话到复杂科研的不同需求。

● " 打工人 " 实战能力质变： 基于全新的 GDPval 基准，GPT-5.2 Pro 在 74.1% 的真实职业任务（如投行建模、PPT 制作）中胜过或持平人类专家，效率提升 11 倍，标志着从 " 对话 " 转向 " 交付 "。注：GDPval 主要通过直接测试模型在各行各业真实工作任务中的表现来衡量其性能，覆盖美国 GDP 前九大产业中的 44 个关键职业领域，从软件开发、法律到医疗护理和机械工程，涵盖了对经济至关重要的专业场景。

● 逻辑与推理的 " 封顶 " 表现： 数学能力在 AIME 2025 中拿下满分（100%），并在 ARC-AGI-1 抽象推理测试中首次突破 90%，展示了恐怖的通用智能水平。

● Agentic Coding 的飞跃： 在更难的 SWE-Bench Pro 代码测试中显著提升，被开发者评价为 " 自 GPT-5 以来最大的智能跃升 "，尤其擅长复杂的多步骤工具调用和长流程任务。

● " 完美 " 的超长上下文： 解决了 " 大海捞针 " 的痛点，在 256k 长度下的多信息点检索（4-needle）准确率接近 100%，配合更强的视觉空间理解能力，大幅提升了处理长文档和复杂图表的可靠性。

01 包含三款模型，比 GPT-5.1 更贵了

本次发布包含三款模型：GPT-5.2 Instant（优化响应速度）、GPT-5.2 Thinking（深度推理）、GPT-5.2 Pro（高端版本）。

Instant 主要用于日常任务处理，主打速度与轻量推理；Thinking 用于深度逻辑推理与复杂项目，更适用于企业工作流；Pro 面向研究与最高质量输出，推理链条最强、错误率最低。

OpenAI 选择了 " 比 5.1 昂贵、但仍低于其他前沿模型 " 的策略，为 GPT-5.2 系列模型推出分层 API 定价策略。

其中 GPT-5.2 Instant 与 GPT-5.2 Thinking 采用统一计费标准，输入单价为每百万 tokens 1.75 美元，输出单价为每百万 tokens 14 美元；高端版本 GPT-5.2 Pro 定价更高，输入单价达每百万 tokens 21 美元，输出单价为每百万 tokens 168 美元。

尽管 Pro 等高端版本的单次 token 单价更高，但 OpenAI 强调，GPT-5.2 系列在真实智能体任务中具备更高的 token 使用效率，因此在部分企业场景中，完成同等质量任务的整体成本反而可能降低。官方同时说明，Pro 版本在实际使用中能显著减少 " 推理废话 "，输出内容更紧凑精炼，这一特性也将进一步帮助用户控制使用费用。

同时，ARC Prize（ARC-AGI）被业界公认为目前最难、也是最能体现 AI " 通用智能（AGI）" 水平的基准测试。根据 Arc Prize 的测算，GPT-5.2 的性价比继续提升，一年内效率提升了约 390 倍。

GPT-5.2 系列已向 Plus、Pro、Go、Business、Enterprise 用户陆续开放，并同步上线 API。面向工程与程序员群体的 GPT-5.2 Codex 将在未来数周内推出，进一步针对编程任务做专项优化。

02 核心直指专业知识工作与企业级应用的能力提升

GPT-5.2 系列模型的核心定位是 " 提升专业工作效率 " 与 " 增强长期任务一致性 "。根据官方披露的数据，GPT-5.2 系列模型在多项关键评估基准上取得了当前公开模型中的最高成绩。

OpenAI 官方表示，GPT-5.2 聚焦于提升企业用户的专业工作流效率，包括表格处理、演示文稿生成、代码编写、图像理解、工具调用、多文件工程任务处理等能力。GPT-5.2 的文本生成结构相较以往更清晰，逻辑链条更稳定，特别是在软件说明文档、技术手册生成、长篇报告编写等领域，模型内部的 " 结构化写作倾向 " 更加明显。

GPT-5.2 Thinking 在面向专业知识与实际工作的 GDPval 任务集中达到了可与行业平均专业人员相匹敌的水准，在所有对比任务中 " 胜出或持平 " 的占比达到 70.9%。在等效任务中，GPT-5.2 Thinking 的完成速度超过专业人士 11 倍以上，同时成本低于 1%。

在真实企业环境中，多家早期合作伙伴测试表明模型在复杂推理链条与工具调用一致性上实现明显改进：

Notion、Box、Shopify：观察到更稳健的长链条推理，在复杂界面和数据库操作中错误率下降。

Databricks、Hex：数据智能体任务的 SQL/ 数据分析链路显著更一致。

Cognition、Warp：认为其代码审查和定位缺陷能力达到当前模型的领先水平。

此外，OpenAI 特别强调 GPT-5.2 在 " 多工具编排任务 " 中表现更稳定，能够在单次会话中处理二十多个工具调用步骤，并在系统提示（system prompt）显著简化的情况下维持高一致性。这一点使其更适合作为 " 公司级智能体核心大脑 "。

03 编码、事实性与长文本处理全面进步，支撑企业复杂开发需求

为了支撑企业级的复杂开发需求，GPT-5.2 Thinking 在软件工程能力上实现了飞跃。

GPT-5.2 Thinking 在 SWE-Bench Pro 严格评测中取得 55.6% 准确率，在 Python 专项 SWE-Bench Verified 评测中达到 80%。这意味着 GPT-5.2 在自动化调试生产系统、重构大型代码库、理解遗留系统以及处理复杂功能需求方面，已接近部分自动化代码助手的可部署标准。

GPT-5.2 在前端开发（尤其是现代 UI、WebGL/Three.js、复杂 3D 界面）方面也加入了专门优化，提升了对组件结构、事件绑定和布局逻辑的理解能力。

在事实性方面，GPT-5.2 Thinking 在匿名真实查询集合上的错误率相较上一代下降约 30%。OpenAI 强调，GPT-5.2 在面对模糊或信息不完整的查询时，会更主动给出依据来源或使用结构化推理路径，以降低误导性回答的概率。

在长上下文推理方面，GPT-5.2 Thinking 支持最高 256k tokens 输入，并在 " 四针（4-needle）" 检索任务中实现接近 100% 准确率，超过已有商用模型的水平。

该模型还在长文档问答、合同审查、多文件工程跨引用等任务中表现出更高稳定性。若任务长度超过上下文窗口，模型可配合 Responses/compact 接口，通过 " 摘要性迭代检索 " 进一步扩展可处理规模。

04 智能体工具调用与视觉理解大幅增强

企业工作流往往涉及跨系统的复杂操作。在智能体任务方面，GPT-5.2 Thinking 在 Tau2-bench Telecom 多轮客服任务的工具调用测试中取得 98.7% 完成度，该评测覆盖订票、退款、延误补偿、物品遗失与跨系统调度等场景，反映其可承担更高自治度的流程任务。

OpenAI 表示，GPT-5.2 的 " 工具决策粒度 " 更加稳定，推理链条更可控，在连续 20~40 步的任务中不易出现跳步、误调用或不必要调用等问题，使其更适合作为长流程自动化智能体（Autonomous Agent）的执行核心。

在视觉能力方面，GPT-5.2 Thinking 的图表推理和界面理解能力显著增强。其软件界面识别错误率减少约一半，在 CharXiv（科研图表推理）中准确率提升约 8 个百分点。OpenAI 同时对模型加入了大规模软件 UI 数据训练，使其更准确理解控件、菜单层级与界面逻辑关系。

与之前的模型相比，GPT-5.2 Thinking 在图像中元素的位置把握上更强，这有助于解决相对布局在问题中起关键作用的任务。在示例中，即使是低质量的图像，GPT-5.2 也能识别出主要区域，并放置大致与每个组件真实位置相符的框，而 GPT-5.1 仅能标注少数几个部分，并且对它们的空间排列理解明显较弱。

05 科学推理、数学能力与抽象智能的进展

GPT-5.2 Pro 在 GPQA Diamond（研究生难度的大规模科学知识测试）中取得 93.2% 准确率，在现有同行测试中位居前列。

在 FrontierMath（涵盖多步骤数学推理及高难度证明问题）中，GPT-5.2 Thinking 取得 40.3% 正确率，相较上一代有显著提升。OpenAI 披露，一支科研团队已使用 GPT-5.2 Pro 协助探索统计学习理论中的一个开放问题，模型提出的证明在后续人工审核中被证实成立。

在 ARC-AGI 系列评测方面，GPT-5.2 Thinking 在 ARC-AGI-2（Verified）中从上一代的 17.6% 提升至 52.9%，被视为该模型在 " 抽象智能 "" 非模式记忆 "" 类比推理能力 " 上的重要进展。GPT-5.2 Pro 在 ARC-AGI-1 中也超过 90%，成为首个达成该水平的主流模型。

在安全策略方面，GPT-5.2 延续 "safe completion" 训练框架，重点强化心理健康、风险倾向、敏感身份类对话场景的表现。OpenAI 还正式宣布开始部署年龄预测系统，可在疑似未成年用户使用模型时自动切换到受限模式与额外安全过滤。

06 写在最后

在发完几条 " 兜售 "GPT-5.2 的帖子之后，Sam Altman 还发布了一条 " 情绪价值贴 " ——过去的十年十分精彩；在 OpenAI 工作比我想象的还要特别。和一条彩蛋帖 " 下周我们还会送您一些小小的圣诞礼物 "，暗示可能还有新的模型（产品）发布。

就在几个小时前，OpenAI 宣布对迪士尼 10 亿美元的投资。ChatGPT 以后可以理直气壮的合成 " 米老鼠 " 了。

ChatGPT 火爆三年后，SOTA 模型不断刷新 Benchmark 已经不能带给行业兴奋点，但是每次 OpenAI 更新新模型的情绪价值仍在。

同时，这家站在 AGI 浪尖的独角兽，必须开始背负更多的商业期待，也要解决一个又一个现实中的 " 米老鼠问题 "。