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含着她的花蒂啃到高潮在线视频

作者 | 周一笑邮箱 | zhouyixiao@pingwest.com

四个月前  ,GPT-5 宣布时一堆人吐槽  ,跑分是高了  ,但谈天冷冰冰;一个月前  ,GPT-5.1 回应了这波差评  ,主打“更好聊、更好调”  ,算是把人味儿找回来了 。

效果还没暖热乎  ,Google 的 Gemini 3 就杀了过来  ,直接把 LMArena 榜单屠了个遍 。紧接着 Anthropic 的 Claude Opus 4.5 也上线  ,在编程榜单上把 OpenAI 按在地上摩擦 。

于是就有了昨天破晓的 GPT-5.2 。

这次宣布的配景很玄妙  ,就在几天前  ,有媒体爆出 Sam Altman 在内部发了一封Code Red邮件  ,要谴责公司集中资源刷新 ChatGPT 。虽然官方说 GPT?5.2 不是专门为 Gemini 3 赶出来的  ,但 Code Red 和宣布时间点都说明:Gemini 3 至少加速了 OpenAI 把这版推向用户的程序 。

这一次  ,OpenAI 虽然继续强调跑分相对5.1点提升  ,但还在重复突出一个要害词:专业知识事情 。

换句话说  ,这次瞄准的不是“更好聊”  ,而是“更醒目活” 。

1

第一个在“真实事情”上打平人类专家的模子?

这次 OpenAI 主推的新基准测试叫 GDPval:让 AI 去做 44 种职业的真实事情使命  ,好比做 PPT、做表格、写剖析报告 。

效果是这样的:

GPT-5.2 Thinking 在 70.9% 的使命上能打平或者赢过行业专家

上一代 GPT-5 才 38.8%

Claude Opus 4.5 是 59.6%

Gemini 3 Pro 是 53.5%

更夸张的是效率:速率快 11 倍  ,本钱不到 1% 。

虽然  ,GDPval 是 OpenAI 自己搞的基准  ,还没有被自力验证  ,以是这个打平人类专家的说法要打个问号 。但即便打个折扣  ,从 38% 跳到 70%  ,这个提升幅度也很难忽视 。

Anthropic 的 Claude 最近在这类使命上同样前进显着  ,但从 5.2 的发力偏向来看  ,OpenAI 显然想在"AI 替换知识事情"这条赛道上争先卡位 。

OpenAI官方也放了一些事情中的案例  ,好比  ,同样是让模子做一个劳动力妄想表格(包括员工人数、招聘妄想、流失率和预算影响)  ,5.1 输出的是一堆原始数据堆砌  ,5.2 则自动按部分分类、加上颜色标注和清晰的层级结构  ,看起来像是有人真的专心排过版 。

1

Coding:前端又双叒叕更强了

编程能力也是 5.2 的重点宣传偏向 。

SWE-bench Pro:55.6%(5.1 是 50.8%  ,Gemini 3 Pro 是 43.3%  ,Claude Opus 4.5 是 52%)

SWE-bench Verified:80%(和 Claude Opus 4.5 的 80.9% 基本打平  ,这个榜已经快刷到极限了)

OpenAI 这次重点宣传的是 SWE-bench Pro 而不是 Verified  ,角度是:Pro 版本场景更多样、污染更少  ,更能反应真实的软件工程能力 。

前端开发能力又上了一个台阶  ,特殊是在 3D 场景渲染和重大交互界面这块 。Cognition、Warp、JetBrains、Augment Code 这些相助同伴都体现  ,5.2 在交互式编程、代码审查和 bug 查找上都有可丈量的提升 。

最直观的是这个海浪模拟案例的比照  ,

GPT-5.2 Thinking:

Gemini 3 Pro:

1

更像数学家了

数学能力是这次升级的另一个重头戏 。

几个要害数字:

FrontierMath(Tier 1-3):40.3%  ,创下新的行业纪录  ,上一代 5.1 是 31%

AIME 2025:100%  ,满分 。这是第一个在不使用工具的情形下刷满这个竞赛数学基准的模子

GPQA Diamond(博士级科学问答):Thinking 版 92.4%  ,Pro 版 93.2%

但最让人印象深刻的  ,是 GPT-5.2 Pro 在一个真正的数学研究问题上的体现 。

OpenAI 在博客里提到  ,研究职员用 GPT-5.2 Pro 探索了一个统计学习理论中的开放问题  ,这个问题最早是在 2019 年的一个数学聚会上提出的 。在一个特定的高斯设定下  ,模子提出了一个证实思绪  ,随后被人类研究者验证并扩展 。

这不是AI 从零发明物理定律那种科幻场景  ,但确实是一个 AI 在人类监视下提供了非通俗的数学洞见  ,并且经受住了专家审查 。5.1 没有被普遍报道做到过这一点 。

用一位测试者的话说:5.1 像一个很强的数学家教和助手  ,5.2 最先有点"初级相助者"的意思了——尤其是配合代码工具使用的时间 。

1

API 涨价:OpenAI 的小心思

5.2 的 API 涨价了 。

输入输出的单价都上调了约 40%:$1.75/百万输入  ,$14/百万输出 。Pro 版本更贵  ,划分是 $21 和 $168 。

官方的诠释是:单价虽然涨了  ,但模子效率更高  ,完成同样的使命消耗的 token 更少  ,以是"抵达一律质量水平的总本钱可能反而更低" 。

但若是花更少的 token 只能抵达"一律质量"  ,那升级的意义在哪儿?要是真的又好又省  ,直接说"更好更自制"不就完了?

说白了  ,模子确实变强了  ,但 OpenAI 选择把效率提升的盈利收进自己口袋  ,而不是让利给用户 。

1

几个重点提升

除了上面这些亮点  ,5.2 尚有几个实打实的提升:

过失率降低 30%

这一点着实很要害 。许多人只盯着"智商"看  ,但现适用下来会发明  ,国产模子和外洋头部模子之间  ,幻觉控制的差别往往比纯智力差别更影响体验 。5.2 的 Thinking 版本比 5.1 的过失率降低了 30%  ,在一样平常决议、研究和写作场景下会更靠谱 。

长文能力提升

以前长上下文是个老浩劫问题  ,塞太多内容进去模子就最先遗忘 。5.2 在 256k token 级别的测试中体现稳固  ,基本能把要害信息都记着 。像条约审核、文献梳理这种需要重复引用上文的场景  ,体验会好许多 。Box 反响说  ,5.2 从长文档中提守信息的速率快了 40%  ,推理准确率也提升了 40% 。

看图能力

图标明确、软件界面识别这块过失率砍了一半 。在 CharXiv Reasoning(科学论文图标明确基准)上  ,5.2 Thinking 抵达了 88.7%  ,比 5.1 提升了 8 个百分点以上 。

OpenAI 内部测试里  ,有人给模子一张低区分率的主板照片  ,它能准确识别出要害元器件 。这意味着以后扔给 AI 一张模糊的营业报表截图  ,它或许率能直接把内里的数据结构化提取出来  ,这对做数据剖析的人来说挺适用的  ,事实现在外洋已经有不少人把 AI 当成数据剖析的主力工具了 。

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Code Red 下的补课之作

拉远一点看  ,GPT-5.2 实质上是一次“补课” 。

从 8 月的 5.0 到 11 月的 5.1 再到 12 月的 5.2  ,四个月三个版本  ,这个节奏自己就说明问题:OpenAI 在被 Gemini 3 和 Claude Opus 4.5 逼着跑 。效果就是PT?5.2 在 benchmark 上把许多榜单拉了回来  ,但真正有意义的是  ,它在长时知识事情、重大编码和 agent 事情流上的体现 。

另外也有看法以为  ,这种紧迫发动 + 小步快跑的节奏可能会成为常态  ,年底各家都可能尚有新宣布 。利益是各家实验室会被倒逼着把模子做得更快、更自制、更能变现;坏处是各人都盯着短期 benchmark 卷  ,真正需要恒久投入的基础性突破可能会被挤压 。

这次的社区的反响也许多样  ,做正事的用户普遍以为真香  ,长上下文、重大推理确实更稳了;但陪聊党和角色饰演玩家吐槽“5.2 冷冰冰的  ,像从好朋侪酿成了 HR”  ,人味儿又被收回去了  ,尚有人吐槽说好的成人模式也遥遥无期 。

总结一下  ,若是你是 ChatGPT Pro 用户  ,5.2 在需要深度剖析、重大推理的场景下值得一试——做 PPT、做表格、写报告、啃长文档  ,这些方面的前进是实打实的 。

但若是你期待的是一样平常谈天体验的质变  ,可能要失望了 。5.2 的真正价值  ,或许要等它接入 Codex 这类 agent 产品、最先真正替你跑腿干活的时间  ,才华完全释放出来 。

屠榜不主要  ,醒目活才主要 。这一点  ,OpenAI 这次算是想明确了 。

点个“爱心”  ,再走 吧

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