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梦晨 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI
红色警报拉响,OpenAI是真急了:
30天,GPT-5.2系列紧接着GPT-5.1而来,这次还专门强化了打工能力。
这是GPT-5.1 Thinking和GPT-5.2 Thinking做人力资源表格的比照:
虽然版本号只加了0.1,可是在多个适用领域都更强了:做表格、做PPT、写代码、明确长文档、挪用工具、处置惩罚重大多办法项目……
视觉明确能力也大幅提升,GPT-5.2能准确标记出更多主板上的元件。
这是GPT-5.2做的网页版海浪模拟器:
若是你遇到航班延误、又错过转机、需要外地住宿以及需要特殊医疗座位,听起来就很头疼。
但GPT-5.2安排好了一切:重新订机票、安排特殊座位和赔偿。
ARC-AGI也在第一时间宣布了测试效果。
一年前的o3 (High) 在ARC-AGI-1测试中得分88%,平均每项使命本钱为4500美元。
今天的GPT-5.2 Pro (X-High) ,最新SOTA得分为90.5%,平均使命本钱仅为11.64美元,在一年内效率提高了约390倍。
同时凌驾了谷歌Gemini 3 Pro的对应版本(绿色点),也算扳回一局。
拆解GPT-5.2各项能力
高经济价值使命
在GDPval测试中,涵盖美国GDP前九大工业中的44个职业领域,完成人类需要4-8小时才华完成的使命。
在人类评委打分下,GPT-5.2 Thinking与人类专家相比有71%的胜率,GPT-5.2 Pro还能更高一些。
并且速率是人类专家的11倍以上,本钱不到人类专家的1%。
在投行剖析师的电子表格建模使命上,GPT-5.2 Thinking平均每项使命得分相比GPT-5.1提升了9.3%,从59.1%上升到68.4%。这些使命包括为财产500强公司搭建三表联动模子、构建杠杆收购模子等。
提醒:您是一名投资银行剖析师,刚刚接到一项使命,需要完成一份瀑布式剖析,以相识首创人及现有投资者的所有权和回报情形。您的客户是一家正在思量 C 轮融资的首创公司。
请查收附件中的模板,您需要对其举行修改。我在 G 列中添加了须要的假设。C 列的名称在通俗股部分重复泛起,以便于索引。假设包括退出时的股权、系列投资金额、基金所有权、认股权证、整理优先权、转换价钱、通俗股稀释后股份数和行权价钱。假设种子轮、A 轮和 B 轮均为一律权益的非加入性优先股(即,这些轮次的投资者享有同期待遇;对乞贷人的资产拥有一律的索偿权)
在审查一份特殊优异的效果时,一位GDPval评委体现:
在输出质量上令人兴奋且显著的奔腾……[它]看起来像是由一家专业公司的员工完成的,两份交付效果的结构设计和建议都出人意料地精彩,只管其中一份仍保存一些小过失需要纠正。
要在ChatGPT中使用新的做表格和PPT能力,需要充值Plus、Pro、Business或 Enterprise套餐,选择GPT-5.2 Thinking或Pro版本 。天生重大的内容可能需要几分钟时间。
代码能力
GPT-5.2代码能力同样刷新纪录,在SWE-bench Verified上,得分抵达80%。
在SWE-Bench Pro这个更难的软件工程评测上,GPT-5.2 Thinking拿下55.6%的新高。
这个评测不止测Python,还包括JavaScript、TypeScript和Go,更贴近真实工业场景。
早期测试者特殊提到,GPT-5.2在前端开发和重大UI事情上显着更强,尤其是涉及3D元素的场景。
长上下文
长文档处置惩罚是这次升级的重头戏。
在OpenAI自制的大海捞针MRCRv2评测中,GPT-5.2 Thinking成为首个在256k 上下文长的4针版(4-needle variant)上抵达靠近100%准确率的模子。
不过8针版性能照旧会随上下文长度显着下降。
关于需要逾越最大上下文窗口举行思索的使命,GPT-5.2 Thinking兼容精练回复模式,能够处置惩罚更多工具麋集型、长时间运行的事情流。
视觉明确
视觉能力的提升同样显著。
在科学论文图标明确上,GPT-5.2 Thinking的过失率约莫降低了一半。
更要害的是,它对图像中元素的空间位置有了更强的掌握。
在高区分率图形面屏幕截图推理测试中,配合Python工具得分抵达86.3%。
若是禁用Python工具得分会低许多,OpenAI建议在这样的视觉使命中通通启用工具。
工具挪用
工具挪用能力同样抵达新高度,在Tau2-bench Telecom多轮交互电话客服场景评测上,GPT-5.2 Thinking取得98.7%的效果。
Tau2-bench Retail零售场景也抵达82%。
这些效果意味着更强盛的端到端事情流程,例如解决客户支持案例、从多个系统中提取数据、运行剖析以及天生最终输出,且各办法之间的故障更少。
科学能力
OpenAI一直希望AI能加速科学研究,这次他们相信GPT-5.2 Pro和GPT-5.2 Thinking是现在天下上最适合辅助科学家的模子。
在GPQA Diamond研究生水平的问答评测上,GPT-5.2 Pro拿下93.2%,GPT-5.2 Thinking紧随厥后抵达92.4%。
在专家级数学评测FrontierMath(Tier 1-3)上,GPT-5.2 Thinking以40.3%的解题率创下新纪录。
官方还透露了一个现实案例:
研究职员使用GPT-5.2 Pro探索了统计学习理论中的一个开放问题,在一个狭窄、明确的设定下,模子提出了一个证实,随后被作者验证并经由偕行评审。
事实准确性方面,GPT-5.2 Thinking的幻觉问题相比GPT-5.1从8.8%镌汰到6.2%。
不过OpenAI也提醒模子仍不完善,要害内容照旧需要人工复核。
One More Thing
自从Meta猖獗挖人以来,OpenAI都很少在研究希望文章后面附上孝顺者列表了,直接统一署名OpenAI了事。
不过从开发者相互祝贺的推文中,照旧可以挖出GPT-5.2的几位焦点团队成员:多为2024年之后加入OpenAI的新面目,并且多是数学专业身世。
Yu Bai:北大数院校友、斯坦福统计学博士,2024年5月加入OpenAI。
Yaodong Yu:UC伯克利博士结业,2024年9月加入OpenAI。
Yufeng Zhang:本科中科大数学系、西北大学博士、字节前研究员,2024年底加入OpenAI
梅松:北大数院校友、斯坦福盘算与数学工程博士、UC伯克利助理教授,2025年5月暂离学校加入OpenAI。
Ofir Nachum:MIT CS硕士结业,前谷歌大脑研究员,2023年加入OpenAI。
每当外界以为OpenAI希望缺乏预期的时间,总有新的人才带来新的惊喜。
参考链接:[1]https://openai.com/zh-Hans-CN/index/introducing-gpt-5-2/
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