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6080午夜理论大片一级
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。
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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:
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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。
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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。
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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。
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