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Include engineering, marketing, legal, and sales departments.5.1 错误地计算了种子轮、A 轮和 B 轮的清算优先权并且将这些行的大部分留空导致最终的股权分配计算结果不正确。它还在表头行中错误地插入了公式。5.2 则完整且准确地完成了所有计算并以可审计的方式呈现结果。要在 ChatGPT 中使用新的电子表格和演示文稿生成功能您需要使用 Plus、Pro、Business 或 Enterprise 方案并选择 GPT-5.2 Thinking 或 GPT-5.2 Pro。复杂内容的生成可能需要数分钟时间。新的编码高峰GPT-5.2 Thinking 在 SWE-Bench Pro 上取得 55.6% 的最新 SOTA 成绩。SWE-Bench Pro 是一个严格评估真实世界软件工程能力的基准。与只测试 Python 的 SWE-bench Verified 不同SWE-Bench Pro 涵盖四种编程语言并设计得更具抗污染性、挑战性、多样性和工业相关性。在 SWE-Bench Pro 中模型会获得一个代码仓库并必须生成补丁patch来解决一个真实的软件工程任务。在 SWE-bench Verified 上GPT-5.2 Thinking 取得了 80% 的新的最高分。对于日常专业使用来说这意味着模型在以下方面更加可靠调试生产环境代码、实现功能请求、重构大型代码库以及以更少人工干预的方式完成端到端修复。GPT-5.2 Thinking 在前端工程能力上也优于 GPT-5.1 Thinking。早期测试者发现它在前端开发以及复杂或非常规的 UI 设计尤其是包含 3D 元素 的界面方面的能力显著增强使其成为全栈工程师的强大日常助手。以下是它根据单条提示词即可生成的部分示例新的幻觉低谷GPT-5.2 Thinking 的幻觉率显著低于 GPT-5.1 Thinking。在一组来自 ChatGPT 的去标识化真实用户查询上含错误的回答相对减少了 30%。对于专业用户而言这意味着在进行研究、写作、分析和决策支持时模型犯错更少从而让日常知识工作更加可靠稳健。推理力度被设置为可用的最高级别并启用了搜索工具。错误由其他模型检测而这些模型本身也可能会出错。在主张级别claim-level的错误率远低于回答级别response-level的错误率因为大多数回答都包含多个独立主张。摆脱上下文限制GPT-5.2 Thinking 在长上下文推理方面达到了新的业界最先进水平在 OpenAI MRCRv2 上取得领先表现 —— 这是一个用于测试模型整合长文档中分散信息能力的评估基准。在真实世界任务如深度文档分析中当相关信息分布在数十万 token 中时GPT-5.2 Thinking 的准确性显著优于 GPT-5.1 Thinking。特别值得注意的是GPT-5.2 Thinking 是 OpenAI 首个在 4-needle MRCR 变体长度可达 256k tokens上达到接近 100% 准确率的模型。从实际应用来看这意味着专业人士可以使用 GPT-5.2 来处理超长文档 —— 例如报告、合同、科研论文、访谈记录以及多文件项目 —— 同时在数十万 token 的跨段信息中保持连贯性和准确性。这让 GPT-5.2 尤其适合深度分析、综合推理以及复杂的多来源工作流。在 OpenAI-MRCR v2多轮共指消解评测中会将多个相同的「针」needle式用户请求插入到由大量类似请求与回复构成的长「草堆」haystacks中然后要求模型复现第 n 个针对应的回答。Mean match ratio平均匹配率 用于衡量模型回答与正确答案之间的平均字符串匹配程度。图中 256k 最大输入 token 的点代表对 128k–256k token 输入范围的平均表现以此类推。其中 256k 表示 256 × 1,024 262,144 token。推理力度被设置为可用的最高级别。对于那些需要在最大上下文窗口之外继续推理的任务GPT-5.2 Thinking 兼容我们新的 Responses /compact 端点它能够扩展模型的有效上下文窗口。这使得 GPT-5.2 Thinking 可以处理更多依赖工具、运行时间较长的工作流而不会受到上下文长度的限制。精细的视觉理解OpenAI 表示「GPT-5.2 Thinking 是我们要目前最强的视觉模型在图表推理和软件界面理解方面的错误率几乎降低了一半。」对于日常的专业应用而言这意味着该模型能够更准确地解读仪表盘、产品截屏、技术图表和视觉报告从而为金融、运营、工程、设计以及客户支持等以视觉信息为核心的工作流提供强力支持。在 CharXiv Reasoning 中模型需要回答关于科学论文中视觉图表的问题。测试中启用了 Python 工具并将推理强度reasoning effort设为最大。在 ScreenSpot-Pro 中模型必须对来自各种专业环境的高分辨率图形用户界面GUI截图进行推理。测试中启用了 Python 工具并将推理强度设为最大。如果不使用 Python 工具得分会低得多。OpenAI 建议在此类视觉任务上启用 Python 工具。与之前的模型相比GPT-5.2 Thinking 对图像中各元素的位置关系理解得更加透彻这对于「相对布局」在解决问题中起关键作用的任务尤为重要。在下方的示例中OpenAI 要求模型识别输入图像本例中为主板中的组件并返回带有大致边界框的标签。即使在低质量图像上GPT-5.2 也能识别出主要区域并放置有时能与每个组件真实位置相匹配的框而 GPT-5.1 仅标记了少数几个部分且对其空间排列的理解要弱得多。很明显两个模型都存在错误但 GPT-5.2 展示出了对图像更好的理解力。可靠的工具调用GPT-5.2 Thinking 在 Tau2-bench Telecom 上取得了 98.7% 的新 SOTA 成绩展示了其在长链路、多轮任务中可靠使用工具的能力。对于延迟敏感的用例GPT-5.2 Thinking 在 reasoning.effortnone不进行额外推理思考模式下的表现也要好得多大幅优于 GPT-5.1 和 GPT-4.1。在 τ2-bench 中模型需要使用工具与模拟用户进行多轮交互以完成客户支持任务。对于电信领域OpenAI 在系统提示词中包含了一条简短且通用的指导说明以提升性能。由于航空子集的基准真实标签评分质量较低OpenAI 将其排除在外。对于专业人士来说这可以转化为更强大的端到端工作流 —— 例如解决客户支持案例、从多个系统提取数据、运行分析以及生成最终输出且步骤之间的断裂或阻滞更少。例如当询问一个需要多步解决的复杂客服问题时模型可以更有效地协调跨多个智能体的完整工作流。在下面的案例中一位旅客报告了航班延误、错过了转机、需要在纽约过夜以及医疗座位需求。GPT-5.2 管理了整个任务链重新预订、特殊协助座位和赔偿提供了比 GPT-5.1 更完整的结果。「我从巴黎到纽约的航班延误了导致我错过了去奥斯汀的转机。我的托运行李也不见了我需要在纽约过夜。此外因为医疗原因我还需要一个特殊的前排座位。你能帮我吗」探索科学与数学边界OpenAI 表示其对 AI 的愿景之一是希望它能加速科学研究造福每一个人。为此OpenAI 一直与科学家合作并倾听他们的意见探索 AI 如何能加速他们的工作。上个月OpenAI 在论文《Early experiments in accelerating science with GPT-5》中分享了一些早期的合作实验。OpenAI 表示「我们相信 GPT-5.2 Pro 和 GPT-5.2 Thinking 是目前世界上辅助和加速科学家工作的最佳模型。」在 GPQA Diamond一个研究生级别的「防谷歌搜索」问答基准测试上GPT-5.2 Pro 达到了 93.2%GPT-5.2 Thinking 紧随其后达到了 92.4%。在 GPQA Diamond 中模型需要回答关于物理、化学和生物的多项选择题。测试中未启用工具并将推理强度设为最大。在 FrontierMath (Tier 1–3) 这一专家级数学评估中GPT-5.2 Thinking 创下了新的 SOTA解决了 40.3% 的问题。在 FrontierMath 中模型解决专家级数学问题。测试中启用了 Python 工具并将推理强度设为最大。OpenAI 表示「我们开始看到 AI 模型以切实可见的方式有意义地加速数学和科学的进步。例如在最近使用 GPT-5.2 Pro 的一项工作中研究人员探索了统计学习理论中的一个开放性问题。在一个狭窄且定义明确的设定中模型提出了一个证明随后该证明被作者验证并由外部专家审查这生动地说明了前沿模型如何在密切的人类监督下辅助数学研究。」通用推理 ARC-AGI 2在 ARC-AGI-1 (Verified)一个旨在衡量通用推理能力的基准测试上GPT-5.2 Pro 是首个突破 90% 门槛的模型。相比去年 o3-preview 达到的 87%它不仅实现了性能提升还将达成该性能的成本降低了约 390 倍。在 ARC-AGI-2 (Verified) 上该测试提高了难度并更好地隔离了流体推理能力fluid reasoningGPT-5.2 Thinking 取得了思维链模型的新 SOTA得分为 52.9%。GPT-5.2 Pro 的表现甚至更高达到了 54.2%进一步扩展了模型对新颖、抽象问题进行推理的能力。在这些评估中的提升反映了 GPT-5.2 更强的多步推理能力、更高的定量准确性以及在处理复杂技术任务时更可靠的问题解决能力。在 ChatGPT 中使用 GPT-5.2OpenAI 表示「在 ChatGPT 中用户应该会注意到 GPT-5.2 的日常使用体验更佳 —— 它更有条理、更可靠且对话体验依然令人愉悦。」该公司给 GPT-5.2 Instant 的定位是日常工作和学习的快速、强力助手。它延续了 GPT-5.1 Instant 引入的更温暖的对话基调并在信息搜寻、实操指南与分步教程、技术写作以及翻译方面有明显改进。早期测试者特别指出其解释更加清晰能够将关键信息前置。GPT-5.2 Thinking 专为深度工作设计帮助用户以更高的完成度处理更复杂的任务 —— 特别是在代码编写、长文档总结、基于上传文件的问答、逐步处理数学和逻辑问题以及通过更清晰的结构和更实用的细节支持规划与决策方面。GPT-5.2 Pro 是 OpenAI 处理难题时最聪明、最值得信赖的选择。对于那些值得等待的高质量回答它表现最佳。早期测试显示其在编程等复杂领域的重大错误更少表现更强。安全GPT-5.2 基于 OpenAI 在 GPT-5 中引入的「安全完成」研究该研究旨在教会 AI 模型在确保安全的前提下给出最有帮助的答案。据说在此版本中研究人员继续致力于增强模型在敏感对话中的响应能力显著改进了模型对提示自杀或自残迹象、心理健康困扰或对模型的情感依赖等问题的响应。与 GPT-5.1 和 GPT-5 Instant 及 Thinking 模型相比这些针对性的干预措施显著减少了 GPT-5.2 Instant 和 GPT-5.2 Thinking 模型的不良响应。OpenAI 提到GPT-5.2 能够自动为 18 岁以下用户应用内容保护从而限制他们访问敏感内容。定价ChatGPT 将于今日开始逐步推出 GPT-5.2包括 Instant、Thinking 和 Pro 版本首先面向付费用户Plus、Pro、Go、Business 和 Enterprise 版本提供。为确保 ChatGPT 的流畅性和稳定性GPT-5.2 将分阶段部署可能有人第一时间无法看到。在 ChatGPT 中付费用户仍可在三个月内继续使用 GPT-5.1旧版模式之后 GPT-5.1 将逐步下线。在 API 平台上GPT-5.2 Thinking 以 gpt-5.2 的名义提供GPT-5.2 Instant 则以 gpt-5.2-chat-latest 的名称提供。GPT-5.2 Pro 以 gpt-5.2-pro 的名称提供。开发者现在可以在 GPT-5.2 Pro 中设置推理参数并且 GPT-5.2 Pro 和 GPT-5.2 Thinking 均支持新的第五级推理难度 xhigh适用于对质量要求极高的任务。以下是百万 token 的价格OpenAI 称尽管 GPT-5.2 的单个 token 成本更高但由于其更高的 token 效率达到特定质量水平的总成本反而更低。ChatGPT 的订阅价格保持不变。OpenAI 表示目前没有计划在 API 中弃用 GPT-5.1、GPT-5 或 GPT-4.1。虽然 GPT-5.2 在 Codex 中开箱即用但 OpenAI 还预计将在未来几周内发布一个针对 Codex 优化的 GPT-5.2 版本。GPT-5.2 是 OpenAI 与长期合作伙伴英伟达和 Microsoft 合作开发的。Azure 数据中心和英伟达 GPU包括 H100、H200 和 GB200-NVL72为 OpenAI 的大规模训练基础设施提供了支撑。如果果你觉得这篇文章有帮助别忘了点赞、关注、收藏哟你的支持是我原创的动力~对了如果你也对AI编程或者智能体感兴趣我这边整理了一份开源的AI编程和智能体学习手册爆肝10万字价值699元。关注下方公众号回复【智能体】获取学习手册往期爆文:零基础带你入门智能体实战 1分钟用coze智能体一键做9张表情包图零基础 扣子(Coze)工作流实战案例自动抓公众号文章自动改写文案自动上传公众号发送大幅降低运营工作量一键生成公众号文案自动上传公众号智能体太强了零基础 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