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Enterprise 用户表示⁠AI 每天能为他们节省 40–60 分钟而重度用户甚至表示每周能节省超过 10 小时。我们打造了 GPT‑5.2旨在帮助人们创造更大的经济价值。该模型在制作电子表格、设计演示文稿、编写代码、识别图像、理解长文本上下文、使用工具以及处理复杂的多步骤项目方面表现更佳。GPT‑5.2 在众多基准测试中都刷新了行业水平包括 GDPval。在该评测中它在涵盖 44 个职业的明确知识型工作任务上超越了行业专家。GPT‑5.2 ThinkingGPT‑5.1 ThinkingGDPval胜出或持平知识型工作任务70.9%38.8% (GPT‑5)SWE-Bench Pro公开版软件工程55.6%50.8%SWE-bench Verified软件工程80.0%76.3%GPQA Diamond无工具科学问题92.4%88.1%CharXiv 推理使用 Python科学图表类问题88.7%80.3%HMMT2025 年 2 月数学竞赛99.4%96.3%FrontierMath(Tier 1–3)高等数学40.3%31.0%ARC-AGI-1 (Verified)抽象推理86.2%72.8%ARC-AGI-2 (Verified)抽象推理52.9%17.6%GPT‑5.2模型性能具备经济效益的任务GPT‑5.2 Thinking 是我们迄今为止最适合真实场景与专业工作的模型。GDPval⁠ 评测是一项覆盖 44 个职业、用于衡量明确知识型工作任务的评估。在该评测中GPT‑5.2 Thinking 树立了新的技术标杆是我们首个达到或超过人类专家水平的模型。具体而言根据人类专家评审的结果GPT‑5.2 Thinking 在 GDPval 的知识型任务中有 70.9% 的对比项目表现优于顶尖行业专业人士或与其持平。这些任务包括制作演示文稿、电子表格以及其他专业产出。GPT‑5.2 Thinking 的输出速度在 GDPval 任务中比专家快 11 倍以上成本却不到其 1%。这表明在有人类监督的情况下GPT‑5.2 能有效辅助专业工作。速度和成本估算基于历史指标ChatGPT 的速度可能会有所不同。在 GDPval 测试中模型尝试完成定义明确的知识型工作内容涵盖美国 GDP 贡献度最高的 9 个行业中的 44 种职业。任务要求生成真实的工作成果例如销售演示文稿、会计表格、急诊排班表、制造业图表或短视频。在 ChatGPT 中GPT‑5.2 Thinking 拥有 GPT‑5 Thinking 所不具备的新工具。在评审某个特别出色的输出结果时一位 GDPval 评委这样评价“这是一次令人兴奋的质量飞跃……它看起来就像是由一家拥有专业团队的公司完成的布局设计颇为惊艳对两个交付物的建议也非常到位只是其中一个仍有一些小错误需要修正。”此外在我们针对初级投资银行分析师的内部电子表格建模任务的基准测试中例如为财富 500 强公司制作格式规范、引用完整的三表模型或为私有化交易构建杠杆收购模型GPT‑5.2 Thinking 的平均任务得分较 GPT‑5.1 提升了 9.3%由 59.1% 增至 68.4%。并排对比显示GPT‑5.2 Thinking 生成的电子表格和幻灯片在复杂度与格式呈现上都有明显提升[caption id alignaligncenter width1114]人力资源规划工具[/caption]提示创建一份人力规划模型涵盖人员编制、招聘计划、流失率以及预算影响并包括工程、市场、法务和销售部门。[caption id alignaligncenter width1109]股权结构表[/caption][caption id alignaligncenter width1143]项目管理[/caption]编码GPT‑5.2 Thinking 在 SWE-bench Pro 测试取得了 55.6% 的新成绩。SWE-bench Pro 是一项严格评估真实软件工程能力的基准测试。与只测试 Python 的 SWE-bench Verified 不同SWE-bench Pro 涵盖四种语言旨在更具抗污染性、更具挑战性、更具多样性也更贴近真实工业场景。在 SWEvbench Verified 测试中未绘制在图表中GPT‑5.2 Thinking 取得了我们全新的最高成绩80%。在日常专业应用中这意味着该模型能够更可靠地调试生产环境代码、实现功能需求、重构大型代码库并以更少的人工干预完成端到端的修复交付。GPT‑5.2 Thinking 在前端软件工程方面也优于 GPT‑5.1 Thinking。早期测试者发现它在前端开发以及复杂或非传统的 UI 工作上表现更强尤其是涉及 3D 元素的场景这让它成为工程师在全栈工作中的强大日常伙伴。下面示例展示了它仅凭一个提示就能生成的内容[caption id alignaligncenter width1093]节日贺卡生成器[/caption]事实性GPT‑5.2 Thinking 的幻觉率低于 GPT‑5.1 Thinking。在一组来自 ChatGPT、已去标识化的查询中含有错误的回答出现频率相对减少了 38%。对专业人士来说这意味着在研究、写作、分析和决策支持等任务中模型犯错更少从而在日常知识型工作中更加可靠。推理强度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但这些模型本身也可能出错。由于多数回复包含多个论断论断层面的错误率显著低于回复层面的错误率。像所有模型一样GPT‑5.2 Thinking 并不完美。对于任何关键任务请务必再次核查它的回答。长上下文GPT‑5.2 Thinking 在长上下文推理方面树立了新的技术标杆。OpenAI MRCRv2 是一项用于测试模型整合长文档中分散信息能力的评估GPT‑5.2 Thinking 在该评估中表现领先。在真实任务中例如深度文档分析需要跨数十万 Token 关联信息GPT‑5.2 Thinking 的准确性显著高于 GPT‑5.1 Thinking。值得一提的是这是我们首次看到某个模型在 4-needle MRCR 评测变体最长可达 256k Token中实现接近 100% 的准确率。在实际应用中这让专业人士能够使用 GPT‑5.2 处理长文档例如报告、合同、研究论文、会议记录和多文件项目同时在数十万 Token 的范围内保持连贯性和准确性。因此GPT‑5.2 尤其适合深度分析、信息综合以及复杂的多来源工作流程。在OpenAI-MRCR⁠⁠v2多轮共指解析测试中评测会将多个完全相同的“针”(needle) 式用户请求插入到由大量相似请求与回复组成的“草堆”(haystack) 中并要求模型复现第 n 个针对应的回复。第二版评测修正了约 5% 原本具有错误参考答案的任务。平均匹配率 (Mean match ratio) 衡量模型响应与正确答案之间的平均字符串匹配度。256k 最大输入 Token 的点表示在 128k–256k 输入 Token 区间的平均值依此类推。这里的 256k 指 256 × 1,024 262,144 个 Token。推理强度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 可与我们全新的 Responses/compact端点配合使用从而扩展模型的有效上下文窗口。这使得 GPT‑5.2 Thinking 能够处理更多依赖工具的长时工作流程而这些流程在过去会受到上下文长度的限制。展望GPT‑5.2 Thinking 是我们迄今最强大的视觉模型在图表推理和软件界面理解方面将错误率大幅降低约减少了一半。在日常专业场景中这意味着模型能够更准确地理解控制面板、产品截图、技术图示和可视化报告从而支持金融、运营、工程、设计和客户支持等以视觉信息为核心的工作流程。在CharXiv Reasoning⁠测试中模型需要回答关于科研论文中可视化图表的问题。测试中启用了 Python 工具并将推理强度设置为最高。在ScreenSpot-Pro⁠测试中模型需要对来自多种专业场景的高分辨率 GUI 截图进行推理。测试中启用了 Python 工具并将推理强度设置为最高。若不启用 Python 工具得分会显著下降。因此我们建议在此类视觉任务中启用 Python 工具。与以往模型相比GPT‑5.2 Thinking 对图像中各元素的空间位置有更强的理解能力这在需要依赖相对布局来解决问题的任务中尤为重要。在下面的示例中我们让模型识别图像中的组件这里是一块主板并返回带有大致边界框的标签。即使面对低质量图像GPT‑5.2 仍能识别主要区域并将边界框大致放在各组件的真实位置上而 GPT‑5.1 只能标出少数部分对空间关系的理解也明显较弱。工具调用GPT‑5.2 Thinking 在 Tau2 bench Telecom 测试中取得了 98.7% 的全新优异成绩展示了它在长程、多轮任务中可靠使用工具的能力。在对延迟敏感的场景中GPT‑5.2 Thinking 在 reasoning.effortnone 模式下也有显著提升性能大幅领先 GPT‑5.1 和 GPT‑4.1。在τ2-bench测试中模型会在与模拟用户的多轮对话中使用工具完成客服任务。在电信 (Telecom) 领域中我们在系统提示中加入了一段简短且普适有效的指令以提升模型表现。由于航空 (Airline) 子集的参考答案与评分体系的可靠性较低我们将其排除在评测之外。对于专业人士而言这意味着端到端的工作流程将更加稳健例如处理客户支持案例、从多个系统提取数据、执行分析以及生成最终结果各步骤之间出现中断的情况也会更少。例如当用户提出一个需要多步骤解决的复杂客服问题时模型能够更有效地在多个代理之间协调完整的工作流程。在下面的案例中一位旅客报告航班延误、错过转机、在纽约过夜以及需要医疗座位安排。GPT‑5.2 能够处理整个任务链包括改签、座位安排的特殊协助和补偿最终结果比 GPT‑5.1 更完整。My flight from Paris to New York was delayed, and I missed my connection to Austin. My checked bag is also missing, and I need to spend the night in New York. I also require a special front-row seat for medical reasons. Can you help me?科学与数学我们对人工智能的期望之一是它能够有效推进科学研究从而惠及全人类。为此我们一直与科学家合作并听取他们的意见探索人工智能如何可提升他们的科研效率。上个月我们在这里⁠分享了一些早期的合作实验。我们深信GPT‑5.2 Pro 和 GPT‑5.2 Thinking 是目前最能支持并加快科研进展的模型。在研究生级防 Google 问答基准测试 GPQA Diamond 中GPT‑5.2 Pro 取得了 93.2% 的成绩GPT‑5.2 Thinking 紧随其后达到 92.4%。在GPQA Diamond⁠测试中模型需要回答物理、化学和生物领域的多项选择题。测试未启用任何工具推理强度设置为最高。在专家级数学评测 FrontierMath (Tier 1–3) 中GPT‑5.2 Thinking 树立了新的技术标杆解决了 40.3% 的问题。在FrontierMath⁠测试中模型需要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置为最高。我们已经开始看到人工智能模型在数学和科学领域以切实可见的方式有效推进研究进展。例如在一项使用 GPT‑5.2 Pro 的近期研究⁠中研究人员探讨了统计学习理论中的一个开放问题。在一个范围明确、设定清晰的情境下模型提出了一个证明之后由作者核实并请外部专家审阅说明前沿模型在严密的人类监督下也能为数学研究提供帮助。ARC-AGI 2在 ARC-AGI-1 (Verified) 这一用于衡量通用推理能力的基准测试中GPT‑5.2 成为首个突破 90% 阈值的模型相较去年 o3‑preview 的 87% 有明显提升同时将达到该性能的成本降低了约 390 倍。在更高难度、更加侧重流体推理能力的 ARC-AGI-2 (Verified) 中GPT‑5.2 Thinking 以 52.9% 的成绩刷新了链式思维模型的最新纪录GPT‑5.2 Pro 表现更进一步达到 54.2%进一步拓展了模型在处理全新抽象问题时的推理能力。从这些评测结果的提升可以看出GPT‑5.2 在多步推理、数值准确性和处理复杂技术问题的稳定性上都有了更强的表现。“GPT-5.2 为我们开启了完整的架构转型。我们将一个脆弱的多智能体系统整合为一个拥有 20 多个工具的超级智能体。最棒的是它就是这么好用。这款超级智能体速度更快、更聪明维护起来容易 100 倍。我们观察到延迟显著降低工具调用性能更强大并且我们不再需要庞大的系统提示因为 5.2 只需一行简单的提示就能稳定执行。这感觉就像魔法。”ChatGPT 中的 GPT‑5.2在 ChatGPT 中用户会发现 GPT‑5.2 的日常使用体验更佳 — 结构更清晰、更可靠同时依然提供愉快的交流体验。GPT‑5.2 Instant是一款高效而强大的日常工作与学习“主力模型”在信息查询、操作指南、步骤讲解、技术写作以及翻译方面都有显著提升并延续了 GPT‑5.1 Instant 更温暖、更自然的对话风格。早期测试者特别指出其解释更清晰能够在一开始就呈现出关键信息。GPT‑5.2 Thinking专为更深入的工作而打造帮助用户以更高的完成度处理复杂任务擅长编码、长文档总结、回答上传文件相关问题、逐步推导数学与逻辑问题以及通过更清晰的结构和更有用的细节支持规划与决策。GPT‑5.2 Pro是应对高难度问题时最智能、最可靠的选择在需要高质量答案的场景中尤为适合。早期测试显示它的重大错误更少在编程等复杂领域的表现也更为出色。GPT‑5.2安全GPT‑5.2 延续了我们随 GPT‑5 提出的安全补全⁠研究让模型在不越过安全界限的情况下也能提供最有帮助的答案。在此版本中我们继续推进增强模型在敏感对话中的回应能力⁠这项工作让它在面对自杀、自残、心理困扰或对模型产生情绪依赖等相关提示时能够做出更恰当、更稳妥的回应。这些有针对性的改进让 GPT‑5.2 Instant 和 GPT‑5.2 Thinking 的不理想回复显著减少相较于 GPT‑5.1 以及 GPT‑5 Instant 和 Thinking 模型都有明显提升。我们正在逐步上线年龄预测模型⁠以便自动为未满 18 岁的用户应用内容保护措施从而限制其接触敏感内容。这项工作是我们现有的未成年人识别机制和家长控制功能的延伸。GPT‑5.2 是持续改进过程中的又一步我们的工作远未结束。尽管这一版本在智能与效率方面实现大幅提升我们深知用户仍期待更多。我们正着手解决 ChatGPT 中的已知问题例如过度拒答同时继续全面提升其安全性与可靠性。这些改动本身相当复杂我们正全力以赴确保一切落实到位。心理健康评估GPT‑5.2InstantGPT‑5.1InstantGPT‑5.2ThinkingGPT‑5.1Thinking心理健康0.9950.8830.9150.684情感依赖0.9380.9450.9550.785自残0.9380.9250.9630.937GPT‑5.2可用性与定价在 ChatGPT 中我们将从今天起陆续推出 GPT‑5.2Instant、Thinking 和 Pro首先面向付费套餐Plus、Pro、Go、Business 和 Enterprise用户。为了确保 ChatGPT 的稳定与流畅我们会采取逐步上线的方式如果你暂时还没看到更新请稍后再试。在 ChatGPT 中GPT‑5.1 仍会以传统模型的形式向付费用户提供三个月之后我们将正式停止支持 GPT‑5.1。ChatGPT 与 API 的模型命名方式ChatGPTAPIChatGPT‑5.2 InstantGPT‑5.2-chat-latestChatGPT‑5.2 ThinkingGPT‑5.2ChatGPT‑5.2 ProGPT‑5.2 Pro使用 “神马中转 API” 调用示例Python所有对话模型都使用同一个接口POST /v1/chat/completions只需要把model: 模型名换成gpt-5.2claude-opus-4-5-20251101-thinkinggpt-5.1-2025-11-13…即可调用对应模型很统一、兼容 ChatCompletions 标准。可直接调用 Claude Opus 4.5 的 Python 代码import http.client import json # -------------------------------------------- # 修改成你的中转API域名例如 # https://api.whatai.cc # -------------------------------------------- conn http.client.HTTPSConnection(YOUR_SHENMA_API_DOMAIN) payload json.dumps({ model: gpt-5.2, # ← 换成要调用的模型名称 messages: [ { role: user, content: 请介绍 Claude Opus 4.5 的主要能力。 } ], temperature: 0.7, top_p: 1, n: 1, stream: False, max_tokens: 800, presence_penalty: 0, frequency_penalty: 0, logit_bias: None, user: test_user, response_format: {}, seen: 0, tools: [], tool_choice: {} }) headers { Accept: application/json, Authorization: Bearer YOUR_API_KEY, Content-Type: application/json } conn.request(POST, /v1/chat/completions, payload, headers) res conn.getresponse() data res.read() print(data.decode(utf-8))可视化调用流程说明步骤使用神⻢中转 API 首页 → 操练场1️⃣ 登录 神马中转 API 首页进入控制台后左边导航栏会看到「操练场」2️⃣ 点击「操练场」左侧会出现模型选择列表。3️⃣ 选择模型从左侧模型列表中选择✔ gpt-5.24️⃣ 输入你的问题比如请写一个Python函数找出数组中两数之和等于target的所有组合。即可直接获得gpt-5.2的回答。在OPEN API 平台中GPT‑5.2 Thinking 已可通过 Responses API 和 Chat Completions API 使用名称为gpt-5.2。而 GPT‑5.2 Instant 则以gpt-5.2-chat-latest提供。GPT‑5.2 Pro 在 Responses API 中以gpt-5.2-pro提供。开发者现在可以在 GPT‑5.2 Pro 中设置推理参数此外 GPT‑5.2 Pro 和 GPT‑5.2 Thinking 现在都支持全新的第五档推理强度 xhigh专为那些对质量要求最高的任务而设计。GPT‑5.2 的价格为每百万输入 Token 1.75 美元、每百万输出 Token 14 美元缓存输入可享受 90% 的优惠。在多项智能体评测中我们发现尽管 GPT‑5.2 的单 Token 成本更高但由于其更高的 Token 效率达到同等质量水平的整体成本反而更低。虽然 ChatGPT 的订阅价格保持不变但在 API 中 GPT‑5.2 的 Token 单价高于 GPT‑5.1因为它的能力更强。不过它的价格仍低于其他前沿模型让大家依然能在日常工作和核心应用中加以充分利用。每百万 Token 的价格模型输入缓存的输入输出gpt-5.2 /gpt-5.2-chat-latest$1.75$0.175$14gpt-5.2-pro$21-$168gpt-5.1 /gpt-5.1-chat-latest$1.25$0.125$10gpt-5-pro$15-$120目前尚无套餐在 API 中停用 GPT‑5.1、GPT‑5 或 GPT‑4.1如未来有相关安排我们会提前充分通知开发者。虽然 GPT‑5.2 已能在 Codex 中直接运行我们预计将在未来数周推出专为 Codex 优化的 GPT‑5.2 版本。