GPT-5.2vsGPT-5

在 13 个共同 benchmark 中,GPT-5.2 整体领先:GPT-5.2 领先 13 项,GPT-5 领先 0 项,持平 0 项,平均分差 +11.65。

OpenAI
GPT-5.2

OpenAI · 2025-12-11 · 聊天大模型

OpenAI
GPT-5

OpenAI · 2025-08-07 · 基础大模型

GPT-5.213 (100%)(0%)0 GPT-5

评测分数

按能力类目分组,每组内按分差大小排列;共 13 项。

General Knowledge

GPT-5.2 领先 4/4
评测项GPT-5.2GPT-5分差
ARC-AGI-254.2020 / 59深度思考(无工具、并行)9.9037 / 59+44.30
ARC-AGI90.5015 / 65深度思考(无工具、并行)65.7030 / 65+24.80
HLE45.5032 / 157Deep Thinking (With Tools + Internet)35.2060 / 157+10.30
GPQA Diamond93.208 / 178深度思考(无工具、并行)87.3037 / 178+5.90

Math and Reasoning

GPT-5.2 领先 3/3
评测项GPT-5.2GPT-5分差
FrontierMath40.308 / 60极高强度思考(工具)24.8015 / 60+15.50
FrontierMath - Tier 418.8016 / 80Thinking High (No Tools)12.5029 / 80Thinking High (No Tools)+6.30
AIME20251001 / 106极高强度思考(无工具)99.609 / 106+0.40

Agent Level Benchmark

GPT-5.2 领先 2/2
评测项GPT-5.2GPT-5分差
τ²-Bench - Telecom98.704 / 35极高强度思考(工具)95.8013 / 35+2.90
τ²-Bench8212 / 40极高强度思考(工具)8015 / 40+2

Coding and Software Engineer

GPT-5.2 领先 2/2
评测项GPT-5.2GPT-5分差
SWE-Bench Pro - Public55.6017 / 43极高强度思考(工具)36.3041 / 43+19.30
SWE-bench Verified8016 / 108极高强度思考(工具)72.8046 / 108+7.20

AI Agent - Information Search

GPT-5.2 领先 1/1
评测项GPT-5.2GPT-5分差
BrowseComp65.8024 / 45Deep Thinking (With Tools + Internet)54.9032 / 45+10.90

Multimodal Understanding

GPT-5.2 领先 1/1
评测项GPT-5.2GPT-5分差
MMMU85.901 / 28极高强度思考(无工具)84.205 / 28+1.70

规格对比

字段GPT-5.2GPT-5
发布机构OpenAIOpenAI
发布时间2025-12-112025-08-07
模型类型聊天大模型基础大模型
架构稠密模型稠密模型
参数规模暂无数据暂无数据
上下文长度400K400K
最大输出暂无数据128K

API 调用价格

价格优先使用 DataLearner 配置的 API 记录;缺失项不做推测。

价格项GPT-5.2GPT-5
文本输入$1.75 / 1M tokens暂无公开价格
文本输出$14 / 1M tokens暂无公开价格
缓存读取$0.175 / 1M tokens暂无公开价格
缓存写入$1.75 / 1M tokens暂无公开价格

部分模型公开价格不完整,缺失字段按"暂无公开价格"展示。

小结

  • GPT-5.2在以下类目领先:General Knowledge (4/4)、Math and Reasoning (3/3)、Agent Level Benchmark (2/2)、Coding and Software Engineer (2/2)、AI Agent - Information Search (1/1)、Multimodal Understanding (1/1)

13 个共同 benchmark 上,GPT-5.2 平均高出 11.65 分。

单项差距最大的 benchmark:ARC-AGI-2 — GPT-5.2 54.20,GPT-5 9.90(分差 +44.30)。

本页正文由结构化模型、价格与 benchmark 数据生成,不使用实时 LLM 撰写。