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GPT-5.2-Codex

已下架 · 2026-07-23编程大模型CodexGPT-5.2

GPT-5.2-Codex

发布时间: 2025-12-18更新于: 2026-09-18弃用: 2026-04-22退役: 2026-07-23浏览量: 722
在线体验GitHubHugging Face对比
模型参数
暂无数据
上下文长度
暂无数据
多语言支持
暂无数据
推理能力
3/5

GPT-5.2-Codex 是由 OpenAI 发布的 AI 模型,发布时间为 2025-12-18,定位为 编程大模型,采用 不开源 许可,在 τ²-Bench - Telecom 上取得 92.10 分。

数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法

GPT-5.2-Codex

模型基本信息

推理过程
支持
思考模式
常规模式 (默认)思考水平 · 低 (Low)思考水平 · 中 (Medium)思考水平 · 高 (High)思考水平 · 极高 (Extra-High)思考模式
上下文长度
暂无数据
最大输出长度
暂无数据
模型类型
编程大模型
输入/输出模态
文本、图像 → 文本
发布时间
2025-12-18
模型文件大小
暂无数据
MoE架构
总参数 / 激活参数
暂无数据 / 不适用
知识截止
暂无数据
GPT-5.2-Codex

开源和体验地址

代码开源状态
不开源
预训练权重开源
不开源
GitHub 源码
暂无
Hugging Face
暂无
在线体验
暂无
GPT-5.2-Codex

官方介绍与博客

DataLearnerAI博客
暂无
GPT-5.2-Codex

API接口信息

接口速度
3/5
💡默认单位:$/100万 tokens。若计费单位不同,则以供应商公开的原始标注为准。
标准模式
类型适用条件输入输出
文本-$1.25/ 1M tokens$10.00/ 1M tokens
图像-$1.25/ 1M tokens
缓存定价Prompt缓存
类型有效期写入读取
文本-$0.0000/ 1M tokens$0.125/ 1M tokens
文本-$0.0000/ 1M tokens
缓存状态 = write
文本-$0.125/ 1M tokens
缓存状态 = hit
图像-$0.0000/ 1M tokens
缓存状态 = write
图像-$0.125/ 1M tokens
缓存状态 = hit

表中「—」表示该模态在此方向不计费,或供应商未公开对应价格。

GPT-5.2-Codex

评测结果

GPT-5.2-Codex 当前已收录的代表性评测结果包括 IF Bench(16 / 282,得分 77.60)、AA-LCR(21 / 171,得分 82.30)、LiveBench(18 / 117,得分 73.98)。 本页还汇总了参数规模、上下文长度与 API 价格,便于结合评测结果与部署约束一起判断模型适配度。

思考模式
工具使用

综合评估

共 3 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
LiveBench
常规模式
73.98
18 / 117
HLE
极高
35.70
166 / 565
CritPt
极高
8.70
79 / 201

科学与综合推理

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
89.90
87 / 463

Agent能力评测

共 2 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
92.10
54 / 264
37.10
65 / 244

指令跟随

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
IF Bench
极高
77.60
16 / 282

长上下文能力

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
AA-LCR
极高
82.30
21 / 171

多模态理解

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
MMMU-Pro
极高
76.30
75 / 229
GPT-5.2-Codex

发布机构

GPT-5.2-Codex

模型解读

模型简介与定位

GPT-5.2-Codex 由 OpenAI 于 2025-12-18 发布,是 GPT-5.2 的一个变体,进一步面向 Codex 场景做了“agentic coding(代理式编码)”优化,重点覆盖真实软件工程任务与防御性网络安全工作流。官方说明该模型已在 Codex 的各类入口面向付费 ChatGPT 用户提供,并计划在未来几周内逐步为 API 用户开启访问。

架构与技术规格(公开信息范围内)

官方披露其为 GPT-5.2 的专用优化版本,但未在发布页中公开参数量、激活参数量等细节;本文档仅记录可公开核验的信息。

核心能力与支持模态

官方强调其在长时程任务上的能力增强(例如通过“context compaction(上下文压缩/规整)”提升长任务持续性与可靠性),并提升了大规模代码改动场景(重构、迁移等)的表现。此外,官方指出其视觉相关能力更强,可更准确理解截图、技术图示、图表与 UI 等输入,从而支撑基于界面与图稿的工程协作。

性能与基准评测(仅记录官方表述)

OpenAI 在发布页中表示 GPT-5.2-Codex 在 SWE-Bench Pro 与 Terminal-Bench 2.0 上达到“state-of-the-art”表现,用于衡量在真实代码库与终端环境中的代理式任务完成能力;发布页未给出可直接入库的具体分数数值。

应用场景与限制

官方将其定位于复杂真实软件工程(大仓库、长会话、持续迭代、计划变更与失败重试等)以及防御性网络安全任务。官方同时指出,随着网络安全能力提升带来双重用途风险,其部署将结合 Preparedness Framework 的评估与系统卡中列出的额外防护措施;发布页明确该模型尚未达到 Preparedness Framework 下的“High”级别网络安全能力。

访问方式与许可

访问方式方面,官方说明该模型已在 Codex 的相关产品形态中向付费 ChatGPT 用户提供,并将逐步向 API 用户开放。许可方面,发布信息未显示其为开源模型,按 OpenAI 现有产品形态可视为闭源商业模型。

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