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目录
Model catalogGPT-5.2
GP

GPT-5.2

OpenAI GPT-5.2

Release date: 2025-12-111,201
Live demoGitHubHugging FaceCompare
Parameters
Not disclosed
Context length
400K
Chinese support
Supported
Reasoning ability

Data sourced primarily from official releases (GitHub, Hugging Face, papers), then benchmark leaderboards, then third-party evaluators. Learn about our data methodology

GPT-5.2

Model basics

Reasoning traces
Supported
Thinking modes
Thinking Level · Medium (Default)Thinking Level · LowThinking Level · HighThinking Level · Extra-High
Context length
400K tokens
Max output length
No data
Model type
No data
Release date
2025-12-11
Model file size
No data
MoE architecture
No
Total params / Active params
0.0B / N/A
Knowledge cutoff
No data
GPT-5.2

Open source & experience

Code license
不开源
Weights license
不开源- 不开源
GitHub repo
GitHub link unavailable
Hugging Face
Hugging Face link unavailable
Live demo
https://openai.com/
GPT-5.2

Official resources

Paper
Introducing GPT-5.2
DataLearnerAI blog
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GPT-5.2

API details

API speed
3/5
💡Default unit: $/1M tokens. If vendors use other units, follow their published pricing.
Learn about pricing modes
Standard
TypeConditionInputOutput
Text-$1.75/ 1M$14.00/ 1M
Batch
TypeConditionInputOutput
Text-$0.875/ 1M$7.00/ 1M
Cache PricingPrompt Cache
TypeTTLWriteRead
Text5m$1.75/ 1M$0.175/ 1M
GPT-5.2

Benchmark Results

Thinking
Thinking mode details (3)
Tool usage

综合评估

1 evaluations
Benchmark / mode
Score
Rank/total
ARC-AGI
思考水平 · 思考模式(无工具)
86.20
10 / 50

编程与软件工程

2 evaluations
Benchmark / mode
Score
Rank/total
SWE-bench Verified
思考水平 · 思考模式(无工具)
80
9 / 92
SWE-Bench Pro - Public
思考水平 · 思考模式(无工具)
55.60
3 / 17

数学推理

1 evaluations
Benchmark / mode
Score
Rank/total
AIME2025
思考水平 · 思考模式(无工具)
100
1 / 108
查看评测深度分析与其他模型对比
GPT-5.2

Publisher

OpenAI
OpenAI
View publisher details
OpenAI GPT-5.2

Model Overview

OpenAI 于 2025 年 12 月发布 GPT-5.2,并同步在 ChatGPT 与 API 中上线该模型系列。GPT-5.2 属于 GPT-5 系列的最新迭代版本,延续了 Instant / Thinking / Pro 的多形态设计,并在上下文规模、推理配置与多项基准评测中给出了新的官方数据。


一、模型形态与接口命名

GPT-5.2 在 ChatGPT 与 API 中采用统一但区分形态的命名方式。

在 API 层面,GPT-5.2 提供以下主要模型标识:

  • gpt-5.2-chat-latest
  • gpt-5.2
  • gpt-5.2-pro

其中,gpt-5.2 与 gpt-5.2-pro 支持显式配置推理强度(reasoning effort),并包含比前一代更高的推理档位。OpenAI 未公开该推理档位对应的具体计算步数或内部参数。

截至发布时,OpenAI 未披露 GPT-5.2 的模型参数量、网络层数、宽度、MoE 结构或训练 token 数规模。


二、上下文窗口、输出上限与知识截止

根据 OpenAI API 官方规格页面,GPT-5.2 的核心输入输出限制如下:

GPT-5.2 支持 400,000 tokens 的上下文窗口,最大单次输出为 128,000 tokens。

模型的知识截止时间为 2025 年 8 月 31 日。

该规格适用于 gpt-5.2 与 gpt-5.2-pro。Instant / chat 版本在 ChatGPT 中使用相同的上下文上限,但具体输出长度受产品侧限制。


三、价格信息(与 GPT-5.1 对比)

在标准计费档位下,GPT-5.2 的 API 定价如下:

  • 输入:$1.75 / 1M tokens
  • 输出:$14.00 / 1M tokens
  • Cached input:约 $0.175 / 1M tokens

作为对比,GPT-5.1 的标准档位输入与输出单价均低于 GPT-5.2。GPT-5.2 是 GPT-5 系列中首次在官方价格表中体现出明确的代际单价变化。

GPT-5.2 同时提供 Flex 与 Priority 等计费档位,价格与吞吐、延迟配置相关,OpenAI 未在发布说明中给出统一数值。


四、专业知识工作评测(GDPval)

OpenAI 在发布材料中公布了 GPT-5.2 在其内部 **GDPval(General Domain Professional Validation)**评测上的结果。

该评测覆盖 44 类职业知识工作任务,包括分析、建模、跨文档推理与多约束决策。

在该评测中:

  • GPT-5.2 Thinking:70.9%(wins or ties)

这是 OpenAI 首次在该评测中给出“wins or ties”形式的汇总指标。


五、软件工程相关评测

在软件工程领域,OpenAI 公布了 GPT-5.2 在 SWE-Bench 系列评测中的结果:

  • SWE-Bench Pro:55.6%(GPT-5.2 Thinking)
  • SWE-Bench Verified:80.0%(GPT-5.2 Thinking)

SWE-Bench Pro 与 Verified 均要求模型在真实代码仓库中完成修改,并通过完整测试套件。


六、长上下文与多检索推理(MRCRv2)

在长上下文推理评测 MRCRv2 中,OpenAI 给出了 GPT-5.2 Thinking 的多段结果。

在 8-needle 设置下,不同上下文长度区间的官方数据包括:

  • 128K–256K tokens 区间:77.0%(GPT-5.2 Thinking)
  • 同一区间下,GPT-5.1 Thinking 为 29.6%

OpenAI 同时披露,在 4-needle、最高 256K tokens 的设置中,GPT-5.2 Thinking 的得分接近满分。


七、数学与科学类评测

在数学与科学推理评测中,OpenAI 公布了多项 GPT-5.2 的成绩:

在 AIME 2025(不使用工具)评测中:

  • GPT-5.2 Thinking:100%
  • GPT-5.2 Pro:100%

在 GPQA Diamond(博士级科学问答,不使用工具)中:

  • GPT-5.2 Thinking:92.4%
  • GPT-5.2 Pro:93.2%

在 FrontierMath Tier 1–3(允许 Python 工具)中:

  • GPT-5.2 Thinking:40.3%
  • GPT-5.1 Thinking:31.0%

八、抽象与通用推理评测(ARC-AGI-2)

在 ARC-AGI-2 Verified 评测中,OpenAI 公布的数据为:

  • GPT-5.2 Thinking:52.9%
  • GPT-5.2 Pro:54.2%
  • GPT-5.1 Thinking(high):17.6%

该评测强调跨规则迁移与抽象推理能力。


九、工具与多步任务评测

在工具使用与多步规划相关评测中,OpenAI 公布了以下 GPT-5.2 Thinking 成绩:

  • Tau2-bench(Telecom):98.7%
  • BrowseComp:65.8%
  • Scale MCP-Atlas:60.6%
  • Toolathlon:46.3%

对应的 GPT-5.1 Thinking 在上述评测中的得分均低于 GPT-5.2。


十、补充说明

截至发布时:

  • OpenAI 未公布 GPT-5.2 的训练数据规模、参数量或模型结构细节
  • 未给出 GPT-5.2 与 GPT-5.1 在相同推理强度下的完整逐项消融对比
  • 所有评测数据均来自 OpenAI 官方发布或其公开基准页面同步信息

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