OpenAI 新一代通用大模型，为专业知识型工作而生.

GPT-5.2 的技术迭代完全基于 OpenAI 实验室的实测数据，官方通过多维度基准测试验证其能力，核心突破集中在六大领域：

1/ 专业任务超越人类专家官方在 GDPval 测试（覆盖美国 9 大行业 44 个职业）中披露，GPT-5.2 Thinking 在 70.9% 的任务中 “达到或超越人类顶尖专家水平”（Pro 版本达 74.1%），尤其在 “财富 500 强公司三表建模”“急诊排班表生成” 等任务中，输出质量被评委评价为 “像专业团队完成的交付物”。更关键的是，其完成速度是人类专家的 11 倍，综合成本不足 1%，官方称 “在人类监督下可直接替代基础专业工作”。

2/ 编码能力创行业纪录官方数据显示，该模型在 SWE-bench Pro（多语言软件工程测试）中得 55.6%，在 SWE-bench Verified（代码修复验证测试）中得 80%，均为行业最高。前端开发领域，其 3D UI 生成能力显著提升，可仅凭 “海浪模拟 + 参数调节” 的提示，生成单页完整应用。合作方 JetBrains 反馈，其 “代码审查与缺陷定位效率提升 40%”。

3/ 长上下文处理接近完美在 OpenAI 自研的 MRCRv2 测试（“大海捞针” 式信息提取）中，GPT-5.2 Thinking 在 256k Token（约 20 万字）上下文范围内，准确率接近 100%，是首个实现该突破的模型。官方还推出 “Responses /compact” 端点，可扩展上下文窗口至超 256k Token，支持 “跨数百份合同的信息整合” 等超大规模任务。

4/ 幻觉率显著降低官方对 ChatGPT 真实查询数据的统计显示，GPT-5.2 Thinking 的 “含错误回答频率” 较 GPT-5.1 降低 38%，在 “无搜索辅助” 场景下，正确回答率达 88%（GPT-5.1 为 87.3%）。专业场景中，金融建模、科研文献总结的错误率降幅更明显，官方称 “可减少 70% 的人工核查工作量”。

5/ 视觉理解错误率减半官方将 GPT-5.2 Thinking 定义为 “迄今最强视觉模型”：在 CharXiv Reasoning（科研图表解读）测试中，启用 Python 工具后准确率达 88.7%（GPT-5.1 为 80.3%）；在 ScreenSpot-Pro（专业 GUI 截图推理）测试中，得分 86.3%（GPT-5.1 为 64.2%）。典型案例中，其能精准识别主板组件并标注边界框，而 GPT-5.1 仅能识别少数部件。

6/ 工具调用稳定性领先在 Tau2-bench Telecom（电信客服多轮工具调用测试）中，GPT-5.2 Thinking 得 98.7%，可完成 “航班改签 + 医疗座位安排 + 补偿申请” 的全流程任务（如用户反馈 “延误 + 丢行李 + 医疗需求”，模型能协调订票 / 座位 / 补偿三个代理，输出完整解决方案）。官方称其 “端到端工作流中断率降低 60%”。