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日期: 2025-12-11 | 来源: 爱范儿 | 有0人参与评论 | 字体: 小 中 大1106 天,OpenAI 从掀桌子的人,变成了被掀桌子的人。
伴随着 Google Gemini 3 的发布,OpenAI CEO 奥特曼上周罕见拉响了「Code Red」红色警报,并宣布所有资源回流 ChatGPT 主线,其他业务一律靠边站。
这是 OpenAI 成立以来第一次进入「红色警报」状态,也是它第一次如此明确地承认:竞争压力已经大到必须全力应对。
而就在刚刚,OpenAI 发布了 GPT-5.2 模型,打出了一记力量感十足的重拳。GPT-5.2 将向 ChatGPT 付费用户开放,并通过 API 提供给开发者,分为三个版本:
不聊天,真干活,GPT-5.2 闯进打工人职场
本以为 OpenAI 会专注提升 ChatGPT 的个性化和消费者体验,结果 GPT-5.2 的发布方向依旧是走职场实用主义的路数。
用 OpenAI 应用 CEO Fidji Simo 的话来说:「我们设计 GPT-5.2 是为了给用户创造更多经济价值。」
什么叫经济价值?
就是让 AI 真的能干活,做表格、写 PPT、敲代码、看图、读长文、调用工具、搞定复杂项目,这些都是 GPT-5.2 的拿手好戏。
数据也挺唬人。平均每个 ChatGPT 企业版用户说,AI 每天能给他们省 40 到 60 分钟,重度用户更狠,每周能省 10 小时以上。
GPT-5.2 Thinking 是这次发布的重头戏。
在评估 44 个职业知识型任务的 GDPval 测试中,它成为首个在总体表现上达到或超过人类专家水平的模型。具体来说,在与行业专家的对比中,GPT-5.2 Thinking 在 70.9% 的任务中胜出或持平,由人类专家亲自评判。
这些任务可不是随便出的题,涵盖了美国 GDP 排名前 9 个行业,包括销售演示文稿、会计报表、急诊排班计划、制造业图纸、短视频制作等等,都是真实工作场景里的硬活。
编程方面的提升更明显。
SWE-Bench Pro 是个相当严格的测试,评估模型在真实世界软件工程中的能力,涉及四种编程语言,比只测 Python 的版本难多了。GPT-5.2 Thinking 在这个测试里拿到了 55.6% 的成绩,创下业界新高。
更夸张的是在 SWE-bench Verified 里直接干到 80%,成为目前最高记录。这意味着 GPT-5.2 Thinking 能更可靠地调试生产环境中的代码、实现功能需求、重构大型代码库,端到端的修复工作做得更高效,减少人工介入。
前端开发也有明显提升。
早期测试者说,它在处理复杂或非常规的前端 UI 任务时表现更出色,特别是涉及 3D 元素的场景,妥妥的全栈工程师助手。
OpenAI 还放出了几个根据单一提示生成的示例:海浪模拟器、节日贺卡生成器、打字雨游戏。就一个提示词,整个单页应用就出来了,可调节的参数、逼真的动画效果、平静的 UI 风格,全都有。
幻觉率降低30%,长文本能力接近完美
事实准确性这块,GPT-5.2 Thinking 相较于 GPT-5.1 Thinking 的「幻觉率」更低。
在一组匿名化的 ChatGPT 查询中,出现错误的回答减少了约 30%。对于专业人士来说,这意味着在研究、写作、分析与决策支持等任务中,出错率更低,用起来更放心。
不过 OpenAI 也提醒,就像所有模型一样,GPT-5.2 并不完美,关键性任务还是得自己核查。
长文本推理能力也树立了新标杆。
在 OpenAI MRCRv2 基准测试中,GPT-5.2 表现领先。这个测试评估的是模型能不能正确整合分布在长文档中的信息,对于深度文档分析这类涉及数十万 token 的跨文档信息整合任务来说,GPT-5.2 的准确率远超 GPT-5.1。
尤其在 MRCR 的 4 针测试(不同于「大海捞针」,而是要求模型在海量文本里,区分并找出多个一模一样的「针」中的特定一个)中,最多 256k token 的上下文,GPT-5.2 是首个接近 100% 准确率的模型。
这意味着专业用户可以用 GPT-5.2 高效处理超长文档,报告、合同、学术论文、访谈记录、多文件项目,它都能在处理上百页内容时保持逻辑一致和信息准确。视觉理解方面,GPT-5.2 Thinking 是目前 OpenAI 最强的视觉模型。在图表推理和软件界面理解方面,错误率下降了约一半。- 新闻来源于其它媒体,内容不代表本站立场!
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