GPT-5.2 是 OpenAI 於 2025 年 12 月推出的 GPT-5 系列點版本：一個旗艦級多模態模型家族（文字 + 視覺 + 工具），面向「專業知識工作、長上下文推理、代理式工具使用與軟體工程」進行調優。OpenAI 將 GPT-5.2 定位為迄今最強的 GPT-5 系列型號，強調其在可靠的多步推理、處理超大型文件以及安全性/政策合規方面的提升；此次發佈包含三個面向用戶的變體——Instant、Thinking、Pro——並率先向付費 ChatGPT 訂閱者與 API 客戶推出。
什麼是 GPT-5.2，為何重要？
GPT-5.2 是 OpenAI GPT-5 家族的最新成員——一個面向「前沿」的模型系列，專為縮小單輪對話助手與需要在長文檔中推理、調用工具、解讀圖像、並可靠執行多步工作流程的系統之間的差距而設計。OpenAI 將 5.2 定位為專業知識工作的最強發佈：在內部基準上達到新的 SOTA（水準），（尤其是在面向知識工作的新基準 GDPval），在軟體工程基準上展現更強的程式碼能力，並提供顯著提升的長上下文與視覺能力。
在實務層面，GPT-5.2 不僅僅是「更大的聊天模型」。它是一個由三個調優變體（Instant、Thinking、Pro）組成的家族，分別在延遲、推理深度與成本之間權衡——並可結合 OpenAI 的 API 與 ChatGPT 路由，用於運行長時研究任務、構建會調用外部工具的代理、解讀複雜圖像與圖表，以及以高於以往版本的保真度生成生產級程式碼。該模型支援超大上下文視窗（OpenAI 文檔列出旗艦型號為 400,000 token 的上下文視窗與 128,000 的最大輸出上限）、新的 API 特性以明確控制推理投入層級，以及「代理式」工具調用行為。
GPT-5.2 升級的 5 項核心能力
1）GPT-5.2 在多步邏輯與數學方面是否更出色？
GPT-5.2 帶來更銳利的多步推理，以及在數學與結構化問題解決上的明顯提升。OpenAI 表示他們加入了更細粒度的推理投入控制（新增如 xhigh 等級）、設計了「推理 token」支持，並調優模型以在更長的內部推理軌跡中維持 chain-of-thought。FrontierMath、ARC-AGI 類測試等基準相較 GPT-5.1 有實質增益；在用於科學與金融工作流程的領域專用基準上，提升幅度更大。總之：當你要求它「想久一點」時，GPT-5.2 能維持更長的思考，並以更一致的表現處理更複雜的符號/數學工作。
| RC-AGI-1 (Verified) Abstract reasoning | 86.2% | 72.8% |
|---|---|---|
| ARC-AGI-2 (Verified) Abstract reasoning | 52.9% | 17.6% |
GPT-5.2 Thinking 在多項高階科學與數學推理測試中創下紀錄：
- GPQA Diamond Science Quiz：92.4%（Pro 版本 93.2%）
- ARC-AGI-1 抽象推理：86.2%（首個突破 90% 門檻的模型）
- ARC-AGI-2 高階推理：52.9%，為 Thinking Chain 模型創下新高
- FrontierMath 高等數學測試：40.3%，遠超前代
- HMMT 數學競賽題：99.4%
- AIME 數學測試：100% 完整解題
此外，GPT-5.2 Pro（High）在 ARC-AGI-2 上達到 SOTA，以每個任務 $15.72 的成本取得 54.2% 的分數！超越其他所有模型。
為何重要：許多真實世界任務——金融建模、實驗設計、需要形式化推理的程式合成——受限於模型串聯大量正確步驟的能力。當你要求它展示推導過程時，GPT-5.2 減少了「幻覺步驟」，並產生更穩定的中間推理軌跡。
2）長文本理解與跨文檔推理有何改進？
長上下文理解是本次的重點提升之一。GPT-5.2 的底層模型支援 400k token 的上下文視窗，而且更重要的是，當關鍵內容深埋在超長上下文中時，仍能維持較高準確率。GDPval 是一個覆蓋 44 種職業的「明確規範知識工作」任務套件，其中 GPT-5.2 Thinking 在大量任務上達到與人類專家相當或更佳的表現。獨立報導證實，該模型在跨多文檔的信息保持與綜合方面顯著優於前代。這對盡職調查、法律摘要、文獻綜述與程式碼庫理解等任務而言，是實用的躍進。
GPT-5.2 可處理最長達 256,000 token（約 200+ 頁文檔）的上下文。此外，在「OpenAI MRCRv2」長文理解測試中，GPT-5.2 Thinking 的準確率接近 100%。
關於「100% 準確率」的說明：其描述為在狹義微任務上「逼近 100%」；更準確地說，OpenAI 的數據可描述為「在所評估任務上達到 SOTA，且在許多情形下與人類專家持平或更優」，並非在所有用例上都完美無缺。基準顯示大幅提升，但非普遍完美。
3）視覺理解與多模態推理有哪些新進展？
GPT-5.2 的視覺能力更銳利且更實用。模型更擅長解讀螢幕截圖、閱讀圖表與表格、識別 UI 元素，並將視覺輸入與長文本上下文結合。這不只是「圖說」：GPT-5.2 能從圖像中抽取結構化數據（例如 PDF 中的表格）、解釋圖形，並以支援後續工具行動的方式對圖解進行推理（例如從拍攝的報告生成試算表）。
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實際效果：團隊可以直接將完整投影片、掃描研究報告或圖像密集的文件餵給模型，請求跨文檔綜合——大幅減少手動抽取工作。
4）工具調用與任務執行有何變化？
GPT-5.2 在代理式行為上更進一步：它更擅長規劃多步任務、決定何時調用外部工具，並執行一系列 API/工具調用，端到端完成工作。「代理式工具調用」有所改進——模型會提出計劃、調用工具（資料庫、計算、檔案系統、瀏覽器、程式碼執行器），並更可靠地將結果綜合為最終交付物。API 引入了路由與安全控制（允許的工具清單、工具腳手架），而 ChatGPT 介面可自動將請求路由至合適的 5.2 變體（Instant vs Thinking）。
GPT-5.2 在 Tau2-Bench Telecom 基準上取得 98.7% 的成績，顯示其在複雜多輪任務中的成熟工具調用能力。
為何重要：這使 GPT-5.2 更能作為工作流的自主助手，例如「讀取這些合約、提取條款、更新試算表並撰寫摘要郵件」——過去需要精心編排的任務，現在能更自動化完成。
5）程式設計能力的進化
GPT-5.2 在軟體工程任務上顯著進步：能寫出更完整的模組、更可靠地生成與執行測試、更好理解複雜專案相依關係，且較少出現「偷懶式編碼」（忽略樣板或未正確串接模組）。在業界級的編碼基準（SWE-bench Pro 等）上，GPT-5.2 創下新高。對於將 LLM 作為結對程式員的團隊而言，這可減少生成後的人工作業與返工。
在 SWE-Bench Pro 測試（真實世界工業級軟體工程任務）中，GPT-5.2 Thinking 的分數提升至 55.6%，同時在 SWE-Bench Verified 測試中達到新的 80% 高分。
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在實務應用中，這意味著：
- 自動偵錯生產環境程式碼使穩定性更高；
- 支援多語言編程（不僅限於 Python）；
- 具備獨立完成端到端修復任務的能力。
GPT-5.2 與 GPT-5.1 有何差異？
簡而言之：GPT-5.2 是迭代但實質的改進。它保留 GPT-5 家族的架構與多模態基礎，但在四個實用維度上前進：
- 推理的深度與一致性。 5.2 引入更高的推理投入層級，並在多步問題上帶來更好的鏈接能力；5.1 已在推理上有所提升，但 5.2 進一步抬升了複雜數學與多階段邏輯的上限。
- 長上下文的可靠性。 兩個版本都擴展了上下文，但 5.2 調優以在超長輸入的深處維持準確性（OpenAI 稱保留能力提升至數十萬 token）。
- 視覺 + 多模態保真度。 5.2 改進了圖文交叉參照——例如讀取圖表並將該數據整合進試算表——在任務層面的準確率更高。
- 代理式工具行為與 API 特性。 5.2 在 API 中暴露新的推理投入參數（
xhigh）與上下文壓縮特性，且 OpenAI 已優化 ChatGPT 的路由邏輯，使介面能自動選擇最佳變體。 - 錯誤更少、穩定性更高：GPT-5.2 將其「幻覺率」（錯誤回應率）降低了 38%。在研究、寫作與分析類問題上回答更可靠，減少「捏造事實」。在複雜任務中，其結構化輸出更清晰、邏輯更穩定。同時，模型在心理健康相關任務中的回應安全性顯著提升。在心理健康、自傷、自殺與情緒依賴等敏感情境下表現更為穩健。
在系統評估中，GPT-5.2 Instant 在「Mental Health Support」任務上得分 0.995（滿分 1.0），顯著高於 GPT-5.1（0.883）。
從量化數據看，OpenAI 發佈的基準顯示在 GDPval、數學基準（FrontierMath）與軟體工程評測上皆有可測量的增益。GPT-5.2 在初級投行電子表格任務上較 GPT-5.1 高出數個百分點。
GPT-5.2 是否免費——要花多少錢？
我能免費使用 GPT-5.2 嗎？
OpenAI 率先在付費 ChatGPT 方案與 API 中推出 GPT-5.2。歷來 OpenAI 傾向將速度更快/能力更強的模型放在付費層，並在後續更廣泛提供輕量變體；在 5.2 上，公司表示將從付費方案（Plus、Pro、Business、Enterprise）開始，並向開發者開放 API。這意味著即時的免費存取有限：免費層可能在規模擴大後獲得降級或路由存取（例如至較輕的子變體）。
好消息是 CometAPI 現已整合 GPT-5.2，且目前有聖誕促銷。你現在可以通過 CometAPI 使用 GPT-5.2；Playground 允許你自由與 GPT-5.2 互動，開發者也可使用 GPT-5.2 API（CometAPI 的定價為 OpenAI 的 20%）來構建工作流。
通過 API（開發/生產）要多少費用？
API 使用以 token 計費。OpenAI 發佈時的平台定價顯示（CometAPI 的定價為 OpenAI 的 20%）：
- GPT-5.2（標準聊天）——每 1M 輸入 token $1.75、每 1M 輸出 token $14（適用快取輸入折扣）。
- GPT-5.2 Pro（旗艦）——每 1M 輸入 token $21、每 1M 輸出 token $168（因面向高準確、計算密集工作負載而明顯更貴）。
- 作為對比，GPT-5.1 更便宜（例如每 1M token 輸入 $1.25 / 輸出 $10）。
解讀： 相較前一代，API 成本上升；定價訊號顯示 5.2 以其進階推理與長上下文表現作為獨立產品層級定價。對生產系統而言，方案成本高度取決於輸入/輸出的 token 數與快取輸入的重用頻率（快取輸入可享高額折扣）。
實際意義
- 對於日常使用（透過 ChatGPT 介面），每月訂閱方案（Plus、Pro、Business、Enterprise）是主要途徑。5.2 發佈時 ChatGPT 訂閱層級的價格未變（OpenAI 即使調整模型供應，也保持方案價格穩定）。
- 對於生產與開發者，需要為 token 成本做預算。如果你的應用串流大量長回覆或處理長文檔，在未謹慎快取與重用的情況下，輸出 token 的費用（Thinking 為 $14 / 1M token）將主導成本。
GPT-5.2 Instant vs GPT-5.2 Thinking vs GPT-5.2 Pro
OpenAI 以三種用途分層的變體推出 GPT-5.2：Instant、Thinking、Pro：
- GPT-5.2 Instant： 快速、具成本效益，面向日常工作——FAQ、操作指南、翻譯、快速撰稿。延遲低；適合初稿與簡單工作流。
- GPT-5.2 Thinking： 更深入、更高品質的回應，面向持續性工作——長文檔摘要、多步規劃、詳細程式碼審查。延遲與品質平衡；專業任務的主力。
- GPT-5.2 Pro： 最高品質與可信度。較慢且更昂貴；適合困難、高風險任務（複雜工程、法律綜合、高價值決策），以及需要「xhigh」推理投入的情境。
對比表
| 功能 / 指標 | GPT-5.2 Instant | GPT-5.2 Thinking | GPT-5.2 Pro |
|---|---|---|---|
| 預期用途 | 日常任務、快速撰稿 | 深度分析、長文檔 | 最高品質、複雜難題 |
| 延遲 | 最低 | 中等 | 最高 |
| 推理投入 | 標準 | 高 | 提供 xHigh |
| 最適合 | FAQ、教學、翻譯、短提示 | 摘要、規劃、試算表、編碼任務 | 複雜工程、法律綜合、研究 |
| API 名稱示例 | gpt-5.2-chat-latest | gpt-5.2 | gpt-5.2-pro |
| 輸入 token 價格（API） | $1.75 / 1M | $1.75 / 1M | $21 / 1M |
| 輸出 token 價格（API） | $14 / 1M | $14 / 1M | $168 / 1M |
| ChatGPT 可用性 | 逐步推出；先付費方案 | 逐步向付費方案推出 | Pro 用戶 / Enterprise（付費） |
| 典型用例 | 撰寫郵件初稿、小段程式碼 | 構建多表財務模型、長報告的問答 | 稽核程式碼庫、生成生產級系統設計 |
誰適合使用 GPT-5.2？
GPT-5.2 的目標用戶覆蓋面廣。以下為基於角色的建議：
企業與產品團隊
若你構建知識工作產品（研究助手、合約審閱、分析管線或開發者工具），GPT-5.2 的長上下文與代理式能力可顯著降低整合複雜度。需要穩健文檔理解、自動化報告或智慧 Copilot 的企業，會覺得 Thinking/Pro 很有用。Microsoft 與其他平台夥伴已將 5.2 納入生產力套件（如 Microsoft 365 Copilot）。
開發者與工程團隊
希望使用 LLM 作為結對程式員或自動化程式碼生成/測試的團隊，將受益於 5.2 在程式設計保真度上的提升。API 存取（搭配 thinking 或 pro 模式）可藉由 400k token 上下文，更深入綜合大型程式碼庫。使用 Pro 的 API 成本會更高，但對複雜系統而言，減少手動偵錯與審查的成本可能值得。
研究人員與數據密集型分析師
若你經常綜合文獻、解析長技術報告，或需要模型輔助的實驗設計，GPT-5.2 的長上下文與數學增益可加速工作流程。為確保可重現性，建議配合謹慎的提示工程與驗證步驟。
中小企業與高階用戶
ChatGPT Plus（高階用戶可用 Pro）將獲得 5.2 變體的路由存取；這讓小型團隊無需自建 API 整合，也能取得進階自動化與高品質輸出。對需要更好的文檔摘要或投影片製作的非技術用戶而言，GPT-5.2 帶來明顯的實用價值。
面向開發者與運維的實用注意事項
值得關注的 API 特性
reasoning.effort層級（例如medium、high、xhigh）可指示模型在內部推理上投入多少運算；用以在每次請求上以延遲換取準確度。- 上下文壓縮（Context compaction）： API 提供壓縮與緊湊化歷史的工具，以保留真正相關的內容，對於長鏈式互動尤為關鍵。
- 工具腳手架與允許工具控制： 生產系統應明確白名單化可調用的工具，並記錄工具調用以供稽核。
成本控制技巧
- 快取常用的文件嵌入向量，並對重複針對同一語料的查詢使用快取輸入（可享大幅折扣）。OpenAI 的平台定價對快取輸入提供顯著優惠。
- 將探索性/低價值查詢路由至 Instant，將 Thinking/Pro 用於批次任務或最終把關。
- 在預估 API 成本時，仔細估算 token 使用量（輸入 + 輸出），因為長輸出會放大成本。
重點結論——是否應升級到 GPT-5.2？
若你的工作依賴長文檔推理、跨文檔綜合、多模態解讀（圖像 + 文字），或需要構建會調用工具的代理，GPT-5.2 是明顯的升級：它提升實用準確性，並減少人工整合工作。如果你主要運行高流量、低延遲的聊天機器人或嚴格受限於預算，Instant（或更早的模型）仍可能是合理選擇。
GPT-5.2 代表著從「更好的聊天」向「更好的專業助手」的審慎轉變：投入更多算力、帶來更高能力與更高價格層級——但對能善用可靠長上下文、改進的數學/推理、圖像理解與代理式工具執行的團隊而言，也帶來實實在在的生產力提升。
開始體驗，請在 Playground 中探索 GPT-5.2 模型（GPT-5.2；GPT-5.2 pro、GPT-5.2 chat）的能力，並參閱 API guide 以取得詳細指引。存取前，請確保已登入 CometAPI 並取得 API 金鑰。CometAPI 以遠低於官方的價格，協助你完成整合。
準備好了嗎？→ Free trial of gpt-5.2 models !