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OpenAI的全部模型 →国外视觉模型综合智力第 36 名

天价、记性不错、会看图的模型

聪明世界#35
编程中等
记性128K
便宜$14

记性换算成体感:一次能读完一本中篇小说

GPT 系列的视觉模型 · 按发布时间

共 46 个 · 这里是相邻的 7 个 · OpenAI的全部模型 →

他的房间

编程能力:双屏工作站
电脑
73.8% · SWE-bench Verified · Epoch AI 统一复跑
上下文窗口
书架
3 层 · 记忆 128K tokens
数学与科学推理成绩
黑板
数学与科学推理
知识截止日期
日历
知识截止日期未公开
上下文缓存
冰箱
支持上下文缓存,能存记忆
闭源
门禁
闭源,权重不公开

身世

发布日期
2025 年 12 月 10 日openrouter
知识截止
暂无数据
参数量
体型为估算值,官方从未公布参数量
开放权重
暂无数据
开源许可
暂无数据
上下文窗口
128K tokens
单次最大输出
32K
输入价格
$1.75 / 百万 tokens
输出价格
$14 / 百万 tokens
模型类型
视觉除了文字还能看图片或视频,输出文字
支持的输入
图像、文件、文字 → 文字
工具调用
暂无数据
深度思考
暂无数据
提示缓存

战绩

综合智力
153.5
AIME 数学
96.1%
GPQA Diamond 科学
91.4%
ARC-AGI-2 抽象推理
0.8%
Fiction.liveBench 长文本
未参评

综合智力、数学、科学、抽象推理与长文本数据来自 Epoch AI(CC-BY 4.0)。写「未参赛」的项目表示该模型没有被这项评测收录, 不代表它做不到——本站不会用估算值填补空缺。

编程战绩(按赛制分列)

  • 从真实 GitHub 仓库里挑出的 500 个 issue,看模型能不能提交出通过测试的补丁。业界最通行的编程标尺。这一列由 Epoch AI 用统一脚手架复跑。第三方实测
    https://epoch.ai/benchmarks
  • Terminal-Bench 的第二代题库,任务更长更杂。与 1.0 的分数不可直接比较。第三方实测
    https://www.tbench.ai/leaderboard/terminal-bench/2.0
  • ALE-Bench1294
    AtCoder 启发式算法竞赛题,考的是给一个没有标准答案的优化问题找出尽量好的解。分数是 137–2177 的评分标度,不是百分比。和「修 bug」是两种能力。第三方实测
    https://epoch.ai/benchmarks
  • AlgoTune2.05×
    给定一段算法实现,让模型把它调得更快。分数是加速倍率(约 1.3–2 倍),不是百分比。考的是性能调优而不是功能实现。第三方实测
    https://epoch.ai/benchmarks
  • GSO26.5%
    代码性能优化测试:在保持功能不变的前提下把真实项目跑得更快。第三方实测
    https://epoch.ai/benchmarks
  • WebDev Arena1480 Elo
    让两个模型各写一个网页,由人来投票选哪个更好,按对战胜负算 Elo 分。考的是前端开发的实际观感,和「能不能修复一个后端 bug」不是一回事。第三方实测
    https://epoch.ai/benchmarks

这些分数不可互相比较。同一个模型换一套评测脚手架就能差二三十分: SWE-bench Verified 的中位数是 75.7,而难度更高的 SWE-Bench Pro 只有 41.0。 广场上的能力条因此显示的是「在同一把尺子下排第几」,而不是分数本身。

全部成绩(按榜单分列)

名次的分母是在同一个榜、由同一类测量方测过的模型数,不是全站模型数。不同榜的分数不可互相比较。

综合
  • 综合智力153.535 / 208
    Epoch Capabilities Index,把十几项学术评测归并成一个总分。想知道「谁最强」,先看这一栏。第三方实测
    https://epoch.ai/benchmarks
  • SimpleBench45.8%56 / 103
    一套普通人能轻松答对、模型却常常答错的常识题。分数越高越少犯「一看就傻」的错。第三方实测
    https://simple-bench.com/
数学
知识与推理
智能体
  • 独立工作时长5.9 小时3 / 53
    METR 的时间跨度:模型能可靠独立完成的任务,换成人来做要花多久。单位是时间,越长说明能独立干越大的活。第三方实测
    https://metr.org/
  • 经营售货机$3,59140 / 89
    Vending-Bench:让模型经营一台虚拟售货机一整年——进货、定价、付租金。分数是最后账上的钱,考的是长期不犯糊涂。第三方实测
    https://andonlabs.com/evals/vending-bench
  • APEX 专业任务34.4%13 / 77
    投行、律所、咨询公司的真实工作任务,由业内专家出题与评分。第三方实测
  • GDPval 职业任务49.7%1 / 22
    OpenAI 出的一组覆盖多个行业的真实职业任务,由专家把模型的产出与人类专业人士的成果盲比。分数是胜率。第三方实测
  • 远程工作指数2.5%8 / 18
    Remote Labor Index:从自由职业平台上取的真实外包项目,看模型能独立交付多少。分数普遍很低,说明离「替代远程工作者」还远。第三方实测
长文本
  • CL-bench 长上下文18.2%19 / 40
    在很长的上下文里做推理与检索,测的是长文本的实际可用程度。第三方实测
多模态
游戏与谜题
其他