Модель · OpenAI

GPT-5.2

Бывший флагман OpenAI для профессиональной работы с текстом, кодом и документами, теперь его сменили GPT-5.4 и более новые модели

вышла 11 декабря 2025

Сравнить с

Рейтинг Epoch AIСводная оценка общих возможностей модели: статистическая модель выводит её из результатов на многих бенчмарках с учётом их сложностиШкала условная (Claude 3.5 Sonnet = 130, GPT-5 = 150); интервал — 90-процентный диапазон оценки, и модели с перекрывающимися интервалами надёжно не различаются.Подробнее на английском ↗

34 место из 266
индекс 154, вероятный разброс 152–155 · весь рейтинг →

Бенчмарк	РезультатОбычно — доля заданий теста, которые модель решила. У некоторых тестов свой счёт; как он устроен, сказано в пояснении к названию теста	УсилиеНасколько долго модель рассуждала перед ответом, когда её проверяли: низкое, среднее, высокое, очень высокое, максимальное. Чем выше усилие, тем обычно выше результат — и тем дольше и дороже ответ. Показан лучший результат и усилие, на котором он получен
DTBenchВопросы с выбором ответа по теории принятия решений в задачах вроде парадокса Ньюкома, где твой выбор говорит о выборе похожих на тебяСлучайный выбор даёт около 40%, так что это нижняя планка, а не ноль.Подробнее на английском ↗	84,9%	очень высокое
LMCAНасколько оценки моделью доводов в философии, теории решений и безопасности ИИ совпадают с оценками экспертовБалл — корреляция с оценками экспертов, умноженная на 100; практический потолок около 85, а не 100.Подробнее на английском ↗	51,7%	очень высокое
Mystery Game Puzzles100 позиций из головоломочного варианта известной игры, название которой скрыто: нужно найти единственный лучший ходПодробнее на английском ↗	15,2%	среднее
EBR-benchУчится ли модель на опыте: она раз за разом играет в малоизвестную карточную настольную игру Earthborne Rangers и ведёт заметкиБалл — доля из 21 игровой цели в лучшей из двух итоговых партий после тренировочных; сам по себе он не показывает, выросла ли модель.Подробнее на английском ↗	23,0%	очень высокое
FrontierMath-Tier-4-v2-PrivateЗакрытый набор самых трудных задач FrontierMath: исследовательская математика, на которую у специалистов уходят часы и дниПодробнее на английском ↗	31,7%	очень высокое
FrontierMath-Tiers-1-3-v2-PrivateСотни новых задач исследовательской математики от профессиональных математиков; эксперту на задачу нужны часы или дниПодробнее на английском ↗	67,4%	очень высокое
CL-benchУмение выучить новое прямо из длинного текста: вымышленные законы, языки программирования, правила — и решить по ним задачиЗадача засчитывается, только если ответ проходит все проверочные критерии экспертов, поэтому даже лидеры решают около четверти.Подробнее на английском ↗	18,2%
ProofBench100 закрытых задач по математике уровня старших курсов и аспирантуры: модель пишет доказательство на Lean 4, его проверяет программаПодробнее на английском ↗	15,0%	очень высокое
APEX-Agents480 многошаговых рабочих задач из инвестбанкинга, консалтинга и корпоративного права: агент работает с файлами, почтой, таблицамиЗадача засчитывается, только если выполнены все пункты экспертного списка критериев; проверяет их другая модель.Подробнее на английском ↗	34,4%	очень высокое
Chess Puzzles100 новых шахматных задач, позиция дана текстом: нужно найти единственный лучший ход по оценке движка StockfishПодробнее на английском ↗	46,3%
Remote Labor IndexНастоящие заказы с фриланс-площадок — дизайн, архитектура, анализ данных, программирование — выполняемые агентом целикомЧисло — доля заказов, выполненных так, что заказчик принял бы работу; даже у лидеров это немного.Подробнее на английском ↗	2,5%	среднее
GDPvalРеальные рабочие задачи из 44 профессий — юридические записки, таблицы, слайды, планы ухода; результат оценивают экспертыЧисло — доля задач, где эксперты сочли работу модели не хуже работы профессионала; 50% означает паритет с человеком.Подробнее на английском ↗	49,7%
SimpleQA Verified1000 коротких вопросов на факты, на которые модель отвечает по памяти, без поиска в интернетеБалл — F1: учитываются и доля верных ответов, и точность там, где модель решилась ответить, так что честное «не знаю» лучше ошибки.Подробнее на английском ↗	37,1%	низкое
DeepResearch Bench100 исследовательских заданий уровня аспирантуры из 22 областей: агент ищет в интернете и пишет аналитический отчёт со ссылкамиБалл — не доля верных ответов: модель-судья оценивает качество отчёта в сравнении с эталонным, отдельно проверяются ссылки.Подробнее на английском ↗	41,1%	низкое
GSO-BenchУскорение реальных программ: агент получает код проекта и тест скорости и должен сделать код быстрее — не хуже, чем эксперт-программистПодробнее на английском ↗	27,5%	высокое
Terminal BenchЗадачи в командной строке по мотивам реальной работы: агент сам выполняет их в терминале, результат проверяют автотестыПодробнее на английском ↗	64,9%	среднее
ARC-AGI-2Вторая, более трудная версия головоломок на клетках: по примерам найти скрытое правило и применить его к новой картинкеНа каждое задание даётся две попытки; люди в среднем решают около 60% заданий.Подробнее на английском ↗	52,9%	очень высокое
METR Time HorizonsНасколько долгие для человека задачи по программированию, машинному обучению и кибербезопасности агент решает самостоятельноРезультат — не процент, а время: длительность задачи (по времени работы эксперта), которую модель решает примерно в половине случаев.Подробнее на английском ↗	75,3%	высокое
VPCTПо картинке с горками и препятствиями модель должна предсказать, в какое из трёх вёдер упадёт шарикВёдер три, поэтому наугад можно набрать около 33%; люди в проверке решили все задачи.Подробнее на английском ↗	76,0%	очень высокое
HLEHumanity's Last Exam: 2500 вопросов экспертного уровня по математике, естественным и гуманитарным наукам, ответ не найти поискомПодробнее на английском ↗	24,2%
WeirdMLНеобычные задачи по машинному обучению: модель пишет код, который на выданных данных обучает классификатор, например для распознавания фигурБалл — средняя точность обученных моделью классификаторов, а не доля решённых задач.Подробнее на английском ↗	72,2%	очень высокое
OTIS Mock AIME 2024-202545 олимпиадных задач по математике из пробных экзаменов AIME школы OTIS; ответ — целое число от 0 до 999Подробнее на английском ↗	96,1%
SimpleBenchВопросы с подвохом на здравый смысл: пространство, время, поведение людей. 213 вопросов, у каждого шесть вариантов ответаЛюди в проверке авторов набрали около 84%, а балл модели — средняя точность по пяти прогонам.Подробнее на английском ↗	35,0%	высокое
SWE-Bench verifiedНастоящие задачи из GitHub по проектам на Python: модель правит код, а тесты проверяют, решена ли проблемаПо оценке Epoch, в 5–10% задач есть ошибки, поэтому 100% недостижимы; Epoch считает результат по 484 задачам из 500.Подробнее на английском ↗	73,8%	высокое
GPQA diamond198 вопросов с выбором ответа по физике, химии и биологии уровня аспирантуры — такие, что ответ не найти поискомСлучайный выбор даёт 25%, а специалисты с учёной степенью в своей области набирают около 70%.Подробнее на английском ↗	88,5%
ARC-AGIГоловоломки на цветных клетках: по паре примеров нужно понять правило преобразования картинки и применить его к новойПодробнее на английском ↗	86,2%	очень высокое

Характеристики

Вышла: 11 декабря 2025
КонтекстСколько текста модель учитывает за один запрос: вопрос, приложенные документы и её собственный ответ вместе. Токен — кусок слова; слово обычно занимает один–три токена: 400 тыс. токенов
Длина ответаСколько токенов модель может выдать за один ответ, вместе со скрытыми рассуждениями, если они есть: до 128 тыс. токенов
Цена входаСколько стоит миллион токенов, отправленных модели: вопрос, документы, вся история переписки: $1,75 за миллион токенов
Вход из кэшаЦена входа для повторяющегося начала запроса, которое лаборатория уже сохранила у себя. В длинной переписке и у агентов это большая часть входа — и в разы дешевле: $0,175 за миллион токенов
Цена ответаСколько стоит миллион токенов, написанных моделью, — включая скрытые рассуждения: $14 за миллион токенов
Понимает: текст, изображения
Отвечает: текст
РассужденияПеред ответом модель рассуждает про себя: медленнее и дороже, зато точнее на трудных задачах: да
Вызов инструментовМодель сама просит программу выполнить действие — поиск, запуск кода, запрос к сервису — и продолжает с результатом. На этом держатся агенты: да
ВесаОткрытые — файлы модели можно скачать и запустить на своих серверах. Закрытые — доступ только через сервис лаборатории: закрытые
Знания до: август 2025
Идентификатор в API: gpt-5.2

Что это за модель

GPT-5.2 — модель OpenAI из линейки GPT-5, рассчитанная на сложную профессиональную работу: таблицы, презентации, программирование, разбор длинных документов и многошаговые задачи с инструментами. В ChatGPT она вышла в трёх вариантах: быстрая Instant для повседневных вопросов, Thinking для задач, где нужны рассуждения, и Pro для самых трудных вопросов. В API под именем gpt-5.2 доступна рассуждающая версия.

От GPT-5.1 она отличается прежде всего качеством работы в прикладных задачах. По замерам OpenAI, в тесте GDPval, где эксперты сравнивают результаты модели с работой специалистов 44 профессий, GPT-5.2 Thinking выиграла или сыграла вничью в 70,9% случаев. В тесте на программирование SWE-Bench Pro, где задачи из реальных проектов даются на четырёх языках, она набрала 55,6%, и компания назвала это лучшим результатом на момент выхода. OpenAI также называла её своей сильнейшей моделью для математики и науки.

Разработчик сам выбирает, сколько модель думает перед ответом: есть пять уровней, от режима совсем без рассуждений (он стоит по умолчанию) до сверхвысокого, который добавили в этой версии для задач, где качество важнее скорости. Модель умеет вызывать функции, выдавать ответ в заданной структуре, искать в интернете и по файлам, запускать код. Повторяющуюся часть запроса можно кэшировать, тогда она обходится в десять раз дешевле.

Сейчас OpenAI сама называет GPT-5.2 прежним флагманом и советует для новых проектов брать более свежие модели, вплоть до GPT-6 Astra. Для простых задач компания предлагает GPT-5 Mini, которая в несколько раз дешевле. Дообучить GPT-5.2 на своих данных нельзя, в голосовом режиме в реальном времени она тоже не работает.

Источники: Анонс GPT-5.2 в блоге OpenAI, Страница модели в документации OpenAI

Данные: models.dev (MIT) и Epoch AI (CC BY 4.0).

GPT-5.2

Характеристики

Что это за модель

Того же уровня по индексу Epoch

Другие модели семейства