GPT-5.2 全面解析：专业能力到底提升了多少？官方级深度解读

一次，AI终于开始认真解决我们每天上班时遇到的那些破事了。 在各种小道消息满天飞、各种预测猜来猜去之后。 终于，在OpenAI成立十周年的这一天——北京时间2025年12月12日凌晨2点，GPT-5.2正式跟大家见面了。

文末附所有人可用的零门槛使用教程，想直接体验的可以直接去获取。

专业知识工作——记住这个关键词，后面要考，而且我觉得这才是这次更新的核心。

01、先看跑分：有进步，但感觉在挤牙膏？

我们先从各种跑分上看。

对比了GPT-5.2、GPT-5.1、Claude Opus 4.5和Gemini 3 Pro这几个主流模型。

在软件工程（SWE-Bench Pro）、科学问题（GPQA Diamond）、数学竞赛（AIME 2025）这些传统评测集上，GPT-5.2确实又强了一些，也回到了第一的位置，算是全面领先。

即使在低质量的图像上，GPT-5.2也能识别主要区域并放置与每个组件真实位置大致匹配的框。而GPT-5.1只标注了几个部分，对它们的空间排列理解不是很好。

就像手机芯片厂告诉你，我这代芯片性能又提升了25%，你听了以后，哦确实强，但完全不影响你继续刷抖音和小红书对吧？感知不强。

不过有两个评测集，是我觉得这次GPT-5.2最大的亮点，而且一定要单拎出来，跟大家单独聊一下的。

一个是ARC-AGI-2，一个是GDPval。

这两个，非常有意思，也真正体现了这次升级的方向。

02、ARC-AGI-2：AI终于开始“开窍”了

过去的 AI 测试，比如 MMLU，考的主要是知识记忆。问的问题无非是“美国第一任总统是谁？”、“光合作用的化学方程式是什么？”这类百科题。

对一个读过半个互联网的模型来说，这种测试更像是开卷考试——它不一定是推理出来的，可能只是记得答案。

问题就在这：我们根本不知道它是真聪明，还是只是背得快。

2019 年，Keras 之父 François Chollet 在论文 里提出了一个完全不同的评测：ARC。

这个测试和知识储备零关系，正式名字叫 Abstraction and Reasoning Corpus（抽象与推理语料库），目标就是测 AI 的通用智能。

它不看熟练度，而是给你从没见过的新题，让你自己找规律、推理、举一反三。

目前正式版发展到了第二代，也就是ARC-AGI-2。我给大家放一下ARC-AGI-2里面的一些典型题目，大家就懂了。

这对 AI 来说难到离谱，因为它在网上找不到答案，只能现场理解、现场推理。

长期以来，各家顶级模型在 ARC-AGI-2 上的得分都惨不忍睹。

GPT-5.1 的成绩是 17.6%，GPT-5.2 一上线，直接把分数干到了 52.9%——

直接翻了三倍。

这是一个很恐怖的数据。GPT-5.2的模型，直接在排行榜上屠榜了。

这就比较有意思了。

03、GDPval：这才是打工人最该关心的指标

然后是第二个，也是我自己现在最关心、我认为最重要的一个：

GDPval。

可能很多人没听说过这个评测集。它是OpenAI自己在2个半月前新出的。

GDPval 里的 “GDP”，就是我们熟悉的那个生产总值。它想做的，是用一套全新的标准，去衡量 AI 在真实世界、真正能创造经济价值的任务上的表现。

以前我们判断模型强不强，看的无非是：代码写得好不好、知识答得准不准、考试分不分得高。

这些当然重要，但现实世界远不止程序员和科研人员。

律师、设计师、市场经理、护士、建筑师、销售……

无数专业人士的工作价值，很难靠一张试卷来衡量。

于是 OpenAI 做了一件更接近现实的事：

他们从美国 GDP 贡献最高的 9 个行业里，挑出 44 个核心职业，再请来这些行业里——平均拥有 14 年经验的资深专家——共同设计了 1320 个专业任务。

每一道题都不是模拟，而是基于真实工作的产出。

• 给律师的任务，可能就是一份真实的合同草案和客户需求，让他去审阅和修改
• 给市场经理的任务，可能就是一堆产品资料和市场数据，让他写一份营销方案PPT
• 给制造工程师的任务，可能就是一张产品设计图，让他优化生产流程

这些任务，不仅有文字，还可能包含PDF、Excel表格、图片、PPT，是高度复杂的、多模态的、没有标准答案的真实工作。

整套任务的平均用时，是人类专家要花7个小时才能做完，有些甚至是一两周的活。

然后，模型和人类的成果，会被同领域的另一批专家进行盲评。他们也不知道谁是AI，谁是人类。

评委只需要回答一个问题：你更愿意把哪份交给客户？是这份，还是这份？

结果，GPT-5.2 Thinking在这套GDPval上，赢或打平行业专家的比例，达到了70.9%，而GPT-5.2 Pro模型是74.1%。

注意，这里的参照系不是普通实习生，而是行业专家。

也就是说，在一个有着十几年经验的采购经理、或者审计师面前，GPT-5.2干出来的活儿，有七成的时候，比专家干得好，或者至少一样好。

而GPT-5，只有38.8%。

看一下官方放的case对比，还是比较直观的。

我们过去的模型，都花过于着重的笔墨在编程开发上了。我并不是说编程开发不重要，它很重要，很牛逼。

但，其他领域的工作，我也觉得应该被重视。

而GDPval，就是我认为最重要的一个指标。

04、其他升级：上下文、知识截止日期

而且这次GPT-5.2，在上下文上也有大幅加强。

用我们以前的大海捞针测试，在一个256K的巨型文档里面埋四根针，让AI来根据文档内容回答。

GPT-5.2干到了离谱的100%，这也是我印象中，唯一一个能干到100%的。

8根针的正确度会下降，但是这个衰减，已经比GPT-5.1牛逼太多了。

而且，还有最新的知识库截止日期：

这简直，就是真正的天选牛马搭子，对打工人的加持，实在是太强了。

这是真正奔着大众、奔着实用去的。

05、怎么用？什么时候能用？

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