GPT-5.2: Erstes Modell über 90% ARC-AGI verändert die Inferenz-Mathematik
1. Januar 2026
Januar 2026 Update: OpenAI veröffentlichte GPT-5.2 am 11. Dezember 2025 mit Benchmark-Ergebnissen, die neu definieren, was in professioneller Wissensarbeit möglich ist. Das Modell übertrifft menschliche Experten bei 70,9% der GDPval-Aufgaben mit 11-facher Geschwindigkeit und <1% der Kosten.
Zusammenfassung
GPT-5.2 überschreitet kritische Fähigkeitsschwellen: erstes Modell über 90% bei ARC-AGI-1, perfekte 100% bei AIME 2025 und 40,3% bei FrontierMath (10% Verbesserung gegenüber 5.1). Das 400K-Kontextfenster und 128K-Ausgabe-Token schaffen neue Infrastrukturanforderungen. Für Inferenz-Anbieter signalisiert die Preiserhöhung von 1,4x OpenAIs Zuversicht—und die erforderliche Rechenintensität, um diese Fähigkeiten bereitzustellen.
Was geschah
OpenAI startete GPT-5.2 am 11. Dezember 2025, nur 11 Tage nachdem angeblich "Code Red" als Reaktion auf Google Gemini 3s Benchmark-Dominanz erklärt wurde.1
Die Veröffentlichung umfasst zwei Varianten:
| Variante | Anwendungsfall | Preis (pro 1M Token) |
|---|---|---|
| GPT-5.2 | Allgemeine Nutzung | $1,75 Eingabe / $14 Ausgabe |
| GPT-5.2 Pro | Erweitertes Reasoning | Höher (xhigh Reasoning-Stufe) |
Wichtige Spezifikationen:2
- Kontextfenster: 400.000 Token
- Maximale Ausgabe: 128.000 Token
- Wissensgrenze: 31. August 2025 (aktualisiert von Sep 2024)
- Preis: 1,4x GPT-5.1-Kosten
GPT-5.2 wurde auf Azure-Infrastruktur mit NVIDIA H100, H200 und GB200-NVL72 GPUs gebaut.3
Benchmark-Leistung
GPT-5.2 setzt neue Rekorde bei professionellen, wissenschaftlichen und mathematischen Benchmarks:4
| Benchmark | GPT-5.2 Punktzahl | Vorheriges Bestes | Verbesserung |
|---|---|---|---|
| GPQA Diamond (PhD-Wissenschaft) | 93,2% | 91,9% (Gemini 3) | +1,3% |
| ARC-AGI-1 Verifiziert | >90% | ~85% | Erstes über 90% |
| AIME 2025 (Mathematik) | 100% | 96,7% (Gemini 3) | Perfekte Punktzahl |
| FrontierMath T1-3 | 40,3% | 30% (GPT-5.1) | +10% |
| GDPval (Wissensarbeit) | 70,9% | — | Übertrifft Experten |
| SWE-Bench Pro (Programmierung) | 55,6% | 51% (GPT-5.1) | +4,6% |
| Tau2 Telecom (Werkzeugnutzung) | 98,7% | ~95% | Fast perfekt |
Das GDPval-Ergebnis verdient Aufmerksamkeit: GPT-5.2 Thinking produzierte Ausgaben mit >11-facher Geschwindigkeit und <1% der Kosten im Vergleich zu menschlichen Experten in 44 Berufen.5
Warum es wichtig ist
Inferenz-Nachfragespitze
Das 400K-Kontextfenster erfordert erheblichen Speicher pro Anfrage. Eine einzelne Inferenz mit vollem Kontext verbraucht deutlich mehr GPU-Speicher als frühere 128K-Modelle. Anbieter müssen planen für:6
- Speicherskalierung: 3x+ Speicher pro Anfrage vs 128K-Kontext
- Batch-Größenreduktion: Weniger gleichzeitige Anfragen pro GPU
- KV-Cache-Wachstum: Kontextlänge × Batch-Größe = massive KV-Cache-Anforderungen
Kostenstrukturwandel
Die Preiserhöhung von 1,4x gegenüber GPT-5.1 spiegelt die tatsächliche Rechenintensität wider:7
| Modell | Eingabekosten | Ausgabekosten | Verhältnis zu 5.1 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.1 | $1,25/M | $10/M | 1,0x |
| GPT-5.2 | $1,75/M | $14/M | 1,4x |
Für Inferenzoperationen mit hohem Volumen bedeutet dies eine TCO-Erhöhung von 40% für äquivalente Workloads.
Automatisierung professioneller Arbeit
GPT-5.2s GDPval-Leistung—Experten bei 70,9% der Aufgaben zu <1% der Kosten übertreffen—schafft sofortige Nachfrage nach Enterprise-Deployment. Organisationen, die diese Fähigkeiten suchen, benötigen Inferenz-Infrastruktur, die Folgendes bewältigen kann:8
- Erweiterte Reasoning-Ketten (Pro-Variante)
- Verarbeitung langer Kontextdokumente
- Zuverlässige Werkzeugaufrufe (98,7% Tau2)
Technische Details
Architektur
OpenAI hat keine spezifischen Architekturänderungen offengelegt, aber Benchmark-Muster deuten auf Folgendes hin:9
- Verbesserte Reasoning-Fähigkeiten (FrontierMath +10%)
- Verbesserte Langkontext-Genauigkeit (256K-Token-Abruf)
- Bessere Zuverlässigkeit bei Werkzeugnutzung (Tau2 98,7%)
Inferenz-Anforderungen
GPT-5.2 im großen Maßstab zu betreiben erfordert Berücksichtigung von:10
| Faktor | GPT-5.1 | GPT-5.2 | Implikation |
|---|---|---|---|
| Kontextfenster | 200K | 400K | 2x Speicher pro Anfrage |
| Maximale Ausgabe | 64K | 128K | 2x Generierungszeit |
| Reasoning-Tiefe | Standard | Erweitert (Pro) | Variable Latenz |
| Werkzeugaufrufe | 95% | 98,7% | Komplexere Orchestrierung |
Wettbewerbskontext
GPT-5.2 holt einige Benchmarks von Gemini 3 zurück, aber nicht alle:11
| Benchmark | Führend | Punktzahl |
|---|---|---|
| GPQA Diamond | Gemini 3 Deep Think | 93,8% |
| AIME 2025 | GPT-5.2 Thinking | 100% |
| SWE-bench Verified | Gemini 3 Pro | 76,2% |
| Humanity's Last Exam | Gemini 3 | Führend |
| GDPval | GPT-5.2 Thinking | 70,9% |
Die schnelle Veröffentlichungskadenz—GPT-5.2 nur 11 Tage nach Gemini 3—demonstriert den Infrastrukturdruck, dem beide Unternehmen ausgesetzt sind.
Was kommt als Nächstes
Kurzfristig (Q1 2026)
- GPT-5.2 Mini wahrscheinlich kommend (keine Mini-Variante beim Start)
- Enterprise-API-Rollout expandiert
- Drittanbieter-Inferenz-Provider fügen Unterstützung hinzu
Infrastruktur-Implikationen
Organisationen, die GPT-5.2-Deployments planen, sollten:12
- Speicherkapazität bewerten: 400K-Kontext erfordert 3x+ Speicher vs 128K-Modelle
- KV-Cache planen: CXL-Speichererweiterung zunehmend relevant
- Rechenbudget einplanen: Die Kostenerhöhung von 1,4x ist real
- Hybride Ansätze in Betracht ziehen: Einfachere Aufgaben an günstigere Modelle routen
Für Inferenz-Infrastruktur-Deployment zur Unterstützung von Frontier-Modellen kontaktieren Sie Introl.
Referenzen
-
FlowHunt. "GPT 5.2 Launch and the AI Model Revolution." Dezember 2025. https://www.flowhunt.io/blog/gpt-5-2-launch-ai-breakthroughs/ ↩
-
LLM Stats. "GPT-5.2: Pricing, Context Window, Benchmarks." Dezember 2025. https://llm-stats.com/models/gpt-5.2-2025-12-11 ↩
-
OpenAI. "Introducing GPT-5.2." 11. Dezember 2025. https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2/ ↩
-
DataCamp. "GPT 5.2: Benchmarks, Model Breakdown, and Real-World Performance." Dezember 2025. https://www.datacamp.com/blog/gpt-5-2 ↩
-
Vellum. "GPT-5.2 Benchmarks (Explained)." Dezember 2025. https://www.vellum.ai/blog/gpt-5-2-benchmarks ↩
-
Galaxy.ai. "GPT 5.2 Model Specs, Costs & Benchmarks." Dezember 2025. https://blog.galaxy.ai/model/gpt-5-2 ↩
-
Simon Willison. "GPT-5.2." 11. Dezember 2025. https://simonwillison.net/2025/Dec/11/gpt-52/ ↩
-
OpenAI. "GPT-5.2 System Card." Dezember 2025. https://cdn.openai.com/pdf/3a4153c8-c748-4b71-8e31-aecbde944f8d/oai_5_2_system-card.pdf ↩
-
OpenAI. "Introducing GPT-5.2-Codex." Dezember 2025. https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2-codex/ ↩
-
IntuitionLabs. "Latest AI Research (Dec 2025): GPT-5, Agents & Trends." Dezember 2025. https://intuitionlabs.ai/articles/latest-ai-research-trends-2025 ↩
-
LM Council. "AI Model Benchmarks Dec 2025." Dezember 2025. https://lmcouncil.ai/benchmarks ↩
-
Vertu. "AI Model Releases Nov/Dec 2025: Benchmarks & Comparison." Dezember 2025. https://vertu.com/lifestyle/the-ai-model-race-reaches-singularity-speed/ ↩
