Noventa por ciento. GPT-5.2 Pro se convirtió en el primer modelo de IA en cruzar ese umbral en ARC-AGI-1, un benchmark diseñado para medir capacidad genuina de razonamiento en lugar de coincidencia de patrones.1 El logro llegó junto con puntuaciones perfectas en matemáticas AIME 2025 y una tasa de resolución del 40.3% en los problemas de nivel experto de FrontierMath.2 Para los operadores de infraestructura que sirven cargas de trabajo de IA, los números de benchmark importan menos que lo que los impulsa: una ventana de contexto de 400,000 tokens, capacidad de salida de 128,000 tokens, y tokens de razonamiento que multiplican las demandas de cómputo de maneras que los modelos de costos tradicionales fallan en capturar.
TL;DR
OpenAI lanzó GPT-5.2 el 11 de diciembre de 2025, con tres variantes dirigidas a diferentes perfiles de cómputo: Instant para velocidad, Thinking para razonamiento extendido, y Pro para cargas de trabajo de grado de investigación.3 El modelo logra 93.2% en GPQA Diamond (ciencia de nivel PhD), 55.6% en SWE-Bench Pro (ingeniería de software del mundo real), y representa un salto de 3x en ARC-AGI-2 comparado con su predecesor.4 Las demandas de infraestructura escalan con la capacidad: la expansión de contexto 5x sobre GPT-4, combinada con tokens de razonamiento facturados como salida, crea una economía de inferencia que favorece a operadores con arquitecturas de memoria de alto ancho de banda y sistemas de agrupación eficientes.
Análisis de Benchmarks: Donde GPT-5.2 Lidera
El lanzamiento de diciembre de 2025 estableció nuevos récords en benchmarks de razonamiento, matemáticas e ingeniería de software. Entender qué capacidades mejoraron más revela dónde las inversiones en cómputo entregan retornos.
Benchmarks de Razonamiento
| Benchmark | GPT-5.2 Pro | GPT-5.2 Thinking | Claude Opus 4.5 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|---|
| ARC-AGI-1 (Verificado) | 90.0% | 87.0% | 82.3% | 84.1% |
| ARC-AGI-2 (Verificado) | 54.2% | 52.9% | 37.6% | 45.1% |
| GPQA Diamond | 93.2% | 92.4% | 87.0% | 91.9% |
Fuentes: OpenAI1, IntuitionLabs5, Vellum6
ARC-AGI-2 merece atención particular. Diseñado para probar razonamiento fluido y resistir memorización, el benchmark mostró GPT-5.2 Thinking al 52.9% comparado con 17.6% para GPT-5.1.5 La mejora de 3x sobre un ciclo de lanzamiento de un mes sugiere cambios arquitectónicos más que escala sola.
Rendimiento en Matemáticas
| Benchmark | GPT-5.2 Thinking | GPT-5.1 | Mejora |
|---|---|---|---|
| AIME 2025 | 100% | 89% | +11 puntos |
| FrontierMath (Nivel 1-3) | 40.3% | 31.0% | +9.3 puntos |
Las puntuaciones perfectas de AIME sin uso de herramientas distinguen a GPT-5.2 de competidores que requieren ejecución de código para lograr resultados similares. FrontierMath evalúa capacidad en problemas no resueltos en la frontera de matemáticas avanzadas, haciendo que la tasa de resolución del 40.3% sea una señal de razonamiento de grado de investigación.7
Ingeniería de Software
| Benchmark | GPT-5.2 | Claude Opus 4.5 | Brecha |
|---|---|---|---|
| SWE-Bench Verified | 80.0% | 80.9% | -0.9 |
| SWE-Bench Pro | 55.6% | 54.0% | +1.6 |
| Terminal-Bench 2.0 | 54.0% | 59.3% | -5.3 |
Fuentes: OpenAI1, Kilo AI8, Sonar9
Claude Opus 4.5 mantiene una ligera ventaja en SWE-Bench Verified, pero GPT-5.2 Thinking lidera en SWE-Bench Pro, que prueba cuatro lenguajes de programación y enfatiza la resistencia a la contaminación.1 Las dinámicas competitivas sugieren que ningún modelo domina categóricamente las cargas de trabajo de ingeniería de software.
Requisitos de Infraestructura: Contexto y Cómputo
La ventana de contexto de 400,000 tokens representa una expansión de 5x sobre los límites de GPT-4.10 Para los proveedores de inferencia, la longitud de contexto impulsa los requisitos de ancho de banda de memoria más directamente que los recuentos de parámetros.
Demandas de Memoria y Ancho de Banda
| Especificación | GPT-5.2 | GPT-4 Turbo | Multiplicador |
|---|---|---|---|
| Ventana de Contexto | 400K tokens | 128K tokens | 3.1x |
| Salida Máxima | 128K tokens | 4K tokens | 32x |
| KV Cache Efectivo | ~12.8B elementos | ~4.1B elementos | 3.1x |
Fuentes: Documentación API OpenAI11, LLM-Stats12
El escalado del KV cache determina la asignación de memoria GPU durante la inferencia. Una ventana de contexto de 400K con capacidad de salida de 128K requiere arquitecturas optimizadas para ancho de banda de memoria más que throughput de cómputo bruto.
Recomendaciones de GPU por Carga de Trabajo
| Perfil de Carga de Trabajo | GPU Recomendada | Memoria | Ancho de Banda | Notas |
|---|---|---|---|---|
| Contexto corto (<32K) | H100 80GB | 80GB HBM3 | 3.35 TB/s | Costo-efectivo para consultas estándar |
| Contexto medio (32K-100K) | H200 141GB | 141GB HBM3e | 4.8 TB/s | 76% más memoria, mismo TDP de 700W |
| Contexto largo (100K-400K) | B200 192GB | 192GB HBM3e | 8.0 TB/s | Requerido para utilización completa de contexto |
| Inferencia multi-tenant | GB200 NVL72 | 13.5TB total | 576 TB/s | 72 GPUs pool de memoria unificada |
Fuentes: NVIDIA13, Análisis GPU Introl14
El ancho de banda de memoria de 8 TB/s del B200 aborda el cuello de botella fundamental para inferencia de contexto largo. Los operadores que sirven cargas de trabajo de GPT-5.2 a escala requieren arquitecturas optimizadas para memoria que los despliegues tradicionales de H100 no pueden proporcionar eficientemente.
Infraestructura de Entrenamiento: Asociación Microsoft y NVIDIA
El entrenamiento de GPT-5.2 se basó en centros de datos Azure ejecutando sistemas H100, H200 y GB200-NVL72.15 La infraestructura revela la estrategia de cómputo de OpenAI para el desarrollo de modelos frontera.
Clusters de Entrenamiento Conocidos
| Ubicación | Capacidad | Generación GPU | Usuario Dedicado |
|---|---|---|---|
| Wisconsin (Fairwater) | ~300MW edificio GPU | GB200 | OpenAI exclusivo |
| Georgia (QTS) | ~300MW edificio GPU | GB200 | OpenAI exclusivo |
| Arizona (4 edificios) | ~130K GPUs total | H100, H200, GB200 | OpenAI primario |
Fuente: Semi Analysis16
Cada instalación de Fairwater aloja aproximadamente 150,000 GPUs GB200 en un solo edificio GPU, consumiendo energía equivalente a 200,000 hogares americanos.16 Las instalaciones de Wisconsin y Georgia operan exclusivamente para cargas de trabajo de OpenAI.
Expansión Multi-Nube
OpenAI se comprometió con $38 mil millones durante siete años (2025-2031) para infraestructura AWS, proporcionando acceso a cientos de miles de GPUs GB200 y GB300 en EC2 UltraServers.17 El acuerdo, firmado el 3 de noviembre de 2025, diversifica el suministro de cómputo de OpenAI más allá de la huella de Azure de Microsoft.
Benchmarks de Rendimiento
| Sistema | Rendimiento de Entrenamiento vs Hopper | Rendimiento por Dólar |
|---|---|---|
| GB200 NVL72 | 3x más rápido | ~2x mejor |
| GB300 NVL72 | 4x más rápido | Por determinar |
Fuente: Resultados MLPerf NVIDIA18
GB200 NVL72 entregó rendimiento de entrenamiento 3x más rápido en los modelos más grandes en benchmarks MLPerf Training comparado con la arquitectura Hopper, mientras logró casi 2x mejor rendimiento por dólar.18
Economía de API: Precios y Tokens de Razonamiento
Los precios de GPT-5.2 reflejan mayor intensidad de cómputo, con un detalle crítico que afecta el modelado de costos: tokens de razonamiento.
Estructura de Precios API
| Variante del Modelo | Tokens de Entrada | Tokens de Salida | Entrada en Caché |
|---|---|---|---|
| GPT-5.2 (todas las variantes) | $1.75/1M | $14.00/1M | $0.175/1M |
| GPT-5 (comparación) | $1.25/1M | $10.00/1M | $0.125/1M |
| Batch API | $0.875/1M | $7.00/1M | - |
Fuente: Precios OpenAI19
El aumento de precio del 40% sobre GPT-5 refleja la expansión de contexto 5x y capacidades de razonamiento mejoradas.10 Los precios de entrada en caché a $0.175/1M tokens (reducción de 10x) hacen que las consultas repetidas contra bases de código grandes sean económicamente viables.
Economía de Tokens de Razonamiento
Los modelos Thinking generan tokens de razonamiento interno facturados como tokens de salida a $14.00/1M.19 Las consultas complejas pueden generar miles de tokens invisibles antes de producir una respuesta final, multiplicando los costos de maneras que los contadores de tokens estándar pierden.
| Complejidad de Consulta | Salida Visible | Tokens de Razonamiento | Costo Real de Salida |
|---|---|---|---|
| Factual simple | 500 tokens | 200 tokens | $0.0098 |
| Análisis multi-paso | 2,000 tokens | 8,000 tokens | $0.14 |
| Razonamiento extendido | 5,000 tokens | 50,000 tokens | $0.77 |
Estimaciones basadas en documentación API OpenAI11
Los operadores deben monitorear el consumo de tokens de razonamiento para mantener proyecciones de costos precisas. La variante Thinking genera más tokens de razonamiento que Instant, mientras que Pro puede producir cadenas de razonamiento extendidas para cargas de trabajo de grado de investigación.
Posicionamiento Competitivo: GPT-5.2 vs Claude vs Gemini
La participación de mercado y la especialización definen el panorama competitivo a principios de 2026.
Dinámicas de Mercado
| Métrica | GPT-5.2/ChatGPT | Gemini | Claude |
|---|---|---|---|
| Participación de Mercado (Ene 2026) | ~68% | ~18% | ~8% |
| Participación de Mercado (Jul 2025) | ~87% | ~5% | ~4% |
| Fortaleza Primaria | Razonamiento abstracto | Procesamiento de contexto largo | Ingeniería de software |
| Costo Anual Empresarial | ~$56,500 | ~$70,000 | ~$150,000 |
Fuentes: Análisis Medium20, Comparación Humai21
La participación de mercado de ChatGPT cayó del 87% al 68% mientras la ventana de contexto de 1 millón de tokens de Gemini atrajo cargas de trabajo empresariales pesadas en documentos.20 Los precios premium de Claude reflejan su dominio en tareas de ingeniería de software donde el liderazgo en SWE-Bench Verified comanda valor.
Liderazgo en Benchmark por Categoría
| Categoría | Líder | Puntuación | Segundo Lugar | Puntuación |
|---|---|---|---|---|
| Razonamiento Abstracto (ARC-AGI-2) | GPT-5.2 Pro | 54.2% | Gemini 3 Deep Think | 45.1% |
| Ciencia Nivel PhD (GPQA) | GPT-5.2 Pro | 93.2% | Gemini 3 Pro | 91.9% |
| Ingeniería de Software (SWE-Bench Verified) | Claude Opus 4.5 | 80.9% | GPT-5.2 | 80.0% |
| Contexto Largo (LongBench v2) | Gemini 3 Pro | 68.2% | GPT-5.2 | 54.5% |
| Matemáticas (AIME 2025) | GPT-5.2 | 100% | Kimi K2.5 | 96.1% |
Fuentes: Múltiples análisis de benchmark56820
GPT-5.2 posee razonamiento puro y resolución de problemas abstractos. Claude comanda ingeniería de software. Gemini sobresale en cargas de trabajo pesadas en documentos.20 Los operadores de infraestructura deben alinear las configuraciones de GPU con las familias de modelos que priorizan sus cargas de trabajo.
Implicaciones de Planificación de Infraestructura
Los resultados de benchmark se traducen en decisiones concretas de infraestructura para operadores que sirven cargas de trabajo de inferencia de IA.
Requisitos de Ancho de Banda de Memoria por Modelo
| Modelo | Ventana de Contexto | Ancho de Banda Mínimo Recomendado | Clase GPU |
|---|---|---|---|
| GPT-5.2 (contexto completo) | 400K | 8.0 TB/s | B200/GB200 |
| Claude Opus 4.5 | 200K | 4.8 TB/s | H200/B200 |
| Gemini 3 Pro | 1M | 8.0+ TB/s | B200/GB200 |
Las cargas de trabajo de contexto largo demandan ancho de banda de memoria que excede las capacidades de H100. Los operadores planificando despliegues de GPT-5.2 a escala deben presupuestar H200 mínimo, con B200 preferido para cargas de trabajo que utilizan ventanas de contexto completas de 400K.
Consideraciones de Energía y Refrigeración
| GPU | TDP | Requisito de Refrigeración | Energía por Consulta de Contexto 400K |
|---|---|---|---|
| H100 | 700W | Enfriamiento por aire viable | Alto (limitado por memoria) |
| H200 | 700W | Enfriamiento por aire viable | Moderado |
| B200 | 1000W | Enfriamiento líquido recomendado | Óptimo |
Fuentes: Especificaciones NVIDIA13, Análisis Introl14
El TDP de 1000W del B200 requiere actualizaciones de infraestructura de enfriamiento. La capacidad de despliegue global de Introl aborda toda la pila desde entrega de energía hasta instalación de enfriamiento líquido, permitiendo a los operadores desplegar clusters B200 sin rediseñar las instalaciones existentes.
Conclusiones Clave
Para Planificadores de Infraestructura
La ventana de contexto de 400K de GPT-5.2 crea cuellos de botella de ancho de banda de memoria que los despliegues H100 no pueden abordar eficientemente. Planifica H200 mínimo para inferencia de producción, con asignaciones B200 para cargas de trabajo que requieren utilización completa de contexto. El aumento de 32x en tokens de salida máxima agrava los requisitos de ancho de banda durante las fases de generación.
Para Equipos de Operaciones
El monitoreo de tokens de razonamiento se vuelve esencial para la gestión de costos. Implementa contabilidad de tokens que separe la salida visible de los tokens de razonamiento para mantener pronósticos precisos. Los precios de entrada en caché con reducción de 10x hacen que las estrategias de contexto persistente sean económicamente atractivas para patrones de consulta repetidos.
Para Tomadores de Decisiones Estratégicas
Los cambios de participación de mercado del 87% al 68% para ChatGPT indican fragmentación más que desplazamiento. La fortaleza de contexto largo de Gemini y el liderazgo en ingeniería de software de Claude sugieren estrategias multi-modelo para empresas con cargas de trabajo diversas. Las inversiones en infraestructura deben soportar servicio de modelos heterogéneos más que optimización de un solo proveedor.
Referencias
-
OpenAI. "Introducing GPT-5.2." OpenAI. December 11, 2025. https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2/ ↩↩↩↩
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OpenAI. "Advancing Science and Math with GPT-5.2." OpenAI. December 2025. https://openai.com/index/gpt-5-2-for-science-and-math/ ↩↩
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Vellum. "GPT-5.2 Benchmarks (Explained)." Vellum Blog. January 2026. https://www.vellum.ai/blog/gpt-5-2-benchmarks ↩
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Kilo AI. "We Tested GPT-5.2/Pro vs. Opus 4.5 vs. Gemini 3 on 3 Real-World Coding Tasks." Kilo AI Blog. January 2026. https://blog.kilo.ai/p/we-tested-gpt-52pro-vs-opus-45-vs ↩↩
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Sonar. "New Data on Code Quality: GPT-5.2 high, Opus 4.5, Gemini 3, and More." SonarSource Blog. January 2026. https://www.sonarsource.com/blog/new-data-on-code-quality-gpt-5-2-high-opus-4-5-gemini-3-and-more/ ↩
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eWeek. "OpenAI Launches GPT-5.2 'Garlic' with 400K Context Window for Enterprise Coding." eWeek. December 2025. https://www.eweek.com/news/openai-launches-gpt-5-2/ ↩↩
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OpenAI. "GPT-5.2 Model." OpenAI API Documentation. https://platform.openai.com/docs/models/gpt-5.2 ↩↩
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Introl. "H100 vs H200 vs B200: Choosing the Right NVIDIA GPUs for Your AI Workload." Introl Blog. June 2025. https://introl.com/blog/h100-vs-h200-vs-b200-choosing-the-right-nvidia-gpus-for-your-ai-workload ↩↩
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NVIDIA Blog. "As AI Grows More Complex, Model Builders Rely on NVIDIA." NVIDIA Blog. January 2026. https://blogs.nvidia.com/blog/leading-models-nvidia/ ↩
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Medium. "Four Giants, One Winner: Kimi K2.5 vs GPT-5.2 vs Claude Opus 4.5 vs Gemini 3 Pro Comparison." Cogni Down Under. January 2026. https://medium.com/@cognidownunder/four-giants-one-winner-kimi-k2-5-vs-gpt-5-2-vs-claude-opus-4-5-vs-gemini-3-pro-comparison-38124c85d990 ↩↩↩↩
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