GPT-5.2: Primer Modelo Superior al 90% en ARC-AGI Cambia las Matemáticas de Inferencia
1 de enero de 2026
Actualización enero 2026: OpenAI lanzó GPT-5.2 el 11 de diciembre de 2025, logrando puntuaciones de referencia que redefinen lo posible en el trabajo de conocimiento profesional. El modelo supera a los expertos humanos en el 70.9% de las tareas de GDPval a 11x la velocidad y <1% del costo.
Resumen
GPT-5.2 cruza umbrales críticos de capacidad: primer modelo por encima del 90% en ARC-AGI-1, 100% perfecto en AIME 2025 y 40.3% en FrontierMath (mejora del 10% sobre 5.1). La ventana de contexto de 400K y los 128K tokens de salida crean nuevas demandas de infraestructura. Para los proveedores de inferencia, el aumento de precio del 1.4x señala la confianza de OpenAI—y la intensidad de cómputo requerida para servir estas capacidades.
Qué Sucedió
OpenAI lanzó GPT-5.2 el 11 de diciembre de 2025, solo 11 días después de supuestamente declarar "código rojo" en respuesta a la dominancia de benchmarks de Google Gemini 3.1
El lanzamiento incluye dos variantes:
| Variante | Caso de Uso | Precio (por 1M tokens) |
|---|---|---|
| GPT-5.2 | Uso general | $1.75 entrada / $14 salida |
| GPT-5.2 Pro | Razonamiento extendido | Mayor (nivel de razonamiento xhigh) |
Especificaciones clave:2
- Ventana de contexto: 400,000 tokens
- Salida máxima: 128,000 tokens
- Corte de conocimiento: 31 de agosto de 2025 (actualizado desde sep 2024)
- Precio: 1.4x el costo de GPT-5.1
GPT-5.2 fue construido sobre infraestructura Azure usando GPUs NVIDIA H100, H200 y GB200-NVL72.3
Rendimiento en Benchmarks
GPT-5.2 establece nuevos récords en benchmarks profesionales, científicos y matemáticos:4
| Benchmark | Puntuación GPT-5.2 | Mejor Anterior | Mejora |
|---|---|---|---|
| GPQA Diamond (ciencia PhD) | 93.2% | 91.9% (Gemini 3) | +1.3% |
| ARC-AGI-1 Verificado | >90% | ~85% | Primero sobre 90% |
| AIME 2025 (matemáticas) | 100% | 96.7% (Gemini 3) | Puntuación perfecta |
| FrontierMath T1-3 | 40.3% | 30% (GPT-5.1) | +10% |
| GDPval (trabajo de conocimiento) | 70.9% | — | Supera expertos |
| SWE-Bench Pro (programación) | 55.6% | 51% (GPT-5.1) | +4.6% |
| Tau2 Telecom (uso de herramientas) | 98.7% | ~95% | Casi perfecto |
El resultado de GDPval merece atención: GPT-5.2 Thinking produjo resultados a >11x la velocidad y <1% del costo comparado con profesionales expertos humanos en 44 ocupaciones.5
Por Qué Importa
Pico de Demanda de Inferencia
La ventana de contexto de 400K requiere memoria sustancial por solicitud. Una sola inferencia con contexto completo consume significativamente más memoria GPU que los modelos anteriores de 128K. Los proveedores deben planificar para:6
- Escalado de memoria: 3x+ memoria por solicitud vs contexto de 128K
- Reducción de tamaño de lote: Menos solicitudes concurrentes por GPU
- Crecimiento de caché KV: Longitud de contexto × tamaño de lote = requisitos masivos de caché KV
Cambio en Estructura de Costos
El aumento de precio del 1.4x desde GPT-5.1 refleja la intensidad real de cómputo:7
| Modelo | Costo Entrada | Costo Salida | Ratio a 5.1 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.1 | $1.25/M | $10/M | 1.0x |
| GPT-5.2 | $1.75/M | $14/M | 1.4x |
Para operaciones de inferencia de alto volumen, esto representa un aumento del 40% en TCO para cargas de trabajo equivalentes.
Automatización del Trabajo Profesional
El rendimiento de GPT-5.2 en GDPval—superando expertos en el 70.9% de las tareas a <1% del costo—crea demanda inmediata para despliegue empresarial. Las organizaciones que buscan estas capacidades necesitan infraestructura de inferencia que pueda manejar:8
- Cadenas de razonamiento extendidas (variante Pro)
- Procesamiento de documentos de contexto largo
- Llamadas de herramientas confiables (98.7% Tau2)
Detalles Técnicos
Arquitectura
OpenAI no ha revelado cambios específicos de arquitectura, pero los patrones de benchmarks sugieren:9
- Capacidades de razonamiento mejoradas (FrontierMath +10%)
- Precisión mejorada en contexto largo (recuperación de 256K tokens)
- Mejor confiabilidad en uso de herramientas (Tau2 98.7%)
Requisitos de Inferencia
Servir GPT-5.2 a escala requiere consideración de:10
| Factor | GPT-5.1 | GPT-5.2 | Implicación |
|---|---|---|---|
| Ventana de contexto | 200K | 400K | 2x memoria por solicitud |
| Salida máxima | 64K | 128K | 2x tiempo de generación |
| Profundidad de razonamiento | Estándar | Extendida (Pro) | Latencia variable |
| Llamadas de herramientas | 95% | 98.7% | Orquestación más compleja |
Contexto Competitivo
GPT-5.2 recupera algunos benchmarks de Gemini 3 pero no todos:11
| Benchmark | Líder | Puntuación |
|---|---|---|
| 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 | Liderando |
| GDPval | GPT-5.2 Thinking | 70.9% |
La rápida cadencia de lanzamiento—GPT-5.2 solo 11 días después de Gemini 3—demuestra la presión de infraestructura de inferencia que enfrentan ambas compañías.
Qué Sigue
Corto Plazo (Q1 2026)
- GPT-5.2 Mini probablemente próximo (sin variante Mini en el lanzamiento)
- Expansión del despliegue de API empresarial
- Proveedores de inferencia de terceros agregando soporte
Implicaciones de Infraestructura
Las organizaciones que planean despliegues de GPT-5.2 deberían:12
- Evaluar capacidad de memoria: Contexto de 400K requiere 3x+ memoria vs modelos de 128K
- Planificar para caché KV: Expansión de memoria CXL cada vez más relevante
- Presupuestar para cómputo: El aumento de costo del 1.4x es real
- Considerar enfoques híbridos: Enrutar tareas más simples a modelos más baratos
Para despliegue de infraestructura de inferencia que soporte modelos de frontera, contacte a Introl.
Referencias
-
FlowHunt. "GPT 5.2 Launch and the AI Model Revolution." Diciembre 2025. https://www.flowhunt.io/blog/gpt-5-2-launch-ai-breakthroughs/ ↩
-
LLM Stats. "GPT-5.2: Pricing, Context Window, Benchmarks." Diciembre 2025. https://llm-stats.com/models/gpt-5.2-2025-12-11 ↩
-
OpenAI. "Introducing GPT-5.2." 11 de diciembre de 2025. https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2/ ↩
-
DataCamp. "GPT 5.2: Benchmarks, Model Breakdown, and Real-World Performance." Diciembre 2025. https://www.datacamp.com/blog/gpt-5-2 ↩
-
Vellum. "GPT-5.2 Benchmarks (Explained)." Diciembre 2025. https://www.vellum.ai/blog/gpt-5-2-benchmarks ↩
-
Galaxy.ai. "GPT 5.2 Model Specs, Costs & Benchmarks." Diciembre 2025. https://blog.galaxy.ai/model/gpt-5-2 ↩
-
Simon Willison. "GPT-5.2." 11 de diciembre de 2025. https://simonwillison.net/2025/Dec/11/gpt-52/ ↩
-
OpenAI. "GPT-5.2 System Card." Diciembre 2025. https://cdn.openai.com/pdf/3a4153c8-c748-4b71-8e31-aecbde944f8d/oai_5_2_system-card.pdf ↩
-
OpenAI. "Introducing GPT-5.2-Codex." Diciembre 2025. https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2-codex/ ↩
-
IntuitionLabs. "Latest AI Research (Dec 2025): GPT-5, Agents & Trends." Diciembre 2025. https://intuitionlabs.ai/articles/latest-ai-research-trends-2025 ↩
-
LM Council. "AI Model Benchmarks Dec 2025." Diciembre 2025. https://lmcouncil.ai/benchmarks ↩
-
Vertu. "AI Model Releases Nov/Dec 2025: Benchmarks & Comparison." Diciembre 2025. https://vertu.com/lifestyle/the-ai-model-race-reaches-singularity-speed/ ↩
