Quatre-vingt-dix pour cent. GPT-5.2 Pro est devenu le premier modèle d'IA à franchir ce seuil sur ARC-AGI-1, un benchmark conçu pour mesurer les capacités de raisonnement authentique plutôt que la reconnaissance de motifs.1 Cette réussite s'accompagne de scores parfaits en mathématiques AIME 2025 et d'un taux de résolution de 40,3 % sur les problèmes de niveau expert de FrontierMath.2 Pour les opérateurs d'infrastructures servant des charges de travail d'IA, les scores des benchmarks importent moins que ce qui les génère : une fenêtre de contexte de 400 000 tokens, une capacité de sortie de 128 000 tokens, et des tokens de raisonnement qui multiplient les demandes de calcul d'une manière que les modèles de coûts traditionnels ne parviennent pas à capturer.
TL;DR
OpenAI a publié GPT-5.2 le 11 décembre 2025, avec trois variantes ciblant différents profils de calcul : Instant pour la vitesse, Thinking pour le raisonnement étendu, et Pro pour les charges de travail de niveau recherche.3 Le modèle atteint 93,2 % sur GPQA Diamond (sciences de niveau doctorat), 55,6 % sur SWE-Bench Pro (ingénierie logicielle du monde réel), et représente un bond de 3x sur ARC-AGI-2 par rapport à son prédécesseur.4 Les exigences d'infrastructure évoluent avec les capacités : l'expansion de contexte 5x par rapport à GPT-4, combinée aux tokens de raisonnement facturés comme sortie, crée une économie d'inférence qui favorise les opérateurs avec des architectures mémoire haute bande passante et des systèmes de traitement par lots efficaces.
Analyse des Benchmarks : Où GPT-5.2 Domine
La version de décembre 2025 a établi de nouveaux records sur les benchmarks de raisonnement, mathématiques et ingénierie logicielle. Comprendre quelles capacités se sont le plus améliorées révèle où les investissements de calcul génèrent des retours.
Benchmarks de Raisonnement
| Benchmark | GPT-5.2 Pro | GPT-5.2 Thinking | Claude Opus 4.5 | Gemini 3 Pro |
|---|---|---|---|---|
| ARC-AGI-1 (Vérifié) | 90,0% | 87,0% | 82,3% | 84,1% |
| ARC-AGI-2 (Vérifié) | 54,2% | 52,9% | 37,6% | 45,1% |
| GPQA Diamond | 93,2% | 92,4% | 87,0% | 91,9% |
Sources : OpenAI1, IntuitionLabs5, Vellum6
ARC-AGI-2 mérite une attention particulière. Conçu pour tester le raisonnement fluide et résister à la mémorisation, le benchmark a montré GPT-5.2 Thinking à 52,9 % comparé à 17,6 % pour GPT-5.1.5 L'amélioration de 3x sur un cycle de publication d'un mois suggère des changements architecturaux plutôt qu'une simple montée en puissance.
Performance Mathématiques
| Benchmark | GPT-5.2 Thinking | GPT-5.1 | Amélioration |
|---|---|---|---|
| AIME 2025 | 100% | 89% | +11 points |
| FrontierMath (Niv 1-3) | 40,3% | 31,0% | +9,3 points |
Les scores parfaits AIME sans utilisation d'outils distinguent GPT-5.2 des concurrents nécessitant l'exécution de code pour atteindre des résultats similaires. FrontierMath évalue les capacités sur des problèmes non résolus à la frontière des mathématiques avancées, rendant le taux de résolution de 40,3 % un signal de raisonnement de niveau recherche.7
Ingénierie Logicielle
| Benchmark | GPT-5.2 | Claude Opus 4.5 | Écart |
|---|---|---|---|
| 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 |
Sources : OpenAI1, Kilo AI8, Sonar9
Claude Opus 4.5 maintient un léger avantage sur SWE-Bench Verified, mais GPT-5.2 Thinking mène sur SWE-Bench Pro, qui teste quatre langages de programmation et met l'accent sur la résistance à la contamination.1 La dynamique concurrentielle suggère qu'aucun modèle ne domine catégoriquement les charges de travail d'ingénierie logicielle.
Exigences d'Infrastructure : Contexte et Calcul
La fenêtre de contexte de 400 000 tokens représente une expansion de 5x par rapport aux limites de GPT-4.10 Pour les fournisseurs d'inférence, la longueur du contexte détermine les exigences de bande passante mémoire plus directement que le nombre de paramètres.
Demandes Mémoire et Bande Passante
| Spécification | GPT-5.2 | GPT-4 Turbo | Multiplicateur |
|---|---|---|---|
| Fenêtre Contexte | 400K tokens | 128K tokens | 3,1x |
| Sortie Max | 128K tokens | 4K tokens | 32x |
| KV Cache Effectif | ~12,8B éléments | ~4,1B éléments | 3,1x |
Sources : Documentation API OpenAI11, LLM-Stats12
La mise à l'échelle du cache KV détermine l'allocation mémoire GPU pendant l'inférence. Une fenêtre de contexte de 400K avec une capacité de sortie de 128K nécessite des architectures optimisées pour la bande passante mémoire plutôt que le débit de calcul brut.
Recommandations GPU par Charge de Travail
| Profil de Charge de Travail | GPU Recommandé | Mémoire | Bande Passante | Notes |
|---|---|---|---|---|
| Contexte court (<32K) | H100 80GB | 80GB HBM3 | 3,35 TB/s | Coût-efficace pour requêtes standards |
| Contexte moyen (32K-100K) | H200 141GB | 141GB HBM3e | 4,8 TB/s | 76% plus de mémoire, même TDP de 700W |
| Contexte long (100K-400K) | B200 192GB | 192GB HBM3e | 8,0 TB/s | Requis pour utilisation contexte complet |
| Inférence multi-tenant | GB200 NVL72 | 13,5TB total | 576 TB/s | 72 GPUs avec pool mémoire unifié |
Sources : NVIDIA13, Introl GPU Analysis14
La bande passante mémoire de 8 TB/s du B200 adresse le goulot d'étranglement fondamental pour l'inférence à contexte long. Les opérateurs servant des charges de travail GPT-5.2 à grande échelle nécessitent des architectures optimisées mémoire que les déploiements H100 traditionnels ne peuvent pas fournir efficacement.
Infrastructure d'Entraînement : Partenariat Microsoft et NVIDIA
L'entraînement de GPT-5.2 s'est appuyé sur les centres de données Azure exécutant des systèmes H100, H200 et GB200-NVL72.15 L'infrastructure révèle la stratégie de calcul d'OpenAI pour le développement de modèles de frontière.
Clusters d'Entraînement Connus
| Localisation | Capacité | Génération GPU | Utilisateur Dédié |
|---|---|---|---|
| Wisconsin (Fairwater) | ~300MW bâtiment GPU | GB200 | OpenAI exclusif |
| Géorgie (QTS) | ~300MW bâtiment GPU | GB200 | OpenAI exclusif |
| Arizona (4 bâtiments) | ~130K GPUs total | H100, H200, GB200 | OpenAI principal |
Source : Semi Analysis16
Chaque installation Fairwater abrite environ 150 000 GPUs GB200 dans un seul bâtiment GPU, consommant une puissance équivalente à 200 000 foyers américains.16 Les installations du Wisconsin et de Géorgie fonctionnent exclusivement pour les charges de travail OpenAI.
Expansion Multi-Cloud
OpenAI s'est engagé pour 38 milliards de dollars sur sept ans (2025-2031) pour l'infrastructure AWS, offrant l'accès à des centaines de milliers de GPUs GB200 et GB300 sur EC2 UltraServers.17 L'accord, signé le 3 novembre 2025, diversifie l'approvisionnement en calcul d'OpenAI au-delà de l'empreinte Azure de Microsoft.
Benchmarks de Performance
| Système | Performance Entraînement vs Hopper | Performance par Dollar |
|---|---|---|
| GB200 NVL72 | 3x plus rapide | ~2x meilleur |
| GB300 NVL72 | 4x plus rapide | TBD |
Source : Résultats NVIDIA MLPerf18
GB200 NVL72 a livré une performance d'entraînement 3x plus rapide sur les plus grands modèles dans les benchmarks MLPerf Training comparé à l'architecture Hopper, tout en atteignant presque 2x de meilleure performance par dollar.18
Économie API : Tarification et Tokens de Raisonnement
La tarification GPT-5.2 reflète une intensité de calcul accrue, avec un détail critique qui affecte la modélisation des coûts : les tokens de raisonnement.
Structure de Tarification API
| Variante Modèle | Tokens Entrée | Tokens Sortie | Entrée Mise en Cache |
|---|---|---|---|
| GPT-5.2 (toutes variantes) | $1,75/1M | $14,00/1M | $0,175/1M |
| GPT-5 (comparaison) | $1,25/1M | $10,00/1M | $0,125/1M |
| API Batch | $0,875/1M | $7,00/1M | - |
Source : Tarification OpenAI19
L'augmentation de prix de 40% par rapport à GPT-5 reflète l'expansion de contexte 5x et les capacités de raisonnement améliorées.10 La tarification d'entrée mise en cache à $0,175/1M tokens (réduction 10x) rend les requêtes répétées contre de grandes bases de code économiquement viables.
Économie des Tokens de Raisonnement
Les modèles Thinking génèrent des tokens de raisonnement internes facturés comme tokens de sortie à $14,00/1M.19 Les requêtes complexes peuvent générer des milliers de tokens invisibles avant de produire une réponse finale, multipliant les coûts d'une manière que les compteurs de tokens standards ratent.
| Complexité Requête | Sortie Visible | Tokens Raisonnement | Coût Sortie Réel |
|---|---|---|---|
| Factuel simple | 500 tokens | 200 tokens | $0,0098 |
| Analyse multi-étapes | 2 000 tokens | 8 000 tokens | $0,14 |
| Raisonnement étendu | 5 000 tokens | 50 000 tokens | $0,77 |
Estimations basées sur la documentation API OpenAI11
Les opérateurs doivent surveiller la consommation de tokens de raisonnement pour maintenir des projections de coûts précises. La variante Thinking génère plus de tokens de raisonnement qu'Instant, tandis que Pro peut produire des chaînes de raisonnement étendues pour les charges de travail de niveau recherche.
Positionnement Concurrentiel : GPT-5.2 vs Claude vs Gemini
Les parts de marché et la spécialisation définissent le paysage concurrentiel en début 2026.
Dynamiques du Marché
| Métrique | GPT-5.2/ChatGPT | Gemini | Claude |
|---|---|---|---|
| Part de Marché (Jan 2026) | ~68% | ~18% | ~8% |
| Part de Marché (Jul 2025) | ~87% | ~5% | ~4% |
| Force Principale | Raisonnement abstrait | Traitement long contexte | Ingénierie logicielle |
| Coût Annuel Entreprise | ~$56 500 | ~$70 000 | ~$150 000 |
Sources : Analyse Medium20, Comparaison Humai21
La part de marché de ChatGPT a chuté de 87% à 68% alors que la fenêtre de contexte d'1 million de tokens de Gemini a attiré les charges de travail d'entreprise lourdes en documents.20 La tarification premium de Claude reflète sa domination dans les tâches d'ingénierie logicielle où le leadership SWE-Bench Verified commande de la valeur.
Leadership par Catégorie de Benchmark
| Catégorie | Leader | Score | Second | Score |
|---|---|---|---|---|
| Raisonnement Abstrait (ARC-AGI-2) | GPT-5.2 Pro | 54,2% | Gemini 3 Deep Think | 45,1% |
| Sciences Niveau Doctorat (GPQA) | GPT-5.2 Pro | 93,2% | Gemini 3 Pro | 91,9% |
| Ingénierie Logicielle (SWE-Bench Verified) | Claude Opus 4.5 | 80,9% | GPT-5.2 | 80,0% |
| Contexte Long (LongBench v2) | Gemini 3 Pro | 68,2% | GPT-5.2 | 54,5% |
| Mathématiques (AIME 2025) | GPT-5.2 | 100% | Kimi K2.5 | 96,1% |
Sources : Analyses multiples de benchmarks56820
GPT-5.2 possède le raisonnement pur et la résolution de problèmes abstraits. Claude commande l'ingénierie logicielle. Gemini excelle dans les charges de travail lourdes en documents.20 Les opérateurs d'infrastructure doivent aligner les configurations GPU avec les familles de modèles que priorisent leurs charges de travail.
Implications de Planification d'Infrastructure
Les résultats de benchmarks se traduisent en décisions d'infrastructure concrètes pour les opérateurs servant des charges de travail d'inférence IA.
Exigences Bande Passante Mémoire par Modèle
| Modèle | Fenêtre Contexte | Bande Passante Min Recommandée | Classe GPU |
|---|---|---|---|
| GPT-5.2 (contexte complet) | 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 |
Les charges de travail à contexte long demandent une bande passante mémoire qui dépasse les capacités H100. Les opérateurs planifiant des déploiements GPT-5.2 à grande échelle devraient budgéter H200 minimum, avec B200 préféré pour les charges de travail utilisant des fenêtres de contexte complètes de 400K.
Considérations Puissance et Refroidissement
| GPU | TDP | Exigence Refroidissement | Puissance par Requête Contexte 400K |
|---|---|---|---|
| H100 | 700W | Refroidissement air viable | Élevé (limité mémoire) |
| H200 | 700W | Refroidissement air viable | Modéré |
| B200 | 1000W | Refroidissement liquide recommandé | Optimal |
Sources : Spécifications NVIDIA13, Analyse Introl14
Le TDP de 1000W du B200 nécessite des mises à niveau d'infrastructure de refroidissement. La capacité de déploiement global d'Introl adresse la pile complète de la livraison d'énergie à l'installation de refroidissement liquide, permettant aux opérateurs de déployer des clusters B200 sans repenser les installations existantes.
Points Clés à Retenir
Pour les Planificateurs d'Infrastructure
La fenêtre de contexte de 400K de GPT-5.2 crée des goulots d'étranglement de bande passante mémoire que les déploiements H100 ne peuvent pas adresser efficacement. Planifiez H200 minimum pour l'inférence de production, avec des allocations B200 pour les charges de travail nécessitant une utilisation contexte complète. L'augmentation de 32x des tokens de sortie maximum compose les exigences de bande passante durant les phases de génération.
Pour les Équipes Opérationnelles
La surveillance des tokens de raisonnement devient essentielle pour la gestion des coûts. Implémentez une comptabilité de tokens qui sépare la sortie visible des tokens de raisonnement pour maintenir des prévisions précises. La tarification d'entrée mise en cache à réduction 10x rend les stratégies de contexte persistant économiquement attrayantes pour les motifs de requêtes répétés.
Pour les Décideurs Stratégiques
Les changements de part de marché de 87% à 68% pour ChatGPT indiquent une fragmentation plutôt qu'un déplacement. La force contexte long de Gemini et le leadership ingénierie logicielle de Claude suggèrent des stratégies multi-modèles pour les entreprises avec des charges de travail diverses. Les investissements d'infrastructure devraient soutenir le service de modèles hétérogènes plutôt que l'optimisation mono-fournisseur.
Références
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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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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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Tomasz Tunguz. "OpenAI's $1 Trillion Infrastructure Spend." Tomasz Tunguz Blog. January 2026. https://tomtunguz.com/openai-hardware-spending-2025-2035/ ↩
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