GPT-5.2 ARC-AGI में 90% पार करता है: इंफ्रास्ट्रक्चर निहितार्थ

GPT-5.2 ने 90% ARC-AGI-1 और परफेक्ट AIME 2025 हासिल किया है। बेंचमार्क परिणामों और इन्फरेंस के लिए डेटा सेंटर इन्फ्रास्ट्रक्चर आवश्यकताओं का विश्लेषण।

Blake Crosley
12 min read Disclaimer
GPT-5.2 ARC-AGI में 90% पार करता है: इंफ्रास्ट्रक्चर निहितार्थ

नब्बे प्रतिशत। GPT-5.2 Pro ARC-AGI-1 पर उस सीमा को पार करने वाला पहला AI मॉडल बना, एक बेंचमार्क जो पैटर्न मैचिंग के बजाय वास्तविक रीज़निंग क्षमता को मापने के लिए डिज़ाइन किया गया है।1 यह उपलब्धि AIME 2025 गणित में परफेक्ट स्कोर और FrontierMath के एक्सपर्ट-लेवल प्रॉब्लम्स पर 40.3% सॉल्व रेट के साथ आई।2 AI वर्कलोड्स को सर्व करने वाले इन्फ्रास्ट्रक्चर ऑपरेटर्स के लिए, बेंचमार्क नंबर्स कम मायने रखते हैं बल्कि जो उन्हें चलाता है वह ज्यादा मायने रखता है: 400,000-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो, 128,000-टोकन आउटपुट कैपेसिटी, और रीज़निंग टोकन्स जो कंप्यूट डिमांड्स को उस तरीके से बढ़ाते हैं जिसे पारंपरिक कॉस्ट मॉडल्स कैप्चर करने में असफल हैं।

TL;DR

OpenAI ने 11 दिसंबर, 2025 को GPT-5.2 रिलीज़ किया, जिसमें विभिन्न कंप्यूट प्रोफाइल्स को टार्गेट करने वाले तीन वैरिएंट हैं: स्पीड के लिए Instant, एक्सटेंडेड रीज़निंग के लिए Thinking, और रिसर्च-ग्रेड वर्कलोड्स के लिए Pro।3 मॉडल GPQA Diamond (PhD-लेवल साइंस) पर 93.2%, SWE-Bench Pro (रियल-वर्ल्ड सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग) पर 55.6% हासिल करता है, और अपने पूर्ववर्ती की तुलना में ARC-AGI-2 पर 3x जंप दिखाता है।4 इन्फ्रास्ट्रक्चर डिमांड्स क्षमता के साथ स्केल करती हैं: GPT-4 से 5x कॉन्टेक्स्ट विस्तार, रीज़निंग टोकन्स के साथ जो आउटपुट के रूप में बिल होते हैं, एक इन्फरेंस इकॉनॉमिक्स बनाते हैं जो हाई-बैंडविड्थ मेमोरी आर्किटेक्चर और एफिशिएंट बैचिंग सिस्टम वाले ऑपरेटर्स के पक्ष में हैं।

बेंचमार्क एनालिसिस: जहां GPT-5.2 लीड करता है

दिसंबर 2025 रिलीज़ ने रीज़निंग, मैथमेटिक्स, और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग बेंचमार्क्स में नए रिकॉर्ड स्थापित किए। यह समझना कि कौन सी क्षमताओं में सबसे ज्यादा सुधार हुआ, यह बताता है कि कंप्यूट इन्वेस्टमेंट्स कहां रिटर्न देती हैं।

रीज़निंग बेंचमार्क्स

Benchmark GPT-5.2 Pro GPT-5.2 Thinking Claude Opus 4.5 Gemini 3 Pro
ARC-AGI-1 (Verified) 90.0% 87.0% 82.3% 84.1%
ARC-AGI-2 (Verified) 54.2% 52.9% 37.6% 45.1%
GPQA Diamond 93.2% 92.4% 87.0% 91.9%

स्रोत: OpenAI1, IntuitionLabs5, Vellum6

ARC-AGI-2 विशेष ध्यान देने योग्य है। फ्लूइड रीज़निंग को टेस्ट करने और मेमोराइज़ेशन का विरोध करने के लिए डिज़ाइन किया गया, बेंचमार्क ने GPT-5.2 Thinking को 52.9% पर दिखाया जबकि GPT-5.1 के लिए 17.6%।5 एक महीने की रिलीज़ साइकिल में 3x सुधार अकेले स्केल के बजाय आर्किटेक्चरल बदलावों का सुझाव देता है।

गणित प्रदर्शन

Benchmark GPT-5.2 Thinking GPT-5.1 Improvement
AIME 2025 100% 89% +11 points
FrontierMath (Tier 1-3) 40.3% 31.0% +9.3 points

स्रोत: OpenAI27

टूल का उपयोग किए बिना परफेक्ट AIME स्कोर GPT-5.2 को उन प्रतियोगियों से अलग करते हैं जिन्हें समान परिणाम प्राप्त करने के लिए कोड एक्जीक्यूशन की आवश्यकता होती है। FrontierMath एडवांस्ड मैथमेटिक्स की फ्रंटियर पर हल न हुई समस्याओं पर क्षमता का मूल्यांकन करता है, जिससे 40.3% सॉल्व रेट रिसर्च-ग्रेड रीज़निंग का संकेत बनता है।7

सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग

Benchmark GPT-5.2 Claude Opus 4.5 Gap
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

स्रोत: OpenAI1, Kilo AI8, Sonar9

Claude Opus 4.5 SWE-Bench Verified पर थोड़ी बढ़त बनाए रखता है, लेकिन GPT-5.2 Thinking SWE-Bench Pro पर लीड करता है, जो चार प्रोग्रामिंग भाषाओं को टेस्ट करता है और कंटैमिनेशन रेसिस्टेंस पर जोर देता है।1 प्रतिस्पर्धी डायनामिक्स सुझाती है कि कोई भी मॉडल सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग वर्कलोड्स पर स्पष्ट रूप से हावी नहीं है।

इन्फ्रास्ट्रक्चर आवश्यकताएं: कॉन्टेक्स्ट और कंप्यूट

400,000-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो GPT-4 की सीमाओं से 5x विस्तार दर्शाता है।10 इन्फरेंस प्रोवाइडर्स के लिए, कॉन्टेक्स्ट लेंथ मेमोरी बैंडविड्थ आवश्यकताओं को पैरामीटर काउंट्स से ज्यादा सीधे तौर पर चलाता है।

मेमोरी और बैंडविड्थ डिमांड्स

Specification GPT-5.2 GPT-4 Turbo Multiplier
Context Window 400K tokens 128K tokens 3.1x
Max Output 128K tokens 4K tokens 32x
Effective KV Cache ~12.8B elements ~4.1B elements 3.1x

स्रोत: OpenAI API Documentation11, LLM-Stats12

KV कैश स्केलिंग इन्फरेंस के दौरान GPU मेमोरी एलोकेशन निर्धारित करता है। 128K आउटपुट क्षमता के साथ 400K कॉन्टेक्स्ट विंडो को रॉ कंप्यूट थ्रूपुट के बजाय मेमोरी बैंडविड्थ के लिए ऑप्टिमाइज़ किए गए आर्किटेक्चर की आवश्यकता होती है।

वर्कलोड के आधार पर GPU सिफारिशें

Workload Profile Recommended GPU Memory Bandwidth Notes
Short context (<32K) H100 80GB 80GB HBM3 3.35 TB/s Cost-effective for standard queries
Medium context (32K-100K) H200 141GB 141GB HBM3e 4.8 TB/s 76% more memory, same 700W TDP
Long context (100K-400K) B200 192GB 192GB HBM3e 8.0 TB/s Required for full context utilization
Multi-tenant inference GB200 NVL72 13.5TB total 576 TB/s 72 GPUs unified memory pool

स्रोत: NVIDIA13, Introl GPU Analysis14

B200 का 8 TB/s मेमोरी बैंडविड्थ लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट इन्फरेंस के लिए मौलिक बाधा को संबोधित करता है। स्केल पर GPT-5.2 वर्कलोड्स सर्व करने वाले ऑपरेटर्स को मेमोरी-ऑप्टिमाइज़ड आर्किटेक्चर की आवश्यकता होती है जिसे पारंपरिक H100 डिप्लॉयमेंट्स एफिशिएंटली प्रदान नहीं कर सकते।

ट्रेनिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर: Microsoft और NVIDIA पार्टनरशिप

GPT-5.2 ट्रेनिंग H100, H200, और GB200-NVL72 सिस्टम चलाने वाले Azure डेटा सेंटर्स पर निर्भर थी।15 इन्फ्रास्ट्रक्चर फ्रंटियर मॉडल डेवलपमेंट के लिए OpenAI की कंप्यूट रणनीति को प्रकट करता है।

ज्ञात ट्रेनिंग क्लस्टर्स

Location Capacity GPU Generation Dedicated User
Wisconsin (Fairwater) ~300MW GPU building GB200 OpenAI exclusive
Georgia (QTS) ~300MW GPU building GB200 OpenAI exclusive
Arizona (4 buildings) ~130K GPUs total H100, H200, GB200 OpenAI primary

स्रोत: Semi Analysis16

प्रत्येक Fairwater सुविधा एक GPU बिल्डिंग में लगभग 150,000 GB200 GPUs रखती है, जो 200,000 अमेरिकी घरों के बराबर पावर की खपत करती है।16 Wisconsin और Georgia सुविधाएं विशेष रूप से OpenAI वर्कलोड्स के लिए संचालित होती हैं।

मल्टी-क्लाउड विस्तार

OpenAI ने AWS इन्फ्रास्ट्रक्चर के लिए सात वर्षों (2025-2031) में $38 बिलियन की प्रतिबद्धता की, EC2 UltraServers पर सैकड़ों हजारों GB200 और GB300 GPUs तक पहुंच प्रदान करते हुए।17 3 नवंबर, 2025 को हस्ताक्षरित समझौता Microsoft के Azure फुटप्रिंट से परे OpenAI के कंप्यूट सप्लाई को विविधता प्रदान करता है।

प्रदर्शन बेंचमार्क्स

System Training Performance vs Hopper Performance per Dollar
GB200 NVL72 3x faster ~2x better
GB300 NVL72 4x faster TBD

स्रोत: NVIDIA MLPerf Results18

GB200 NVL72 ने MLPerf Training बेंचमार्क्स में Hopper आर्किटेक्चर की तुलना में सबसे बड़े मॉडल्स पर 3x तेज ट्रेनिंग प्रदर्शन दिया, जबकि प्रति डॉलर लगभग 2x बेहतर प्रदर्शन प्राप्त किया।18

API इकॉनॉमिक्स: प्राइसिंग और रीज़निंग टोकन्स

GPT-5.2 प्राइसिंग बढ़ी हुई कंप्यूट इंटेंसिटी को दर्शाती है, एक महत्वपूर्ण विवरण के साथ जो कॉस्ट मॉडलिंग को प्रभावित करता है: रीज़निंग टोकन्स।

API प्राइसिंग स्ट्रक्चर

Model Variant Input Tokens Output Tokens Cached Input
GPT-5.2 (all variants) $1.75/1M $14.00/1M $0.175/1M
GPT-5 (comparison) $1.25/1M $10.00/1M $0.125/1M
Batch API $0.875/1M $7.00/1M -

स्रोत: OpenAI Pricing19

GPT-5 से 40% मूल्य वृद्धि 5x कॉन्टेक्स्ट विस्तार और बेहतर रीज़निंग क्षमताओं को दर्शाती है।10 $0.175/1M टोकन्स (10x कमी) पर कैश्ड इनपुट प्राइसिंग बड़े कोडबेस के खिलाफ दोहराए गए क्वेरीज़ को आर्थिक रूप से व्यवहार्य बनाती है।

रीज़निंग टोकन इकॉनॉमिक्स

Thinking मॉडल्स $14.00/1M पर आउटपुट टोकन्स के रूप में बिल किए जाने वाले आंतरिक रीज़निंग टोकन्स जेनरेट करते हैं।19 कॉम्प्लेक्स क्वेरीज़ फाइनल आंसर प्रोड्यूस करने से पहले हजारों अदृश्य टोकन्स जेनरेट कर सकती हैं, जिससे स्टैंडर्ड टोकन काउंटर्स जो चूक जाते हैं, उस तरीके से कॉस्ट्स कई गुना बढ़ जाती हैं।

Query Complexity Visible Output Reasoning Tokens True Output Cost
Simple factual 500 tokens 200 tokens $0.0098
Multi-step analysis 2,000 tokens 8,000 tokens $0.14
Extended reasoning 5,000 tokens 50,000 tokens $0.77

OpenAI API documentation के आधार पर अनुमान11

ऑपरेटर्स को सटीक कॉस्ट प्रोजेक्शन बनाए रखने के लिए रीज़निंग टोकन कंज़म्प्शन पर नज़र रखनी चाहिए। Thinking वैरिएंट Instant से ज्यादा रीज़निंग टोकन्स जेनरेट करता है, जबकि Pro रिसर्च-ग्रेड वर्कलोड्स के लिए एक्सटेंडेड रीज़निंग चेन्स प्रोड्यूस कर सकता है।

प्रतिस्पर्धी पोजीशनिंग: GPT-5.2 vs Claude vs Gemini

2026 की शुरुआत में मार्केट शेयर और स्पेशलाइज़ेशन प्रतिस्पर्धी परिदृश्य को परिभाषित करते हैं।

मार्केट डायनामिक्स

Metric GPT-5.2/ChatGPT Gemini Claude
Market Share (Jan 2026) ~68% ~18% ~8%
Market Share (Jul 2025) ~87% ~5% ~4%
Primary Strength Abstract reasoning Long-context processing Software engineering
Enterprise Annual Cost ~$56,500 ~$70,000 ~$150,000

स्रोत: Medium Analysis20, Humai Comparison21

ChatGPT का मार्केट शेयर 87% से गिरकर 68% हो गया क्योंकि Gemini का 1-मिलियन-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो डॉक्यूमेंट-हेवी एंटरप्राइज़ वर्कलोड्स को आकर्षित करता है।20 Claude की प्रीमियम प्राइसिंग सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग टास्क्स में इसके प्रभुत्व को दर्शाती है जहां SWE-Bench Verified लीडरशिप वैल्यू कमांड करती है।

कैटेगरी के आधार पर बेंचमार्क लीडरशिप

Category Leader Score Runner-up Score
Abstract Reasoning (ARC-AGI-2) GPT-5.2 Pro 54.2% Gemini 3 Deep Think 45.1%
PhD-level Science (GPQA) GPT-5.2 Pro 93.2% Gemini 3 Pro 91.9%
Software Engineering (SWE-Bench Verified) Claude Opus 4.5 80.9% GPT-5.2 80.0%
Long Context (LongBench v2) Gemini 3 Pro 68.2% GPT-5.2 54.5%
Mathematics (AIME 2025) GPT-5.2 100% Kimi K2.5 96.1%

स्रोत: Multiple benchmark analyses56820

GPT-5.2 प्योर रीज़निंग और एब्स्ट्रैक्ट प्रॉब्लम-सॉल्विंग का मालिक है। Claude सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग पर कमांड करता है। Gemini डॉक्यूमेंट-हेवी वर्कलोड्स में एक्सेल करता है।20 इन्फ्रास्ट्रक्चर ऑपरेटर्स को GPU कॉन्फ़िगरेशन को उन मॉडल फैमिलीज़ के साथ अलाइन करना चाहिए जिन्हें उनकी वर्कलोड्स प्राथमिकता देती हैं।

इन्फ्रास्ट्रक्चर प्लानिंग के प्रभाव

बेंचमार्क परिणाम AI इन्फरेंस वर्कलोड्स सर्व करने वाले ऑपरेटर्स के लिए ठोस इन्फ्रास्ट्रक्चर निर्णयों में तब्दील हो जाते हैं।

मॉडल के आधार पर मेमोरी बैंडविड्थ आवश्यकताएं

Model Context Window Recommended Min Bandwidth GPU Class
GPT-5.2 (full context) 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

लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट वर्कलोड्स मेमोरी बैंडविड्थ की मांग करते हैं जो H100 क्षमताओं से अधिक है। स्केल पर GPT-5.2 डिप्लॉयमेंट्स प्लान करने वाले ऑपरेटर्स को न्यूनतम H200 के लिए बजट बनाना चाहिए, पूर्ण 400K कॉन्टेक्स्ट विंडो का उपयोग करने वाले वर्कलोड्स के लिए B200 प्राथमिक के साथ।

पावर और कूलिंग बातें

GPU TDP Cooling Requirement Power per 400K Context Query
H100 700W Air-cooled viable High (memory limited)
H200 700W Air-cooled viable Moderate
B200 1000W Liquid cooling recommended Optimal

स्रोत: NVIDIA Specifications13, Introl Analysis14

B200 का 1000W TDP कूलिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर अपग्रेड की आवश्यकता होती है। Introl की ग्लोबल डिप्लॉयमेंट क्षमता पावर डिलीवरी से लिक्विड कूलिंग इंस्टॉलेशन तक पूरे स्टैक को संबोधित करती है, जिससे ऑपरेटर्स मौजूदा सुविधाओं को फिर से डिज़ाइन किए बिना B200 क्लस्टर्स डिप्लॉय कर सकते हैं।

मुख्य टेकअवे

इन्फ्रास्ट्रक्चर प्लानर्स के लिए

GPT-5.2 का 400K कॉन्टेक्स्ट विंडो मेमोरी बैंडविड्थ बाधाएं बनाता है जिसे H100 डिप्लॉयमेंट्स एफिशिएंटली संबोधित नहीं कर सकते। प्रोडक्शन इन्फरेंस के लिए न्यूनतम H200 प्लान करें, पूर्ण कॉन्टेक्स्ट उपयोग की आवश्यकता वाले वर्कलोड्स के लिए B200 एलोकेशन के साथ। मैक्सिमम आउटपुट टोकन्स में 32x वृद्धि जेनरेशन फेज़ के दौरान बैंडविड्थ आवश्यकताओं को बढ़ाती है।

ऑपरेशन टीमों के लिए

कॉस्ट मैनेजमेंट के लिए रीज़निंग टोकन मॉनिटरिंग आवश्यक हो जाती है। सटीक फोरकास्टिंग बनाए रखने के लिए टोकन अकाउंटिंग लागू करें जो विज़िबल आउटपुट को रीज़निंग टोकन्स से अलग करे। 10x कमी पर कैश्ड इनपुट प्राइसिंग दोहराए गए क्वेरी पैटर्न के लिए परसिस्टेंट कॉन्टेक्स्ट रणनीतियों को आर्थिक रूप से आकर्षक बनाती है।

रणनीतिक निर्णय निर्माताओं के लिए

ChatGPT के लिए 87% से 68% मार्केट शेयर शिफ्ट डिस्प्लेसमेंट के बजाय फ्रैगमेंटेशन दिखाती है। Gemini की लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट स्ट्रेंथ और Claude की सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग लीडरशिप विविध वर्कलोड्स वाले एंटरप्राइज़ेस के लिए मल्टी-मॉडल रणनीतियां सुझाती है। इन्फ्रास्ट्रक्चर इन्वेस्टमेंट्स सिंगल-वेंडर ऑप्टिमाइज़ेशन के बजाय हेटेरोजीनियस मॉडल सर्विंग को सपोर्ट करनी चाहिए।

संदर्भ

  1. OpenAI. "Introducing GPT-5.2." OpenAI. December 11, 2025. https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2/ ↩↩↩↩

  2. OpenAI. "Advancing Science and Math with GPT-5.2." OpenAI. December 2025. https://openai.com/index/gpt-5-2-for-science-and-math/ ↩↩

  3. FinTech Weekly. "OpenAI Releases GPT-5.2 as Focus Shifts Toward Workplace Automation." FinTech Weekly. December 2025. https://www.fintechweekly.com/magazine/articles/openai-gpt-5-2-release-professional-workflows-automation ↩

  4. Vellum. "GPT-5.2 Benchmarks (Explained)." Vellum Blog. January 2026. https://www.vellum.ai/blog/gpt-5-2-benchmarks ↩

  5. IntuitionLabs. "GPT-5.2 & ARC-AGI-2: A Benchmark Analysis of AI Reasoning." IntuitionLabs. January 2026. https://intuitionlabs.ai/articles/gpt-5-2-arc-agi-2-benchmark ↩↩↩

  6. Vellum. "GPT-5.2 Benchmarks (Explained)." Vellum Blog. January 2026. https://www.vellum.ai/blog/gpt-5-2-benchmarks ↩↩

  7. OpenAI. "GPT-5.2 Model Documentation." OpenAI API. https://platform.openai.com/docs/models/gpt-5.2 ↩↩

  8. 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 ↩↩

  9. 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/ ↩

  10. 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/ ↩↩

  11. OpenAI. "GPT-5.2 Model." OpenAI API Documentation. https://platform.openai.com/docs/models/gpt-5.2 ↩↩

  12. LLM-Stats. "GPT-5.2: Pricing, Context Window, Benchmarks, and More." LLM-Stats. December 2025. https://llm-stats.com/models/gpt-5-2-2025-12-11 ↩

  13. NVIDIA. "DGX B200: The Foundation for Your AI Factory." NVIDIA Data Center. https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-b200/ ↩↩

  14. 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 ↩↩

  15. NVIDIA Blog. "As AI Grows More Complex, Model Builders Rely on NVIDIA." NVIDIA Blog. January 2026. https://blogs.nvidia.com/blog/leading-models-nvidia/ ↩

  16. Semi Analysis. "Microsoft's AI Strategy Deconstructed - from Energy to Tokens." Semi Analysis Newsletter. January 2026. https://newsletter.semianalysis.com/p/microsofts-ai-strategy-deconstructed ↩↩

  17. Tomasz Tunguz. "OpenAI's $1 Trillion Infrastructure Spend." Tomasz Tunguz Blog. January 2026. https://tomtunguz.com/openai-hardware-spending-2025-2035/ ↩

  18. NVIDIA Blog. "As AI Grows More Complex, Model Builders Rely on NVIDIA." NVIDIA Blog. January 2026. https://blogs.nvidia.com/blog/leading-models-nvidia/ ↩↩

  19. OpenAI. "Pricing." OpenAI API. https://platform.openai.com/docs/pricing ↩↩

  20. 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 ↩↩↩↩

  21. Humai Blog. "Best AI Models 2026: GPT-5 vs Claude 4.5 Opus vs Gemini 3 Pro (Complete Comparison)." Humai. January 2026. https://www.humai.blog/best-ai-models-2026-gpt-5-vs-claude-4-5-opus-vs-gemini-3-pro-complete-comparison/ ↩

  22. R&D World. "How GPT-5.2 Stacks Up Against Gemini 3.0 and Claude Opus 4.5." R&D World Online. January 2026. https://www.rdworldonline.com/how-gpt-5-2-stacks-up-against-gemini-3-0-and-claude-opus-4-5/ ↩

  23. Azure. "GPT-5.2 in Microsoft Foundry: Enterprise AI Reinvented." Microsoft Azure Blog. December 2025. https://azure.microsoft.com/en-us/blog/introducing-gpt-5-2-in-microsoft-foundry-the-new-standard-for-enterprise-ai/ ↩

  24. WCCFTech. "NVIDIA's AI GPUs Used To Train OpenAI's GPT-5.2." WCCFTech. December 2025. https://wccftech.com/nvidia-ai-gpus-openai-gpt-5-2-blackwell-ultra-faster-performance-value/ ↩

  25. EdTech Innovation Hub. "GPT-5.2 Rolls Out with Major Gains in Professional AI Performance." EdTech Innovation Hub. December 2025. https://www.edtechinnovationhub.com/news/gpt-52-targets-everyday-professional-work-long-running-agents-and-science-workloads ↩

  26. DataStudio. "GPT-5.2 Official Release: Capabilities, Context Window, Model Variants, Pricing, and Workflow Power." DataStudios. December 2025. https://www.datastudios.org/post/gpt-5-2-official-release-capabilities-context-window-model-variants-pricing-and-workflow-power ↩

  27. LMCouncil. "AI Model Benchmarks Jan 2026." LM Council. January 2026. https://lmcouncil.ai/benchmarks ↩

  28. VentureBeat. "OpenAI's GPT-5.2 is Here: What Enterprises Need to Know." VentureBeat. December 2025. https://venturebeat.com/ai/openais-gpt-5-2-is-here-what-enterprises-need-to-know ↩

  29. DataCamp. "GPT 5.2: Benchmarks, Model Breakdown, and Real-World Performance." DataCamp Blog. January 2026. https://www.datacamp.com/blog/gpt-5-2 ↩

  30. Vertu. "GPT-5.2 Benchmark Analysis: Reclaiming Leadership vs Gemini 3 Pro & GPT-5.1." Vertu AI Tools. January 2026. https://vertu.com/ai-tools/gpt-5-2-benchmark-analysis-performance-comparison-vs-gpt-5-1-gemini-3-pro/ ↩

  31. Tensorlake. "OpenAI GPT-5.2-Codex (high) vs. Claude Opus 4.5." Tensorlake Blog. January 2026. https://www.tensorlake.ai/blog/gpt5.2-codex-high-vs-opus-4.5-vs-gemini-3-pro ↩

  32. Composio. "Claude 4.5 Opus vs. Gemini 3 Pro vs. GPT-5.2-codex-max: The SOTA Coding Model." Composio Blog. January 2026. https://composio.dev/blog/claude-4-5-opus-vs-gemini-3-pro-vs-gpt-5-codex-max-the-sota-coding-model ↩

  33. AI Fire. "GPT-5.2 Review: Benchmarks vs. Gemini 3.0 & Claude 4.5." AI Fire. January 2026. https://www.aifire.co/p/gpt-5-2-review-benchmarks-vs-gemini-3-0-claude-4-5 ↩

  34. Introl. "GPT-5.2: First Model Above 90% ARC-AGI Changes Inference Math." Introl Blog. January 2026. https://introl.com/blog/gpt-5-2-infrastructure-implications-inference-demand-january-2026 ↩

  35. Atoms.dev. "GPT-5.2: A Comprehensive Analysis of OpenAI's Advanced Frontier Model." Atoms.dev Insights. January 2026. https://atoms.dev/insights/gpt-52-a-comprehensive-analysis-of-openais-advanced-frontier-model/63627c1fc5da46489a31f1cf61aae26d ↩

  36. eesel.ai. "An Overview of GPT 5.2: What's New and Is It Worth It?" eesel.ai Blog. January 2026. https://www.eesel.ai/blog/gpt-52 ↩

  37. Inkeep. "GPT-5.2 Pro Release: What It Means for AI Support Teams." Inkeep Blog. January 2026. https://inkeep.com/blog/gpt-5-2-pro-release ↩

  38. Chatbase. "GPT-5.2: Is It the Best OpenAI Model?" Chatbase Blog. January 2026. https://www.chatbase.co/blog/gpt-5-2 ↩

  39. Price Per Token. "GPT 5 API Pricing 2026 - Costs, Performance & Providers." Price Per Token. 2026. https://pricepertoken.com/pricing-page/model/openai-gpt-5 ↩

  40. TTMS. "GPT-5.2 for Business: OpenAI's Most Advanced LLM." TTMS. January 2026. https://ttms.com/gpt-5-2-for-business-openais-most-advanced-llm/ ↩

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