Sembilan puluh persen. GPT-5.2 Pro menjadi model AI pertama yang melampaui ambang batas tersebut pada ARC-AGI-1, sebuah benchmark yang dirancang untuk mengukur kemampuan penalaran sejati dibandingkan pencocokan pola.1 Pencapaian ini disertai dengan skor sempurna pada matematika AIME 2025 dan tingkat penyelesaian 40,3% pada masalah tingkat ahli FrontierMath.2 Untuk operator infrastruktur yang melayani beban kerja AI, angka benchmark tidak sepenting faktor pendorongnya: jendela konteks 400.000 token, kapasitas output 128.000 token, dan token penalaran yang melipatgandakan kebutuhan komputasi dengan cara yang gagal ditangkap oleh model biaya tradisional.
TL;DR
OpenAI merilis GPT-5.2 pada 11 Desember 2025, dengan tiga varian yang menargetkan profil komputasi berbeda: Instant untuk kecepatan, Thinking untuk penalaran diperpanjang, dan Pro untuk beban kerja tingkat riset.3 Model ini mencapai 93,2% pada GPQA Diamond (sains tingkat PhD), 55,6% pada SWE-Bench Pro (rekayasa perangkat lunak dunia nyata), dan menunjukkan peningkatan 3x pada ARC-AGI-2 dibandingkan dengan pendahulunya.4 Kebutuhan infrastruktur meningkat dengan kemampuan: perluasan konteks 5x dibandingkan GPT-4, dikombinasikan dengan token penalaran yang ditagih sebagai output, menciptakan ekonomi inferensi yang menguntungkan operator dengan arsitektur memori bandwidth tinggi dan sistem batching yang efisien.
Analisis Benchmark: Di Mana GPT-5.2 Memimpin
Rilis Desember 2025 menetapkan rekor baru di seluruh benchmark penalaran, matematika, dan rekayasa perangkat lunak. Memahami kemampuan mana yang paling meningkat mengungkap di mana investasi komputasi memberikan keuntungan.
Benchmark Penalaran
| 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% |
Sumber: OpenAI1, IntuitionLabs5, Vellum6
ARC-AGI-2 layak mendapat perhatian khusus. Dirancang untuk menguji penalaran cair dan menahan memorisasi, benchmark menunjukkan GPT-5.2 Thinking pada 52,9% dibandingkan 17,6% untuk GPT-5.1.5 Peningkatan 3x selama siklus rilis satu bulan menunjukkan perubahan arsitektural daripada hanya skala.
Performa Matematika
| Benchmark | GPT-5.2 Thinking | GPT-5.1 | Peningkatan |
|---|---|---|---|
| AIME 2025 | 100% | 89% | +11 poin |
| FrontierMath (Tier 1-3) | 40,3% | 31,0% | +9,3 poin |
Skor AIME sempurna tanpa penggunaan alat membedakan GPT-5.2 dari pesaing yang memerlukan eksekusi kode untuk mencapai hasil serupa. FrontierMath mengevaluasi kemampuan pada masalah yang belum terpecahkan di garis depan matematika lanjutan, membuat tingkat penyelesaian 40,3% menjadi sinyal penalaran tingkat riset.7
Rekayasa Perangkat Lunak
| Benchmark | GPT-5.2 | Claude Opus 4.5 | Selisih |
|---|---|---|---|
| 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 |
Sumber: OpenAI1, Kilo AI8, Sonar9
Claude Opus 4.5 mempertahankan sedikit keunggulan pada SWE-Bench Verified, tetapi GPT-5.2 Thinking memimpin pada SWE-Bench Pro, yang menguji empat bahasa pemrograman dan menekankan resistensi kontaminasi.1 Dinamika kompetitif menunjukkan tidak ada model yang mendominasi beban kerja rekayasa perangkat lunak secara kategoris.
Kebutuhan Infrastruktur: Konteks dan Komputasi
Jendela konteks 400.000 token mewakili ekspansi 5x dibandingkan batas GPT-4.10 Untuk penyedia inferensi, panjang konteks mendorong kebutuhan bandwidth memori lebih langsung daripada jumlah parameter.
Kebutuhan Memori dan Bandwidth
| Spesifikasi | GPT-5.2 | GPT-4 Turbo | Pengali |
|---|---|---|---|
| Jendela Konteks | 400K token | 128K token | 3,1x |
| Output Maksimal | 128K token | 4K token | 32x |
| KV Cache Efektif | ~12,8B elemen | ~4,1B elemen | 3,1x |
Sumber: Dokumentasi API OpenAI11, LLM-Stats12
Penskalaan KV cache menentukan alokasi memori GPU selama inferensi. Jendela konteks 400K dengan kemampuan output 128K memerlukan arsitektur yang dioptimalkan untuk bandwidth memori daripada throughput komputasi mentah.
Rekomendasi GPU berdasarkan Beban Kerja
| Profil Beban Kerja | GPU yang Disarankan | Memori | Bandwidth | Catatan |
|---|---|---|---|---|
| Konteks pendek (<32K) | H100 80GB | 80GB HBM3 | 3,35 TB/s | Hemat biaya untuk kueri standar |
| Konteks sedang (32K-100K) | H200 141GB | 141GB HBM3e | 4,8 TB/s | 76% lebih banyak memori, TDP 700W yang sama |
| Konteks panjang (100K-400K) | B200 192GB | 192GB HBM3e | 8,0 TB/s | Diperlukan untuk pemanfaatan konteks penuh |
| Inferensi multi-tenant | GB200 NVL72 | 13,5TB total | 576 TB/s | 72 GPU pool memori terpadu |
Sumber: NVIDIA13, Introl GPU Analysis14
Bandwidth memori 8 TB/s B200 mengatasi hambatan fundamental untuk inferensi konteks panjang. Operator yang melayani beban kerja GPT-5.2 dalam skala memerlukan arsitektur yang dioptimalkan memori yang tidak dapat disediakan secara efisien oleh deployment H100 tradisional.
Infrastruktur Training: Kemitraan Microsoft dan NVIDIA
Training GPT-5.2 mengandalkan pusat data Azure yang menjalankan sistem H100, H200, dan GB200-NVL72.15 Infrastruktur mengungkap strategi komputasi OpenAI untuk pengembangan model frontier.
Cluster Training yang Diketahui
| Lokasi | Kapasitas | Generasi GPU | Pengguna Khusus |
|---|---|---|---|
| Wisconsin (Fairwater) | ~300MW bangunan GPU | GB200 | OpenAI eksklusif |
| Georgia (QTS) | ~300MW bangunan GPU | GB200 | OpenAI eksklusif |
| Arizona (4 bangunan) | ~130K GPU total | H100, H200, GB200 | OpenAI primer |
Sumber: Semi Analysis16
Setiap fasilitas Fairwater menampung sekitar 150.000 GPU GB200 dalam satu bangunan GPU, mengonsumsi daya setara dengan 200.000 rumah tangga Amerika.16 Fasilitas Wisconsin dan Georgia beroperasi secara eksklusif untuk beban kerja OpenAI.
Ekspansi Multi-Cloud
OpenAI berkomitmen $38 miliar selama tujuh tahun (2025-2031) untuk infrastruktur AWS, menyediakan akses ke ratusan ribu GPU GB200 dan GB300 pada EC2 UltraServers.17 Perjanjian yang ditandatangani 3 November 2025 mendiversifikasi pasokan komputasi OpenAI di luar jejak Azure Microsoft.
Benchmark Performa
| Sistem | Performa Training vs Hopper | Performa per Dolar |
|---|---|---|
| GB200 NVL72 | 3x lebih cepat | ~2x lebih baik |
| GB300 NVL72 | 4x lebih cepat | TBD |
Sumber: Hasil MLPerf NVIDIA18
GB200 NVL72 memberikan performa training 3x lebih cepat pada model terbesar dalam benchmark MLPerf Training dibandingkan arsitektur Hopper, sambil mencapai hampir 2x performa per dolar yang lebih baik.18
Ekonomi API: Harga dan Token Penalaran
Harga GPT-5.2 mencerminkan intensitas komputasi yang meningkat, dengan detail penting yang mempengaruhi pemodelan biaya: token penalaran.
Struktur Harga API
| Varian Model | Token Input | Token Output | Input Ter-cache |
|---|---|---|---|
| GPT-5.2 (semua varian) | $1,75/1M | $14,00/1M | $0,175/1M |
| GPT-5 (perbandingan) | $1,25/1M | $10,00/1M | $0,125/1M |
| Batch API | $0,875/1M | $7,00/1M | - |
Sumber: Harga OpenAI19
Peningkatan harga 40% dibandingkan GPT-5 mencerminkan ekspansi konteks 5x dan kemampuan penalaran yang ditingkatkan.10 Harga input ter-cache pada $0,175/1M token (pengurangan 10x) membuat kueri berulang terhadap basis kode besar secara ekonomis layak.
Ekonomi Token Penalaran
Model Thinking menghasilkan token penalaran internal yang ditagih sebagai token output pada $14,00/1M.19 Kueri kompleks dapat menghasilkan ribuan token tak terlihat sebelum menghasilkan jawaban akhir, melipatgandakan biaya dengan cara yang luput dari penghitung token standar.
| Kompleksitas Kueri | Output Terlihat | Token Penalaran | Biaya Output Sebenarnya |
|---|---|---|---|
| Faktual sederhana | 500 token | 200 token | $0,0098 |
| Analisis multi-langkah | 2.000 token | 8.000 token | $0,14 |
| Penalaran diperpanjang | 5.000 token | 50.000 token | $0,77 |
Estimasi berdasarkan dokumentasi API OpenAI11
Operator harus memantau konsumsi token penalaran untuk mempertahankan proyeksi biaya yang akurat. Varian Thinking menghasilkan lebih banyak token penalaran daripada Instant, sementara Pro dapat menghasilkan rantai penalaran diperpanjang untuk beban kerja tingkat riset.
Posisi Kompetitif: GPT-5.2 vs Claude vs Gemini
Pangsa pasar dan spesialisasi menentukan lanskap kompetitif di awal 2026.
Dinamika Pasar
| Metrik | GPT-5.2/ChatGPT | Gemini | Claude |
|---|---|---|---|
| Pangsa Pasar (Jan 2026) | ~68% | ~18% | ~8% |
| Pangsa Pasar (Jul 2025) | ~87% | ~5% | ~4% |
| Kekuatan Utama | Penalaran abstrak | Pemrosesan konteks panjang | Rekayasa perangkat lunak |
| Biaya Enterprise Tahunan | ~$56.500 | ~$70.000 | ~$150.000 |
Sumber: Medium Analysis20, Humai Comparison21
Pangsa pasar ChatGPT turun dari 87% menjadi 68% ketika jendela konteks 1 juta token Gemini menarik beban kerja enterprise yang berat dokumen.20 Harga premium Claude mencerminkan dominasinya dalam tugas rekayasa perangkat lunak di mana kepemimpinan SWE-Bench Verified memiliki nilai komando.
Kepemimpinan Benchmark berdasarkan Kategori
| Kategori | Pemimpin | Skor | Runner-up | Skor |
|---|---|---|---|---|
| Penalaran Abstrak (ARC-AGI-2) | GPT-5.2 Pro | 54,2% | Gemini 3 Deep Think | 45,1% |
| Sains Tingkat PhD (GPQA) | GPT-5.2 Pro | 93,2% | Gemini 3 Pro | 91,9% |
| Rekayasa Perangkat Lunak (SWE-Bench Verified) | Claude Opus 4.5 | 80,9% | GPT-5.2 | 80,0% |
| Konteks Panjang (LongBench v2) | Gemini 3 Pro | 68,2% | GPT-5.2 | 54,5% |
| Matematika (AIME 2025) | GPT-5.2 | 100% | Kimi K2.5 | 96,1% |
Sumber: Berbagai analisis benchmark56820
GPT-5.2 menguasai penalaran murni dan pemecahan masalah abstrak. Claude menguasai rekayasa perangkat lunak. Gemini unggul dalam beban kerja berat dokumen.20 Operator infrastruktur harus menyelaraskan konfigurasi GPU dengan keluarga model yang diprioritaskan oleh beban kerja mereka.
Implikasi Perencanaan Infrastruktur
Hasil benchmark diterjemahkan menjadi keputusan infrastruktur konkret untuk operator yang melayani beban kerja inferensi AI.
Kebutuhan Bandwidth Memori berdasarkan Model
| Model | Jendela Konteks | Bandwidth Min yang Disarankan | Kelas GPU |
|---|---|---|---|
| GPT-5.2 (konteks penuh) | 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 |
Beban kerja konteks panjang membutuhkan bandwidth memori yang melebihi kemampuan H100. Operator yang merencanakan deployment GPT-5.2 dalam skala harus menganggarkan H200 minimum, dengan B200 disukai untuk beban kerja yang memanfaatkan jendela konteks 400K penuh.
Pertimbangan Daya dan Pendinginan
| GPU | TDP | Kebutuhan Pendinginan | Daya per Kueri Konteks 400K |
|---|---|---|---|
| H100 | 700W | Pendingin udara dapat digunakan | Tinggi (terbatas memori) |
| H200 | 700W | Pendingin udara dapat digunakan | Sedang |
| B200 | 1000W | Pendingin cair disarankan | Optimal |
Sumber: Spesifikasi NVIDIA13, Analisis Introl14
TDP 1000W B200 memerlukan upgrade infrastruktur pendinginan. Kemampuan deployment global Introl mengatasi tumpukan penuh dari pengiriman daya hingga instalasi pendingin cair, memungkinkan operator untuk men-deploy cluster B200 tanpa mendesain ulang fasilitas yang ada.
Poin Penting
Untuk Perencana Infrastruktur
Jendela konteks 400K GPT-5.2 menciptakan hambatan bandwidth memori yang tidak dapat diatasi secara efisien oleh deployment H100. Rencanakan H200 minimum untuk inferensi produksi, dengan alokasi B200 untuk beban kerja yang memerlukan pemanfaatan konteks penuh. Peningkatan 32x dalam token output maksimal menambah kebutuhan bandwidth selama fase generasi.
Untuk Tim Operasi
Pemantauan token penalaran menjadi penting untuk manajemen biaya. Implementasikan akuntansi token yang memisahkan output terlihat dari token penalaran untuk mempertahankan peramalan yang akurat. Harga input ter-cache dengan pengurangan 10x membuat strategi konteks persisten secara ekonomis menarik untuk pola kueri berulang.
Untuk Pengambil Keputusan Strategis
Pergeseran pangsa pasar dari 87% menjadi 68% untuk ChatGPT menunjukkan fragmentasi daripada perpindahan. Kekuatan konteks panjang Gemini dan kepemimpinan rekayasa perangkat lunak Claude menunjukkan strategi multi-model untuk enterprise dengan beban kerja beragam. Investasi infrastruktur harus mendukung penyajian model heterogen daripada optimisasi vendor tunggal.
Referensi
-
OpenAI. "Introducing GPT-5.2." OpenAI. December 11, 2025. https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2/ ↩↩↩↩
-
OpenAI. "Advancing Science and Math with GPT-5.2." OpenAI. December 2025. https://openai.com/index/gpt-5-2-for-science-and-math/ ↩↩
-
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 ↩
-
Vellum. "GPT-5.2 Benchmarks (Explained)." Vellum Blog. January 2026. https://www.vellum.ai/blog/gpt-5-2-benchmarks ↩
-
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 ↩↩↩
-
Vellum. "GPT-5.2 Benchmarks (Explained)." Vellum Blog. January 2026. https://www.vellum.ai/blog/gpt-5-2-benchmarks ↩↩
-
OpenAI. "GPT-5.2 Model Documentation." OpenAI API. https://platform.openai.com/docs/models/gpt-5.2 ↩↩
-
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 ↩↩
-
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/ ↩
-
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/ ↩↩
-
OpenAI. "GPT-5.2 Model." OpenAI API Documentation. https://platform.openai.com/docs/models/gpt-5.2 ↩↩
-
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 ↩
-
NVIDIA. "DGX B200: The Foundation for Your AI Factory." NVIDIA Data Center. https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-b200/ ↩↩
-
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 ↩↩
-
NVIDIA Blog. "As AI Grows More Complex, Model Builders Rely on NVIDIA." NVIDIA Blog. January 2026. https://blogs.nvidia.com/blog/leading-models-nvidia/ ↩
-
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 ↩↩
-
Tomasz Tunguz. "OpenAI's $1 Trillion Infrastructure Spend." Tomasz Tunguz Blog. January 2026. https://tomtunguz.com/openai-hardware-spending-2025-2035/ ↩
-
NVIDIA Blog. "As AI Grows More Complex, Model Builders Rely on NVIDIA." NVIDIA Blog. January 2026. https://blogs.nvidia.com/blog/leading-models-nvidia/ ↩↩
-
OpenAI. "Pricing." OpenAI API. https://platform.openai.com/docs/pricing ↩↩
-
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 ↩↩↩↩
-
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/ ↩
-
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/ ↩
-
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/ ↩
-
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/ ↩
-
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 ↩
-
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 ↩
-
LMCouncil. "AI Model Benchmarks Jan 2026." LM Council. January 2026. https://lmcouncil.ai/benchmarks ↩
-
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 ↩
-
DataCamp. "GPT 5.2: Benchmarks, Model Breakdown, and Real-World Performance." DataCamp Blog. January 2026. https://www.datacamp.com/blog/gpt-5-2 ↩
-
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/ ↩
-
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 ↩
-
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 ↩
-
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 ↩
-
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 ↩
-
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 ↩
-
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 ↩
-
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 ↩
-
Chatbase. "GPT-5.2: Is It the Best OpenAI Model?" Chatbase Blog. January 2026. https://www.chatbase.co/blog/gpt-5-2 ↩
-
Price Per Token. "GPT 5 API Pricing 2026 - Costs, Performance & Providers." Price Per Token. 2026. https://pricepertoken.com/pricing-page/model/openai-gpt-5 ↩
-
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/ ↩
