Negentig procent. GPT-5.2 Pro werd het eerste AI-model dat deze drempel overschreed op ARC-AGI-1, een benchmark ontworpen om echte redeneervaardigheden te meten in plaats van patroonherkenning.1 De prestatie kwam samen met perfecte scores op AIME 2025 wiskunde en een oplospercentage van 40,3% op de expertproblemen van FrontierMath.2 Voor infrastructuuroperators die AI-workloads bedienen, zijn de benchmarkcijfers minder belangrijk dan wat ze drijft: een contextvenster van 400.000 tokens, een outputcapaciteit van 128.000 tokens en reasoning tokens die de rekenvereisten vermenigvuldigen op manieren die traditionele kostenmodellen niet kunnen vatten.
Samenvatting
OpenAI lanceerde GPT-5.2 op 11 december 2025, met drie varianten gericht op verschillende rekenprofielen: Instant voor snelheid, Thinking voor uitgebreid redeneren, en Pro voor onderzoekskwaliteit workloads.3 Het model behaalt 93,2% op GPQA Diamond (PhD-niveau wetenschap), 55,6% op SWE-Bench Pro (realistische software engineering), en vertegenwoordigt een 3x sprong op ARC-AGI-2 vergeleken met zijn voorganger.4 Infrastructuurvereisten schalen met mogelijkheden: de 5x context-uitbreiding ten opzichte van GPT-4, gecombineerd met reasoning tokens gefactureerd als output, creëert inferentie-economie die operators met hoge-bandbreedtememoryarchitecturen en efficiënte batchingsystemen bevoordeelt.
Benchmarkanalyse: Waar GPT-5.2 Leidt
De december 2025 release vestigde nieuwe records over redeneren, wiskunde en software engineering benchmarks. Begrijpen welke mogelijkheden het meest verbeterden onthult waar compute-investeringen rendement opleveren.
Redenering Benchmarks
| 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% |
Bronnen: OpenAI1, IntuitionLabs5, Vellum6
ARC-AGI-2 verdient bijzondere aandacht. Ontworpen om vloeiend redeneren te testen en memorisatie te weerstaan, toonde de benchmark GPT-5.2 Thinking op 52,9% vergeleken met 17,6% voor GPT-5.1.5 De 3x verbetering over een release-cyclus van één maand suggereert architecturale veranderingen in plaats van alleen schaal.
Wiskundeprestaties
| Benchmark | GPT-5.2 Thinking | GPT-5.1 | Verbetering |
|---|---|---|---|
| AIME 2025 | 100% | 89% | +11 punten |
| FrontierMath (Tier 1-3) | 40,3% | 31,0% | +9,3 punten |
Perfecte AIME scores zonder tool-gebruik onderscheiden GPT-5.2 van concurrenten die code-uitvoering nodig hebben om vergelijkbare resultaten te behalen. FrontierMath evalueert vaardigheden op onopgeloste problemen aan de grens van geavanceerde wiskunde, wat het oplospercentage van 40,3% een signaal van onderzoekskwaliteit redeneren maakt.7
Software Engineering
| Benchmark | GPT-5.2 | Claude Opus 4.5 | Verschil |
|---|---|---|---|
| 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 |
Bronnen: OpenAI1, Kilo AI8, Sonar9
Claude Opus 4.5 behoudt een lichte voorsprong op SWE-Bench Verified, maar GPT-5.2 Thinking leidt op SWE-Bench Pro, dat vier programmeertalen test en nadruk legt op contaminatieweerstand.1 De competitieve dynamiek suggereert dat geen van beide modellen categorisch domineert in software engineering workloads.
Infrastructuurvereisten: Context en Compute
Het contextvenster van 400.000 tokens vertegenwoordigt een 5x uitbreiding ten opzichte van GPT-4's limieten.10 Voor inferentie providers drijft contextlengte memory bandbreedte vereisten directer dan parameter aantallen.
Memory en Bandbreedte Vereisten
| Specificatie | GPT-5.2 | GPT-4 Turbo | Vermenigvuldiger |
|---|---|---|---|
| Contextvenster | 400K tokens | 128K tokens | 3,1x |
| Max Output | 128K tokens | 4K tokens | 32x |
| Effectieve KV Cache | ~12,8B elementen | ~4,1B elementen | 3,1x |
Bronnen: OpenAI API Documentatie11, LLM-Stats12
KV cache schaling bepaalt GPU memory allocatie tijdens inferentie. Een contextvenster van 400K met 128K output capaciteit vereist architecturen geoptimaliseerd voor memory bandbreedte in plaats van rauwe compute doorvoer.
GPU Aanbevelingen per Workload
| Workload Profiel | Aanbevolen GPU | Memory | Bandbreedte | Opmerkingen |
|---|---|---|---|---|
| Korte context (<32K) | H100 80GB | 80GB HBM3 | 3,35 TB/s | Kosteneffectief voor standaard queries |
| Middellange context (32K-100K) | H200 141GB | 141GB HBM3e | 4,8 TB/s | 76% meer memory, zelfde 700W TDP |
| Lange context (100K-400K) | B200 192GB | 192GB HBM3e | 8,0 TB/s | Vereist voor volledige context benutting |
| Multi-tenant inferentie | GB200 NVL72 | 13,5TB totaal | 576 TB/s | 72 GPUs unified memory pool |
Bronnen: NVIDIA13, Introl GPU Analysis14
De B200's 8 TB/s memory bandbreedte adresseert het fundamentele knelpunt voor lange-context inferentie. Operators die GPT-5.2 workloads op schaal bedienen hebben memory-geoptimaliseerde architecturen nodig die traditionele H100 deployments niet efficiënt kunnen leveren.
Trainingsinfrastructuur: Microsoft en NVIDIA Partnership
GPT-5.2 training vertrouwde op Azure datacenters die H100, H200, en GB200-NVL72 systemen draaien.15 De infrastructuur onthult OpenAI's compute strategie voor frontier model ontwikkeling.
Bekende Trainingsclusters
| Locatie | Capaciteit | GPU Generatie | Toegewijde Gebruiker |
|---|---|---|---|
| Wisconsin (Fairwater) | ~300MW GPU gebouw | GB200 | OpenAI exclusief |
| Georgia (QTS) | ~300MW GPU gebouw | GB200 | OpenAI exclusief |
| Arizona (4 gebouwen) | ~130K GPUs totaal | H100, H200, GB200 | OpenAI primair |
Bron: Semi Analysis16
Elke Fairwater faciliteit huisvest ongeveer 150.000 GB200 GPUs in één GPU gebouw, dat stroom verbruikt equivalent aan 200.000 Amerikaanse huishoudens.16 De Wisconsin en Georgia faciliteiten opereren exclusief voor OpenAI workloads.
Multi-Cloud Uitbreiding
OpenAI verbond zich tot $38 miljard over zeven jaar (2025-2031) voor AWS infrastructuur, wat toegang biedt tot honderdduizenden GB200 en GB300 GPUs op EC2 UltraServers.17 De overeenkomst, getekend op 3 november 2025, diversificeert OpenAI's compute supply buiten Microsoft's Azure footprint.
Prestatiebenchmarks
| Systeem | Training Prestatie vs Hopper | Prestatie per Dollar |
|---|---|---|
| GB200 NVL72 | 3x sneller | ~2x beter |
| GB300 NVL72 | 4x sneller | Te bepalen |
Bron: NVIDIA MLPerf Resultaten18
GB200 NVL72 leverde 3x snellere trainingsprestaties op de grootste modellen in MLPerf Training benchmarks vergeleken met Hopper architectuur, terwijl het bijna 2x betere prestatie per dollar behaalde.18
API Economie: Prijsstelling en Reasoning Tokens
GPT-5.2 prijsstelling weerspiegelt verhoogde compute intensiteit, met een kritisch detail dat kostenmodellering beïnvloedt: reasoning tokens.
API Prijsstructuur
| Model Variant | Input Tokens | Output Tokens | Gecachte Input |
|---|---|---|---|
| GPT-5.2 (alle varianten) | $1,75/1M | $14,00/1M | $0,175/1M |
| GPT-5 (vergelijking) | $1,25/1M | $10,00/1M | $0,125/1M |
| Batch API | $0,875/1M | $7,00/1M | - |
Bron: OpenAI Pricing19
De 40% prijsstijging ten opzichte van GPT-5 weerspiegelt de 5x context uitbreiding en verbeterde reasoning mogelijkheden.10 Gecachte input prijsstelling op $0,175/1M tokens (10x reductie) maakt herhaalde queries tegen grote codebases economisch levensvatbaar.
Reasoning Token Economie
Thinking modellen genereren interne reasoning tokens gefactureerd als output tokens op $14,00/1M.19 Complexe queries kunnen duizenden onzichtbare tokens genereren voordat ze een eindantwoord produceren, wat kosten vermenigvuldigt op manieren die standaard token counters missen.
| Query Complexiteit | Zichtbare Output | Reasoning Tokens | Echte Output Kosten |
|---|---|---|---|
| Simpel feitelijk | 500 tokens | 200 tokens | $0,0098 |
| Multi-stap analyse | 2.000 tokens | 8.000 tokens | $0,14 |
| Uitgebreid redeneren | 5.000 tokens | 50.000 tokens | $0,77 |
Schattingen gebaseerd op OpenAI API documentatie11
Operators moeten reasoning token verbruik monitoren om accurate kostenprojecties te behouden. De Thinking variant genereert meer reasoning tokens dan Instant, terwijl Pro uitgebreide reasoning ketens kan produceren voor onderzoekskwaliteit workloads.
Competitieve Positionering: GPT-5.2 vs Claude vs Gemini
Marktaandeel en specialisatie definiëren het competitieve landschap begin 2026.
Marktdynamiek
| Metric | GPT-5.2/ChatGPT | Gemini | Claude |
|---|---|---|---|
| Marktaandeel (Jan 2026) | ~68% | ~18% | ~8% |
| Marktaandeel (Jul 2025) | ~87% | ~5% | ~4% |
| Primaire Kracht | Abstract redeneren | Lange-context processing | Software engineering |
| Enterprise Jaarkosten | ~$56.500 | ~$70.000 | ~$150.000 |
Bronnen: Medium Analysis20, Humai Comparison21
ChatGPT's marktaandeel daalde van 87% naar 68% toen Gemini's 1-miljoen-token contextvenster document-zware enterprise workloads aantrok.20 Claude's premium pricing weerspiegelt zijn dominantie in software engineering taken waar SWE-Bench Verified leiderschap waarde creëert.
Benchmark Leiderschap per Categorie
| Categorie | Leider | Score | Tweede | Score |
|---|---|---|---|---|
| Abstract Redeneren (ARC-AGI-2) | GPT-5.2 Pro | 54,2% | Gemini 3 Deep Think | 45,1% |
| PhD-niveau Wetenschap (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% |
| Lange Context (LongBench v2) | Gemini 3 Pro | 68,2% | GPT-5.2 | 54,5% |
| Wiskunde (AIME 2025) | GPT-5.2 | 100% | Kimi K2.5 | 96,1% |
Bronnen: Meerdere benchmark analyses56820
GPT-5.2 bezit puur redeneren en abstract probleemoplossen. Claude beheerst software engineering. Gemini excelleert in document-zware workloads.20 Infrastructuur operators moeten GPU configuraties afstemmen op de modelfamilies die hun workloads prioriteren.
Infrastructuurplanning Implicaties
De benchmark resultaten vertalen naar concrete infrastructuur beslissingen voor operators die AI inferentie workloads bedienen.
Memory Bandbreedte Vereisten per Model
| Model | Contextvenster | Aanbevolen Min Bandbreedte | GPU Klasse |
|---|---|---|---|
| GPT-5.2 (volledige 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 |
Lange-context workloads vereisen memory bandbreedte die H100 capaciteiten overstijgt. Operators die GPT-5.2 deployments op schaal plannen moeten budgetteren voor H200 minimum, met B200 bij voorkeur voor workloads die volledige 400K contextvensters gebruiken.
Stroom en Koeling Overwegingen
| GPU | TDP | Koeling Vereiste | Stroom per 400K Context Query |
|---|---|---|---|
| H100 | 700W | Luchtkoeling haalbaar | Hoog (memory gelimiteerd) |
| H200 | 700W | Luchtkoeling haalbaar | Matig |
| B200 | 1000W | Vloeistofkoeling aanbevolen | Optimaal |
Bronnen: NVIDIA Specificaties13, Introl Analysis14
B200's 1000W TDP vereist koeling infrastructuur upgrades. Introl's wereldwijde deployment mogelijkheid adresseert de volledige stack van stroomlevering tot vloeistofkoeling installatie, waardoor operators B200 clusters kunnen deployen zonder bestaande faciliteiten te herontwerpen.
Belangrijkste Inzichten
Voor Infrastructuurplanners
GPT-5.2's 400K contextvenster creëert memory bandbreedte knelpunten die H100 deployments niet efficiënt kunnen adresseren. Plan H200 minimum voor productie inferentie, met B200 allocaties voor workloads die volledige context benutting vereisen. De 32x toename in maximale output tokens vergroot bandbreedte vereisten tijdens generatie fasen.
Voor Operations Teams
Reasoning token monitoring wordt essentieel voor kostenbeheer. Implementeer token accounting dat zichtbare output scheidt van reasoning tokens om accurate forecasting te behouden. Gecachte input pricing op 10x reductie maakt persistente context strategieën economisch aantrekkelijk voor herhaalde query patronen.
Voor Strategische Beslissers
Marktaandeel verschuivingen van 87% naar 68% voor ChatGPT duiden fragmentatie aan in plaats van verplaatsing. Gemini's lange-context kracht en Claude's software engineering leiderschap suggereren multi-model strategieën voor enterprises met diverse workloads. Infrastructuur investeringen moeten heterogene model serving ondersteunen in plaats van single-vendor optimalisatie.
Referenties
-
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/ ↩
