GPT-5.2 ทะลุ 90% ARC-AGI: ผลกระทบต่อโครงสร้างพื้นฐาน

GPT-5.2 ได้คะแนน 90% ใน ARC-AGI-1 และคะแนนเต็มใน AIME 2025 การวิเคราะห์ผลลัพธ์เกณฑ์มาตรฐานและความต้องการโครงสร้างพื้นฐานศูนย์ข้อมูลสำหรับการอนุมาน

Blake Crosley
8 min read Disclaimer
GPT-5.2 ทะลุ 90% ARC-AGI: ผลกระทบต่อโครงสร้างพื้นฐาน

เก้าสิบเปอร์เซ็นต์ GPT-5.2 Pro กลายเป็นโมเดล AI ตัวแรกที่ข้ามเกณฑ์นี้ใน ARC-AGI-1 เบนช์มาร์กที่ออกแบบมาเพื่อวัดความสามารถในการใช้เหตุผลแท้จริงมากกว่าการจดจำรูปแบบ1 ความสำเร็จนี้มาพร้อมกับคะแนนเต็มใน AIME 2025 mathematics และอัตราการแก้ปัญหา 40.3% ใน FrontierMath ระดับผู้เชี่ยวชาญ2 สำหรับผู้ดำเนินการโครงสร้างพื้นฐานที่ให้บริการ AI workloads ตัวเลขเบนช์มาร์กมีความสำคัญน้อยกว่าสิ่งที่ขับเคลื่อนพวกมัน: context window 400,000 โทเค็น ความสามารถ output 128,000 โทเค็น และ reasoning tokens ที่คูณความต้องการ compute ในรูปแบบที่โมเดลต้นทุนแบบดั้งเดิมไม่สามารถจับได้

TL;DR

OpenAI ปล่อย GPT-5.2 เมื่อวันที่ 11 ธันวาคม 2025 ด้วยสามตัวแปรที่มุ่งเป้าไปที่ compute profiles ที่แตกต่างกัน: Instant สำหรับความเร็ว, Thinking สำหรับการใช้เหตุผลแบบขยาย และ Pro สำหรับ workloads ระดับวิจัย3 โมเดลนี้ได้ 93.2% ใน GPQA Diamond (วิทยาศาสตร์ระดับ PhD), 55.6% ใน SWE-Bench Pro (software engineering ในโลกจริง) และแสดงถึงการกระโดด 3 เท่าใน ARC-AGI-2 เมื่อเทียบกับรุ่นก่อน4 ความต้องการโครงสร้างพื้นฐานขยายไปตามความสามารถ: การขยาย context 5 เท่าเหนือ GPT-4 รวมกับ reasoning tokens ที่เรียกเก็บเป็น output สร้างเศรษฐศาสตร์การอนุมานที่เอื้อประโยชน์ต่อผู้ดำเนินการที่มีสถาปัตยกรรมหน่วยความจำแบนด์วิธกว้างและระบบ batching ที่มีประสิทธิภาพ

การวิเคราะห์เบนช์มาร์ก: ที่ GPT-5.2 นำ

การเปิดตัวเดือนธันวาคม 2025 สร้างสถิติใหม่ในเบนช์มาร์กการใช้เหตุผล คณิตศาสตร์ และ software engineering การเข้าใจว่าความสามารถใดปรับปรุงมากที่สุดเผยให้เห็นว่าการลงทุน compute ให้ผลตอบแทนที่ไหน

เบนช์มาร์กการใช้เหตุผล

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%

แหล่งที่มา: OpenAI1, IntuitionLabs5, Vellum6

ARC-AGI-2 สมควรได้รับความสนใจเป็นพิเศษ ออกแบบมาเพื่อทดสอบการใช้เหตุผลแบบยืดหยุ่นและต่อต้านการท่องจำ เบนช์มาร์กแสดง GPT-5.2 Thinking ที่ 52.9% เทียบกับ 17.6% สำหรับ GPT-5.15 การปรับปรุง 3 เท่าในรอบการเปิดตัวหนึ่งเดือนบ่งบอกถึงการเปลี่ยนแปลงด้านสถาปัตยกรรมมากกว่าขนาดเพียงอย่างเดียว

ประสิทธิภาพคณิตศาสตร์

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

แหล่งที่มา: OpenAI27

คะแนนเต็ม AIME โดยไม่ใช้เครื่องมือทำให้ GPT-5.2 แตกต่างจากคู่แข่งที่ต้องการการเรียกใช้โค้ดเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่คล้ายกัน FrontierMath ประเมินความสามารถในปัญหาที่ยังไม่ได้รับการแก้ไขในพรมแดนของคณิตศาสตร์ขั้นสูง ทำให้อัตราการแก้ปัญหา 40.3% เป็นสัญญาณของการใช้เหตุผลระดับวิจัย7

Software Engineering

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

แหล่งที่มา: OpenAI1, Kilo AI8, Sonar9

Claude Opus 4.5 รักษาความได้เปรียบเล็กน้อยใน SWE-Bench Verified แต่ GPT-5.2 Thinking นำใน SWE-Bench Pro ซึ่งทดสอบภาษาโปรแกรมสี่ภาษาและเน้นความต้านทานการปนเปื้อน1 พลวัตการแข่งขันบ่งบอกว่าไม่มีโมเดลใดครองงาน software engineering workloads อย่างสมบูรณ์

ความต้องการโครงสร้างพื้นฐาน: Context และ Compute

Context window 400,000 โทเค็นแสดงถึงการขยาย 5 เท่าเหนือข้อจำกัดของ GPT-410 สำหรับผู้ให้บริการการอนุมาน ความยาว context ขับเคลื่อนความต้องการแบนด์วิธหน่วยความจำโดยตรงมากกว่าจำนวน parameter

ความต้องการหน่วยความจำและแบนด์วิธ

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

แหล่งที่มา: OpenAI API Documentation11, LLM-Stats12

การขยาย KV cache กำหนดการจัดสรรหน่วยความจำ GPU ระหว่างการอนุมาน Context window 400K กับความสามารถ output 128K ต้องการสถาปัตยกรรมที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับแบนด์วิธหน่วยความจำมากกว่า compute throughput แบบดิบ

คำแนะนำ GPU ตาม Workload

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

แหล่งที่มา: NVIDIA13, Introl GPU Analysis14

แบนด์วิธหน่วยความจำ 8 TB/s ของ B200 จัดการกับคอขวดพื้นฐานสำหรับการอนุมาน long-context ผู้ดำเนินการที่ให้บริการ GPT-5.2 workloads ในขนาดใหญ่ต้องการสถาปัตยกรรมที่เพิ่มประสิทธิภาพหน่วยความจำที่การปรับใช้ H100 แบบดั้งเดิมไม่สามารถจัดหาได้อย่างมีประสิทธิภาพ

โครงสร้างพื้นฐานการฝึก: ความร่วมมือ Microsoft และ NVIDIA

การฝึก GPT-5.2 อาศัยศูนย์ข้อมูล Azure ที่ใช้ระบบ H100, H200 และ GB200-NVL7215 โครงสร้างพื้นฐานเผยให้เห็นกลยุทธ์ compute ของ OpenAI สำหรับการพัฒนา frontier model

Training Clusters ที่ทราบ

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

แหล่งที่มา: Semi Analysis16

สิ่งอำนวยความสะดวกแต่ละแห่งใน Fairwater มี GPU GB200 ประมาณ 150,000 ตัวในอาคาร GPU เดียว ใช้พลังงานเทียบเท่าครัวเรือนอเมริกัน 200,000 หลัง16 สิ่งอำนวยความสะดวกใน Wisconsin และ Georgia ดำเนินงานเฉพาะสำหรับ OpenAI workloads

การขยาย Multi-Cloud

OpenAI มุ่งมั่น $38 พันล้านตลอดเจ็ดปี (2025-2031) สำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AWS โดยให้การเข้าถึง GPU GB200 และ GB300 หลายแสนตัวบน EC2 UltraServers17 ข้อตกลงที่ลงนามวันที่ 3 พฤศจิกายน 2025 กระจายการจัดหา compute ของ OpenAI นอกเหนือจาก Azure footprint ของ Microsoft

เบนช์มาร์กประสิทธิภาพ

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

แหล่งที่มา: NVIDIA MLPerf Results18

GB200 NVL72 ส่งมอบประสิทธิภาพการฝึกที่เร็วขึ้น 3 เท่าในโมเดลที่ใหญ่ที่สุดในเบนช์มาร์ก MLPerf Training เมื่อเทียบกับสถาปัตยกรรม Hopper ในขณะที่บรรลุประสิทธิภาพต่อดอลลาร์ที่ดีกว่าเกือบ 2 เท่า18

เศรษฐศาสตร์ API: ราคาและ Reasoning Tokens

การกำหนดราคา GPT-5.2 สะท้อนถึงความเข้มข้นของ compute ที่เพิ่มขึ้น พร้อมรายละเอียดสำคัญที่ส่งผลต่อการสร้างแบบจำลองต้นทุน: reasoning tokens

โครงสร้างราคา API

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 -

แหล่งที่มา: OpenAI Pricing19

การเพิ่มราคา 40% เหนือ GPT-5 สะท้อนถึงการขยาย context 5 เท่าและความสามารถในการใช้เหตุผลที่เพิ่มขึ้น10 การกำหนดราคา cached input ที่ $0.175/1M tokens (ลดลง 10 เท่า) ทำให้คิวรีซ้ำกับฐานโค้ดขนาดใหญ่มีความเป็นไปได้ทางเศรษฐกิจ

เศรษฐศาสตร์ Reasoning Token

โมเดล Thinking สร้าง internal reasoning tokens ที่เรียกเก็บเป็น output tokens ที่ $14.00/1M19 คิวรีที่ซับซ้อนสามารถสร้าง invisible tokens หลายพันตัวก่อนผลิตคำตอบสุดท้าย ทำให้ต้นทุนคูณในรูปแบบที่ standard token counters พลาด

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

การประเมินตาม OpenAI API documentation11

ผู้ดำเนินการต้องติดตามการใช้ reasoning token เพื่อรักษาการคาดการณ์ต้นทุนที่แม่นยำ ตัวแปร Thinking สร้าง reasoning tokens มากกว่า Instant ในขณะที่ Pro สามารถผลิต reasoning chains แบบขยายสำหรับ workloads ระดับวิจัย

การวางตำแหน่งการแข่งขัน: GPT-5.2 vs Claude vs Gemini

ส่วนแบ่งตลาดและความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านกำหนดภูมิทัศน์การแข่งขันในช่วงต้นปี 2026

พลวัตตลาด

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

แหล่งที่มา: Medium Analysis20, Humai Comparison21

ส่วนแบ่งตลาดของ ChatGPT ลดลงจาก 87% เป็น 68% เมื่อ context window 1 ล้านโทเค็นของ Gemini ดึงดูด enterprise workloads ที่หนักเอกสาร20 การกำหนดราคาพรีเมียมของ Claude สะท้อนถึงการครองตลาดในงาน software engineering ที่การเป็นผู้นำใน SWE-Bench Verified สร้างมูลค่า

การเป็นผู้นำเบนช์มาร์กตามหมวดหมู่

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%

แหล่งที่มา: Multiple benchmark analyses56820

GPT-5.2 ครองการใช้เหตุผลแท้จริงและการแก้ปัญหาเชิงนามธรรม Claude คุมงาน software engineering Gemini เก่งในงาน document-heavy workloads20 ผู้ดำเนินการโครงสร้างพื้นฐานต้องปรับการกำหนดค่า GPU ให้สอดคล้องกับตระกูลโมเดลที่ workloads ของพวกเขาให้ความสำคัญ

ผลกระทบต่อการวางแผนโครงสร้างพื้นฐาน

ผลลัพธ์เบนช์มาร์กแปลเป็นการตัดสินใจโครงสร้างพื้นฐานที่เป็นรูปธรรมสำหรับผู้ดำเนินการที่ให้บริการ AI inference workloads

ความต้องการ Memory Bandwidth ตามโมเดล

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

Long-context workloads ต้องการแบนด์วิธหน่วยความจำที่เกินกว่าความสามารถของ H100 ผู้ดำเนินการที่วางแผนการปรับใช้ GPT-5.2 ในขนาดใหญ่ควรตั้งงบประมาณสำหรับ H200 ขั้นต่ำ โดยเลือก B200 สำหรับ workloads ที่ใช้ context windows เต็ม 400K

การพิจารณาพลังงานและระบบทำความเย็น

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

แหล่งที่มา: NVIDIA Specifications13, Introl Analysis14

TDP 1000W ของ B200 ต้องการการอัพเกรดโครงสร้างพื้นฐานระบบทำความเย็น ความสามารถการปรับใช้ทั่วโลกของ Introl จัดการกับ full stack ตั้งแต่การส่งมอบพลังงานจนถึงการติดตั้งระบบทำความเย็นด้วยของเหลว ช่วยให้ผู้ดำเนินการปรับใช้ B200 clusters โดยไม่ต้องออกแบบสิ่งอำนวยความสะดวกที่มีอยู่ใหม่

ข้อสรุปสำคัญ

สำหรับผู้วางแผนโครงสร้างพื้นฐาน

Context window 400K ของ GPT-5.2 สร้างคอขวดแบนด์วิธหน่วยความจำที่การปรับใช้ H100 ไม่สามารถจัดการได้อย่างมีประสิทธิภาพ วางแผน H200 ขั้นต่ำสำหรับการอนุมานการผลิต โดยจัดสรร B200 สำหรับ workloads ที่ต้องการการใช้ context เต็ม การเพิ่มขึ้น 32 เท่าใน maximum output tokens ทำให้ความต้องการแบนด์วิธแย่ลงในช่วง generation phases

สำหรับทีมปฏิบัติการ

การติดตาม reasoning token กลายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการจัดการต้นทุน ใช้ token accounting ที่แยก visible output จาก reasoning tokens เพื่อรักษาการคาดการณ์ที่แม่นยำ การกำหนดราคา cached input ที่ลดลง 10 เท่าทำให้กลยุทธ์ persistent context มีเหตุผลทางเศรษฐกิจสำหรับรูปแบบคิวรีซ้ำ

สำหรับผู้ตัดสินใจเชิงกลยุทธ์

การเปลี่ยนแปลงส่วนแบ่งตลาดจาก 87% เป็น 68% สำหรับ ChatGPT บ่งบอกถึงการแตกแยกมากกว่าการแทนที่ จุดแข็ง long-context ของ Gemini และความเป็นผู้นำ software engineering ของ Claude ชี้ให้เห็นกลยุทธ์ multi-model สำหรับองค์กรที่มี workloads หลากหลาย การลงทุนโครงสร้างพื้นฐานควรรองรับการให้บริการโมเดลแบบ heterogeneous มากกว่าการปรับให้เหมาะสมกับผู้จำหน่ายรายเดียว

อ้างอิง

  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/ ↩

You Might Also Like

UK AI Corridor: ศูนย์กลางคอมพิวต์แห่งใหม่ของลอนดอน

UK AI Corridor: ศูนย์กลางคอมพิวต์แห่งใหม่ของลอนดอน

เครื่องคำนวณ ROI การทำความเย็นแบบจุ่ม: คืนทุนภายใน 2-4 ปีสำหรับ AI Workloads

เครื่องคำนวณ ROI การทำความเย็นแบบจุ่ม: คืนทุนภายใน 2-4 ปีสำห...

การติดตั้ง vLLM ในระบบโปรดักชัน: สร้างสถาปัตยกรรมการให้บริการ Inference ที่มี Throughput สูง

การติดตั้ง vLLM ในระบบโปรดักชัน: สร้างสถาปัตยกรรมการให้บริกา...

ขอใบเสนอราคา_

แจ้งรายละเอียดโครงการของคุณ เราจะตอบกลับภายใน 72 ชั่วโมง

> TRANSMISSION_COMPLETE
✓

ได้รับคำขอแล้ว_

ขอบคุณสำหรับคำสอบถาม ทีมงานจะตรวจสอบคำขอและติดต่อกลับภายใน 72 ชั่วโมง

QUEUED FOR PROCESSING