GPT-5.2 vs Gemini 3: การวิเคราะห์เปรียบเทียบแบบครบถ้วนสำหรับทีมโครงสร้างพื้นฐาน AI

GPT-5.2 บรรลุผลคะแนน 100% ใน AIME พร้อม context ขนาด 400K Gemini 3 Pro เสนอ context ขนาด 1M พร้อม Deep Think การเปรียบเทียบ benchmark แบบครบถ้วนสำหรับการตัดสินใจเกี่ยวกับโครงสร้างพื้นฐาน AI สำหรับองค์กร

Blake Crosley

Feb 06, 2026 6 min read Disclaimer

GPT-5.2 vs Gemini 3: การวิเคราะห์เปรียบเทียบแบบครบถ้วนสำหรับทีมโครงสร้างพื้นฐาน AI

ร้อยเปอร์เซ็นต์ คะแนนเต็มใน AIME 2025 นั้นเป็นครั้งแรกที่โมเดลภาษาขนาดใหญ่สำคัญสามารถสร้างผลลัพธ์ที่สมบูรณ์แบบในการทดสอบทางคณิตศาสตร์ระดับการแข่งขันโดยไม่ใช้เครื่องมือภายนอก ¹ GPT-5.2 ของ OpenAI บรรลุเป้าหมายนี้ในเดือนธันวาคม 2025 ขณะที่ Gemini 3 Pro ของ Google ทำได้เช่นเดียวกันเมื่อเปิดใช้การประมวลผลโค้ด ซึ่งเป็นการวางรากฐานสำหรับการแข่งขันโมเดลชั้นนำที่จะเปลี่ยนแปลงการตัดสินใจเกี่ยวกับโครงสร้างพื้นฐาน AI ขององค์กรในปี 2026 ²

TL;DR

GPT-5.2 และ Gemini 3 Pro เป็นตัวแทนของความสามารถ AI เชิงพาณิชย์ชั้นนำในเดือนกุมภาพันธ์ 2026 GPT-5.2 นำหน้าในการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ (100% AIME) การเขียนโค้ดหลายภาษา (55.6% SWE-Bench Pro) และการลดภาพลวงตา (อัตรา 6.2%) Gemini 3 Pro ครองอำนาจในการประมวลผลแบบ multimodal และแอปพลิเคชัน long-context ด้วยหน้าต่าง context 1M token และคะแนน 45.1% ARC-AGI-2 ในโหมด Deep Think Claude Opus 4.5 ถือครองมงกุฎการเขียนโค้ดที่ 80.9% SWE-bench Verified GPT-oss open-weight models ใหม่ของ OpenAI ภายใต้ลิขสิทธิ์ Apache 2.0 ส่งสัญญาณการเปลี่ยนแปลงเชิงกลยุทธ์สู่การแข่งขันแบบ open-source

เปรียบเทียบข้อมูลจำเพาะของโมเดล

ภูมิทัศน์โมเดลชั้นนำในเดือนกุมภาพันธ์ 2026 เสนอทางเลือกสถาปัตยกรรมที่แตกต่างกันสำหรับโปรไฟล์ workload ที่หลากหลาย ³

Context Window และการจัดการ Token

ข้อมูลจำเพาะ	GPT-5.2	Gemini 3 Pro	Claude Opus 4.5
Input Context	400K tokens	1M tokens	200K (1M beta)
Output Tokens	128K	64K	32K
Knowledge Cutoff	August 2025	October 2025	May 2025
Release Date	Dec 11, 2025	Nov 18, 2025	Oct 2025

หน้าต่าง context 1M token ของ Gemini 3 Pro แสดงถึงความได้เปรียบ 2.5 เท่าเมื่อเปรียบเทียบกับ GPT-5.2 ช่วยให้สามารถประมวลผล codebase ทั้งหมด เอกสารที่ยาว หรือประวัติการสนทนาที่ขยายออกไปในการอนุมานครั้งเดียว ⁴ GPT-5.2 ชดเชยด้วยความแม่นยำของ context ที่เหนือกว่า รักษาความแม่นยำในการดึงข้อมูลเกือบ 100% ตลอดหน้าต่าง 400K เต็ม เมื่อเปรียบเทียบกับการเสื่อมสภาพที่สังเกตได้ในรุ่นโมเดลก่อนหน้า ⁵

ความสามารถในการใช้เหตุผล

Benchmark	GPT-5.2	Gemini 3 Pro	Gemini 3 Flash
AIME 2025	100%	100% (w/code)	-
ARC-AGI-2	52.9%	45.1% (Deep Think)	-
GPQA Diamond	89.4%	93.8% (Deep Think)	-
LMArena Elo	~1480	1501	-

GPT-5.2 นำหน้าในการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์แบบบริสุทธิ์โดยไม่ต้องอาศัยเครื่องมือ โดยบรรลุคะแนน AIME เต็มครั้งแรกผ่านความสามารถของโมเดลแท้จริง ⁶ โหมด Deep Think ของ Gemini 3 Pro มอบประสิทธิภาพที่เหนือกว่าในคำถามวิทยาศาสตร์ที่ซับซ้อน ประเมินสมมติฐานหลายแบบพร้อมกัน และสังเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกผ่านห่วงโซ่การใช้เหตุผลแบบขนาน ⁷

การวิเคราะห์ประสิทธิภาพการเขียนโค้ด

การทดสอบการเขียนโค้ดเผยให้เห็นความแตกต่างของประสิทธิภาพที่ละเอียดอ่อน ขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของงานและการครอบคลุมภาษา ⁸

ผลลัพธ์ SWE-Bench

Benchmark	GPT-5.2	Gemini 3 Pro	Gemini 3 Flash	Claude Opus 4.5
SWE-Bench Verified	74.9-80%	76.2%	78%	80.9%
SWE-Bench Pro	55.6%	43.3%	-	-

ผลลัพธ์ SWE-Bench Pro พิสูจน์ให้เห็นข้อมูลเชิงลึกที่โดดเด่นเป็นพิเศษ คะแนน 55.6% ของ GPT-5.2 ยืนยันความสามารถที่เหนือกว่าในงานทางวิศวกรรมที่ซับซ้อนแบบหลายไฟล์ใน 4 ภาษาการเขียนโปรแกรม เหนือกว่าคะแนน 43.3% ของ Gemini อย่างมีนัยสำคัญ ⁹

อย่างไรก็ตาม Gemini 3 Flash มอบผลลัพธ์ที่น่าประหลาดใจ: 78% ใน SWE-bench Verified เหนือกว่าทั้ง Gemini 3 Pro (76.2%) และเทียบเท่าหรือเกิน GPT-5.2 ในการทดสอบเฉพาะนี้ ¹⁰ Google บรรลุประสิทธิภาพนี้ในขณะที่จัดส่งการอนุมานในราคาที่ต่ำกว่า Gemini 3 Pro หนึ่งในสี่และทำงานเร็วกว่า 3 เท่า

Claude Opus 4.5 รักษามงกุฎการเขียนโค้ดที่ 80.9% ใน SWE-bench Verified พิสูจน์ให้เห็นความน่าเชื่อถือเป็นพิเศษสำหรับ agentic coding workflows ที่ความสม่ำเสมอของการนำไปใช้มีความสำคัญมากกว่าคะแนนการทดสอบแบบบริสุทธิ์ ¹¹

การประเมินคุณภาพโค้ด

การวิเคราะห์คุณภาพโค้ดอิสระจาก Sonar เผยให้เห็นลักษณะประสิทธิภาพเพิ่มเติมข้าม production workloads ¹²:

Model	Bug Rate	Code Smell Rate	Security Issue Rate
GPT-5.2 High	Low	Low	Low
Claude Opus 4.5	Low	Medium	Low
Gemini 3 Pro	Medium	Low	Low

โหมด "High" reasoning ของ GPT-5.2 สร้างอัตราข้อบกพร่องที่ต่ำอย่างสม่ำเสมอในทุกหมวดหมู่ แม้ว่าค่าใช้จ่ายพิเศษของ extended reasoning tokens จะส่งผลกระทบต่อต้นทุนรวมสำหรับแอปพลิเคชันปริมาณสูง

การหลอกลวงและความแม่นยำ

การลดภาพลวงตาแสดงถึงความกังวลที่สำคัญขององค์กร โดย GPT-5.2 อ้างการปรับปรุงที่สำคัญเหนือรุ่นก่อน ¹³

อัตราการหลอกลวงที่รายงาน

Metric	GPT-5.2	GPT-5.1	Improvement
OpenAI Claimed	6.2%	8.8%	30% reduction
Vectara Independent	8.4%	-	-
DeepSeek V3.2 (Reference)	6.3%	-	Industry leader

OpenAI รายงานการลดภาพลวงตา 30% จาก 8.8% ใน GPT-5.1 เป็น 6.2% ใน GPT-5.2 ¹⁴ การทดสอบอิสระโดย Vectara พบอัตรา 8.4% ตามหลัง 6.3% ของ DeepSeek ¹⁵ ความแปรปรวนระหว่างอัตราที่รายงานและวัดได้บ่งชี้ว่าระเบียบวิธีการทดสอบส่งผลกระทบต่อผลลัพธ์อย่างมีนัยสำคัญ

ความแม่นยำของ Context

GPT-5.2 แสดงให้เห็นการปรับปรุงอย่างมากในการใช้ context ¹⁶:

GPT-5.1: ความแม่นยำเสื่อมสภาพจาก 90% ที่ 8K tokens ลงมาต่ำกว่า 50% ที่ 256K tokens
GPT-5.2: ความแม่นยำเกือบ 100% คงอยู่ตลอดหน้าต่าง context เต็ม
Four-Needle Challenge: โมเดลแรกที่บรรลุความแม่นยำเกือบสมบูรณ์แบบในการเรียกคืนข้อเท็จจริง 4 อย่างเฉพาะข้ามคำ 200,000 คำ

การปรับปรุงความแม่นยำของ context แก้ไขข้อจำกัดที่มีมายาวนานของหน้าต่าง context ขนาดใหญ่ ที่โมเดลต่างๆ ต่อสู้เพื่อดึงข้อมูลจากตรงกลางของ input ยาวๆ

ความสามารถ Multimodal และ Vision

Gemini 3 Pro นำหน้าอย่างชัดเจนในการประมวลผล multimodal ซึ่งเป็นข้อได้เปรียบทางสถาปัตยกรรมหลักจากแนวทางการฝึกของ Google ¹⁷

ประสิทธิภาพ Vision

Capability	GPT-5.2	Gemini 3 Pro
Video Understanding	Limited	Native support
Spatial Reasoning	Good	State-of-the-art
Document OCR	Strong	Strong
Multilingual Vision	Good	Leading

ความสามารถ multimodal ของ Gemini 3 ขยายไปถึงการเข้าใจวิดีโอและการใช้เหตุผลเชิงพื้นที่ที่ทันสมัย ช่วยให้เกิดแอปพลิเคชันอย่างการวิเคราะห์สถาปัตยกรรม การตรวจสอบคุณภาพการผลิต และการแปลความหมายภาพทางการแพทย์ที่ยังคงท้าทายสำหรับโมเดลที่เน้นข้อความเป็นหลัก ¹⁸

การวิเคราะห์ราคาและต้นทุน

การปรับใช้ในองค์กรต้องเข้าใจต้นทุนรวมตลอดรูปแบบการใช้งานที่แตกต่างกัน ¹⁹

การเปรียบเทียบราคา API

Model	Input (per 1M tokens)	Output (per 1M tokens)	Cached Input
GPT-5.2	$1.75	$14.00	$0.18 (90% discount)
GPT-5.2 Pro	Higher	Higher	Available
Gemini 3 Pro	~$1.25	~$5.00	Available
Gemini 3 Flash	~$0.075	~$0.30	Available
Claude Opus 4.5	$15.00	$75.00	Available

ราคา GPT-5.2 แสดงถึงการเพิ่มขึ้นประมาณ 40% เมื่อเทียบกับอัตราพื้นฐาน GPT-5.1 ²⁰ ส่วนลด 90% บน cached input tokens เสนอการประหยัดที่สำคัญสำหรับแอปพลิเคชันที่มี context ซ้ำซาก ลดต้นทุนลงเหลือเพียง $0.18 ต่อล้าน tokens

Gemini 3 Flash โผล่มาเป็นผู้นำด้านประสิทธิผลต้นทุน บรรลุ 78% SWE-bench Verified ในราคาต่ำกว่า 5% ของ Gemini 3 Pro ในขณะที่รักษาเวลาตอบสนองที่เร็วกว่า ²¹

ต้นทุน Reasoning Token

โมเดล "Thinking" ของ GPT-5.2 สร้าง internal reasoning tokens ที่คิดค่าใช้จ่ายในอัตรา output ($14/1M) เพิ่มต้นทุนอย่างมากสำหรับ query ที่ซับซ้อนที่ต้องการ reasoning chains ที่ขยายออกไป ²² query ที่สร้าง reasoning tokens 10,000 ตัวเพิ่ม $0.14 ในแต่ละ inference call

การเปลี่ยนแปลงของ OpenAI สู่ Open-Weight

การเปิดตัวโมเดล GPT-oss ของ OpenAI ภายใต้ลิขสิทธิ์ Apache 2.0 ส่งสัญญาณการเปลี่ยนแปลงเชิงกลยุทธ์สู่การแข่งขันแบบ open-source ²³

ข้อมูลจำเพาะโมเดล GPT-oss

Model	Parameters	License	Key Strengths
GPT-oss-120b	120B	Apache 2.0	Outperforms o3-mini, matches o4-mini
GPT-oss-20b	20B	Apache 2.0	Efficient reasoning, tool use

ลิขสิทธิ์ Apache 2.0 ช่วยให้สามารถใช้เชิงพาณิชย์ แก้ไข และแจกจ่ายซ้ำโดยไม่มีข้อจำกัดแบบ copyleft หรือความเสี่ยงด้านสิทธิบัตร ²⁴ องค์กรสามารถดาวน์โหลด weights ทำงานบนโครงสร้างพื้นฐานส่วนตัว และ fine-tune สำหรับโดเมนเฉพาะ

GPT-oss-120b มีประสิทธิภาพเหนือกว่า o3-mini ของ OpenAI และเทียบเท่าหรือเกิน o4-mini ในการเขียนโค้ดแข่งขัน การแก้ปัญหาทั่วไป การเรียกใช้เครื่องมือ และ query ที่เกี่ยวข้องกับสุขภาพ ²⁵ โมเดลเหล่านี้รองรับการปรับใช้บน vLLM, Ollama และ inference stacks ของ llama.cpp

ผลกระทบต่อโครงสร้างพื้นฐาน

สำหรับ องค์กรที่วางแผนการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI ภูมิทัศน์โมเดลชั้นนำนำเสนอการพิจารณาเชิงกลยุทธ์หลายประการ

ความต้องการ Compute

Model	Inference Hardware	Memory Requirement	Typical Latency
GPT-5.2	API-only	N/A (cloud)	50-200ms
Gemini 3 Pro	API-only	N/A (cloud)	40-150ms
GPT-oss-120b	8x H100/B200	240GB+	100-500ms
GPT-oss-20b	2x H100/B200	40GB+	30-100ms

การปรับใช้ GPT-oss แบบ self-hosted ต้องการโครงสร้างพื้นฐาน GPU ที่สำคัญ แต่ขจัดต้นทุน API ต่อ token และช่วยให้มีอำนาจอธิปไตยข้อมูลอย่างสมบูรณ์ ²⁶ องค์กรที่ประมวลผลล้าน tokens ต่อวันอาจบรรลุความสมดุลของต้นทุนภายในไม่กี่เดือน

กรอบการเลือกโมเดล

การเลือกโมเดลเชิงกลยุทธ์ขึ้นอยู่กับลักษณะ workload:

เลือก GPT-5.2 เมื่อ:

การใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ครอบงำข้อกำหนด
การเขียนโค้ดหลายภาษาข้าม Python, JavaScript, TypeScript และ Go
การลดภาพลวงตาพิสูจน์ว่าสำคัญสำหรับการปฏิบัติตามกฎระเบียบ
ความแม่นยำของ context สำคัญมากกว่าความยาวของ context

เลือก Gemini 3 Pro เมื่อ:

การประมวลผลเอกสารเกิน 400K tokens
ต้องการการเข้าใจวิดีโอหรือการใช้เหตุผลเชิงพื้นที่
แอปพลิเคชัน multimodal ขับเคลื่อน use case หลัก
การเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุนสำหรับการอนุมานปริมาณสูง

เลือก Gemini 3 Flash เมื่อ:

ความช่วยเหลือการเขียนโค้ดในขนาดใหญ่
แอปพลิเคชันที่คำนึงถึงต้นทุน
การปรับใช้ที่สำคัญต่อ latency
งานประจำวันด้วยการใช้เหตุผลที่ง่ายกว่า

เลือก Claude Opus 4.5 เมื่อ:

การสร้างโค้ด production ที่ต้องการความน่าเชื่อถือ
Agentic workflows ด้วยการใช้เครื่องมือ
การสร้างเนื้อหาแบบยาว
แอปพลิเคชันที่ต้องการการปฏิบัติตามคำแนะนำที่ละเอียดอ่อน

เลือก GPT-oss สำหรับ self-hosting เมื่อ:

ข้อกำหนดอำนาจอธิปไตยข้อมูลห้าม cloud APIs
ปริมาณ token สนับสนุนการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน
ต้องการ fine-tuning สำหรับโดเมนเฉพาะ
การปฏิบัติตามกฎระเบียบต้องการการปรับใช้ on-premises

พลวัตการแข่งขัน

การแข่งขันโมเดลชั้นนำทวีความรุนแรงขึ้นด้วยคู่แข่งจีนที่บรรลุการทดสอบที่น่าสังเกต ²⁷

การแข่งขันระดับโลก

Model	Organization	Key Achievement
Kimi K2.5	Moonshot AI	Video generation, agentic capabilities
Qwen3-Max-Thinking	Alibaba	Outperformed on "Humanity's Last Exam"
DeepSeek V3.2	DeepSeek	6.3% hallucination rate, cost efficiency

Kimi K2.5 มอบการจัดการงานอัตโนมัติที่ไม่มีใครเทียบได้ด้วยการสร้างวิดีโอแบบบูรณาการ ²⁸ Qwen3-Max-Thinking ของ Alibaba บรรลุความเป็นผู้นำการทดสอบในการประเมินแบบสอบที่ท้าทาย DeepSeek V3.2 เสนออัตราภาพลวงตาที่วัดได้ต่ำที่สุดในขณะที่รักษาราคาที่แข่งขันได้

กลยุทธ์ Model Routing

การปรับใช้ในองค์กรใช้ model routing มากขึ้นเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุนและความสามารถ ²⁹:

Task Type	Recommended Model	Rationale
Complex Reasoning	GPT-5.2 Pro	Highest accuracy on hard problems
Production Coding	Claude Opus 4.5	Best SWE-bench Verified, reliability
Simple Queries	Gemini 3 Flash	78% coding at fraction of cost
High-Volume Inference	DeepSeek V3.2	Cost efficiency, low hallucination
Long Documents	Gemini 3 Pro	1M token context window
Self-Hosted	GPT-oss-120b	Data sovereignty, no API costs

ชั้น orchestration ที่ซับซ้อนจะส่งต่อคำขอตามความซับซ้อนของ query ข้อจำกัดต้นทุน และข้อกำหนดเวลแฝง บรรลุการลดต้นทุน 60-80% เมื่อเปรียบเทียบกับการปรับใช้โมเดลเดียว ³⁰

สิ่งสำคัญที่ได้เรียนรู้

สำหรับผู้วางแผนโครงสร้างพื้นฐาน

โมเดลชั้นนำปี 2026 ต้องการการวางแผนเชิงกลยุทธ์รอบข้อกำหนด context window (400K vs 1M) ความสามารถ self-hosting (GPT-oss) และโครงสร้างพื้นฐาน model routing องค์กรควรประเมินรูปแบบ workload ก่อนที่จะมุ่งมั่นสู่กลยุทธ์ผู้ขายเดียว

สำหรับทีมปฏิบัติการ

78% SWE-bench ของ Gemini 3 Flash ที่การอนุมานเร็วกว่า 3 เท่าและต้นทุน <25% ท้าทายสมมติฐานเกี่ยวกับข้อกำหนดโมเดลเรือธง ประเมินว่า production workloads ต้องการความสามารถระดับ Pro จริงๆ หรือสามารถได้รับประโยชน์จากประสิทธิภาพระดับ Flash

สำหรับผู้ตัดสินใจเชิงกลยุทธ์

การเปิดตัว GPT-oss ของ OpenAI เปลี่ยนแปลงการคำนวณ build-versus-buy อย่างพื้นฐานสำหรับองค์กรที่ประมวลผลปริมาณ token สูง ลิขสิทธิ์ Apache 2.0 ช่วยให้เกิดรูปแบบการปรับใช้ใหม่ที่ไม่เป็นไปได้ก่อนหน้านี้ด้วยการเข้าถึงแบบ API เท่านั้น พิจารณากลยุทธ์แบบผสมที่รวม cloud APIs สำหรับ burst capacity กับโมเดล self-hosted สำหรับ baseline workloads

เอกสารอ้างอิง

OpenAI. "Introducing GPT-5.2." December 2025. https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2/ ↩
LM Council. "AI Model Benchmarks Feb 2026." 2026. https://lmcouncil.ai/benchmarks ↩
LLM Stats. "GPT-5.2: Pricing, Context Window, Benchmarks, and More." 2026. https://llm-stats.com/models/gpt-5.2-2025-12-11 ↩
Google. "Gemini 3: Introducing the latest Gemini AI model from Google." November 2025. https://blog.google/products/gemini/gemini-3/ ↩
WisdomAI. "What GPT-5.2 Adds: Better Memory, Vision." 2026. https://www.wisdomai.com/insights/SkillLeapAI/gpt-5-2-context-window-vision-capabilities-hallucination-reduction-055940f7 ↩
Vellum. "GPT-5.2 Benchmarks (Explained)." 2026. https://www.vellum.ai/blog/gpt-5-2-benchmarks ↩
Google DeepMind. "Gemini 3 Pro." 2025. https://deepmind.google/models/gemini/pro/ ↩
DEV Community. "Gemini 3 vs GPT 5.2: SWE-bench and Beyond." 2026. https://dev.to/blamsa0mine/gemini-3-vs-gpt-52-swe-bench-and-beyond-42pf ↩
Vertu. "GPT-5.2 vs Gemini 3 Pro Benchmark: Coding, Reasoning, and Professional Performance Comparison." 2026. https://vertu.com/ai-tools/gpt-5-2-vs-gemini-3-pro-complete-benchmark-comparison-performance-analysis-2025/ ↩
Google. "Introducing Gemini 3 Flash: Benchmarks, global availability." December 2025. https://blog.google/products/gemini/gemini-3-flash/ ↩
Composio. "Claude 4.5 Opus vs. Gemini 3 Pro vs. GPT-5.2-codex-max: The SOTA coding model." 2026. https://composio.dev/blog/claude-4-5-opus-vs-gemini-3-pro-vs-gpt-5-codex-max-the-sota-coding-model ↩
SonarSource. "New data on code quality: GPT-5.2 high, Opus 4.5, Gemini 3, and more." 2026. https://www.sonarsource.com/blog/new-data-on-code-quality-gpt-5-2-high-opus-4-5-gemini-3-and-more/ ↩
Chatbase. "GPT-5.2: Is it the best OpenAI model?" 2026. https://www.chatbase.co/blog/gpt-5-2 ↩
MindSet AI. "ChatGPT-5.2 Review: Everything You Need To Know." 2026. https://www.mindset.ai/blogs/in-the-loop-ep43-chatgpt-5-2-review ↩
Digital Applied. "GPT-5.2 Complete Guide: Features, Benchmarks & API." 2026. https://www.digitalapplied.com/blog/gpt-5-2-complete-guide ↩
OverChat. "Introducing GPT-5.2 — OpenAI's New Best AI Model." 2026. https://overchat.ai/ai-hub/gpt-5-2 ↩
Google Cloud. "Gemini 3 Pro | Generative AI on Vertex AI." 2026. https://docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models/gemini/3-pro ↩
Labellerr. "Google's Gemini 3: Explained." 2026. https://www.labellerr.com/blog/googles-gemini-3-explained/ ↩
OpenAI. "Pricing | OpenAI API." 2026. https://platform.openai.com/docs/pricing ↩
Helicone. "OpenAI gpt-5.2 Pricing Calculator." 2026. https://www.helicone.ai/llm-cost/provider/openai/model/gpt-5.2 ↩
VentureBeat. "Gemini 3 Flash arrives with reduced costs and latency." December 2025. https://venturebeat.com/technology/gemini-3-flash-arrives-with-reduced-costs-and-latency-a-powerful-combo-for ↩
CostGoat. "OpenAI ChatGPT API Pricing Calculator (Jan 2026)." 2026. https://costgoat.com/pricing/openai-api ↩
OpenAI. "Introducing gpt-oss." 2026. https://openai.com/index/introducing-gpt-oss/ ↩
Hugging Face. "Welcome GPT OSS, the new open-source model family from OpenAI!" 2026. https://huggingface.co/blog/welcome-openai-gpt-oss ↩
OpenAI. "gpt-oss-120b & gpt-oss-20b Model Card." 2026. https://openai.com/index/gpt-oss-model-card/ ↩
LM Studio. "gpt-oss." 2026. https://lmstudio.ai/models/gpt-oss ↩
Medium. "Four Giants, One Winner: Kimi K2.5 vs GPT-5.2 vs Claude Opus 4.5 vs Gemini 3 Pro Comparison." 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 ↩
Mean CEO Blog. "New AI Model Releases News | February, 2026." 2026. https://blog.mean.ceo/new-ai-model-releases-news-february-2026/ ↩
AdwaitX. "AI Guide 2026: GPT-5.2, Claude 4.5, Gemini 3 & Llama 4 Compared." 2026. https://www.adwaitx.com/ai-implementation-guide-2026-models-tools/ ↩
JenovaAI. "GPT vs Claude vs Gemini: Complete AI Model Comparison for 2026." 2026. https://www.jenova.ai/en/resources/gpt-vs-claude-vs-gemini ↩

ข้อจำกัดความรับผิดชอบ: เนื้อหานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อให้ข้อมูลเท่านั้น และไม่ถือเป็นคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญ ข้อมูลอาจไม่สะท้อนถึงการพัฒนาล่าสุดในอุตสาหกรรม ผลลัพธ์ที่อธิบายเป็นเพียงตัวอย่างและขึ้นอยู่กับสถานการณ์เฉพาะ สำหรับคำแนะนำที่เหมาะกับความต้องการของคุณ ติดต่อเรา.