Дев'яносто відсотків. GPT-5.2 Pro став першою ІІ-моделлю, яка перетнула цей поріг на ARC-AGI-1, бенчмарку, розробленому для вимірювання справжньої здатності до міркування, а не розпізнавання шаблонів.1 Це досягнення прийшло разом з ідеальними результатами на AIME 2025 математичних задач та 40,3% розв'язувань проблем експертного рівня FrontierMath.2 Для операторів інфраструктури, які обслуговують ІІ-навантаження, цифри бенчмарків мають менше значення, ніж те, що їх забезпечує: 400 000-токенове контекстне вікно, 128 000-токенова ємність виведення та токени міркування, які множать вимоги до обчислень у способи, які традиційні моделі витрат не можуть охопити.
TL;DR
OpenAI випустила GPT-5.2 11 грудня 2025 року з трьома варіантами для різних обчислювальних профілів: Instant для швидкості, Thinking для розширеного міркування та Pro для дослідницьких навантажень.3 Модель досягає 93,2% на GPQA Diamond (наука рівня PhD), 55,6% на SWE-Bench Pro (реальна розробка програмного забезпечення) та представляє 3x стрибок на ARC-AGI-2 порівняно з попередником.4 Вимоги до інфраструктури масштабуються з можливостями: 5x розширення контексту порівняно з GPT-4, в поєднанні з токенами міркування, які оплачуються як виведення, створює економіку інференції, що сприяє операторам з високопропускними архітектурами пам'яті та ефективними системами групування.
Аналіз бенчмарків: де GPT-5.2 лідирує
Випуск грудня 2025 року встановив нові рекорди в бенчмарках міркування, математики та розробки програмного забезпечення. Розуміння того, які можливості найбільше покращилися, показує, де інвестиції в обчислення дають віддачу.
Бенчмарки міркування
| Бенчмарк | 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% |
Джерела: OpenAI1, IntuitionLabs5, Vellum6
ARC-AGI-2 заслуговує на особливу увагу. Розроблений для тестування флюїдного міркування та протистояння запам'ятовуванню, бенчмарк показав GPT-5.2 Thinking на рівні 52,9% порівняно з 17,6% для GPT-5.1.5 3x покращення за одномісячний цикл випуску свідчить про архітектурні зміни, а не лише масштаб.
Математична продуктивність
| Бенчмарк | GPT-5.2 Thinking | GPT-5.1 | Покращення |
|---|---|---|---|
| AIME 2025 | 100% | 89% | +11 пунктів |
| FrontierMath (Tier 1-3) | 40.3% | 31.0% | +9.3 пункти |
Ідеальні результати AIME без використання інструментів відрізняють GPT-5.2 від конкурентів, які потребують виконання коду для досягнення подібних результатів. FrontierMath оцінює здатність розв'язувати невирішені проблеми на межі передової математики, роблячи 40,3% розв'язувань сигналом міркування дослідницького рівня.7
Розробка програмного забезпечення
| Бенчмарк | GPT-5.2 | Claude Opus 4.5 | Різниця |
|---|---|---|---|
| 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 |
Джерела: OpenAI1, Kilo AI8, Sonar9
Claude Opus 4.5 зберігає незначну перевагу на SWE-Bench Verified, але GPT-5.2 Thinking лідирує на SWE-Bench Pro, який тестує чотири мови програмування та наголошує на стійкості до забруднення.1 Конкурентна динаміка свідчить, що жодна модель категорично не домінує в навантаженнях розробки програмного забезпечення.
Вимоги до інфраструктури: контекст і обчислення
400 000-токенове контекстне вікно представляє 5x розширення порівняно з межами GPT-4.10 Для провайдерів інференції довжина контексту визначає вимоги до пропускної здатності пам'яті більш безпосередньо, ніж кількість параметрів.
Вимоги до пам'яті та пропускної здатності
| Специфікація | GPT-5.2 | GPT-4 Turbo | Множник |
|---|---|---|---|
| Контекстне вікно | 400K токенів | 128K токенів | 3.1x |
| Максимальне вивед. | 128K токенів | 4K токенів | 32x |
| Ефективний KV кеш | ~12.8B елементів | ~4.1B елементів | 3.1x |
Джерела: OpenAI API Documentation11, LLM-Stats12
Масштабування KV кешу визначає розподіл пам'яті GPU під час інференції. 400K контекстне вікно з 128K здатністю виведення вимагає архітектур, оптимізованих для пропускної здатності пам'яті, а не чистої обчислювальної пропускної здатності.
Рекомендації GPU за навантаженням
| Профіль навантаження | Рекомендований GPU | Пам'ять | Пропуск. | Примітки |
|---|---|---|---|---|
| Короткий контекст (<32K) | H100 80GB | 80GB HBM3 | 3.35 TB/s | Економічно ефективний для стандартних запитів |
| Середній контекст (32K-100K) | H200 141GB | 141GB HBM3e | 4.8 TB/s | На 76% більше пам'яті, той самий 700W TDP |
| Довгий контекст (100K-400K) | B200 192GB | 192GB HBM3e | 8.0 TB/s | Потрібен для повного використання контексту |
| Мультитенантна інференція | GB200 NVL72 | 13.5TB загалом | 576 TB/s | 72 GPU уніфікований пул пам'яті |
Джерела: NVIDIA13, Introl GPU Analysis14
Пропускна здатність пам'яті B200 у 8 TB/s вирішує фундаментальну вузьку ланку для довгоконтекстної інференції. Оператори, які обслуговують навантаження GPT-5.2 у масштабі, потребують архітектур, оптимізованих для пам'яті, які традиційні розгортання H100 не можуть ефективно забезпечити.
Інфраструктура тренування: партнерство Microsoft і NVIDIA
Тренування GPT-5.2 покладалося на дата-центри Azure з системами H100, H200 та GB200-NVL72.15 Інфраструктура розкриває обчислювальну стратегію OpenAI для розробки передових моделей.
Відомі кластери тренування
| Місцезнаходження | Потужність | Покоління GPU | Виділений користувач |
|---|---|---|---|
| Wisconsin (Fairwater) | ~300MW GPU будівля | GB200 | Виключно OpenAI |
| Georgia (QTS) | ~300MW GPU будівля | GB200 | Виключно OpenAI |
| Arizona (4 будівлі) | ~130K GPU загалом | H100, H200, GB200 | Переважно OpenAI |
Джерело: Semi Analysis16
Кожен об'єкт Fairwater розміщує приблизно 150 000 GPU GB200 в одній GPU-будівлі, споживаючи енергію, еквівалентну 200 000 американських домогосподарств.16 Об'єкти Wisconsin і Georgia працюють виключно для навантажень OpenAI.
Багатохмарне розширення
OpenAI зобов'язалася витратити $38 мільярдів протягом семи років (2025-2031) на інфраструктуру AWS, забезпечуючи доступ до сотень тисяч GPU GB200 і GB300 на EC2 UltraServers.17 Угода, підписана 3 листопада 2025 року, диверсифікує обчислювальні поставки OpenAI поза межі Azure від Microsoft.
Бенчмарки продуктивності
| Система | Продуктивність тренування vs Hopper | Продуктивність за долар |
|---|---|---|
| GB200 NVL72 | 3x швидше | ~2x краще |
| GB300 NVL72 | 4x швидше | TBD |
Джерело: NVIDIA MLPerf Results18
GB200 NVL72 показав 3x швидшу продуктивність тренування на найбільших моделях у бенчмарках MLPerf Training порівняно з архітектурою Hopper, досягаючи майже 2x кращої продуктивності за долар.18
API економіка: ціноутворення та токени міркування
Ціноутворення GPT-5.2 відображає підвищену інтенсивність обчислень з важливою деталлю, що впливає на моделювання витрат: токени міркування.
Структура цін API
| Варіант моделі | Вхідні токени | Вихідні токени | Кешовані вхідні |
|---|---|---|---|
| GPT-5.2 (всі варіанти) | $1.75/1М | $14.00/1М | $0.175/1М |
| GPT-5 (порівняння) | $1.25/1М | $10.00/1М | $0.125/1М |
| Batch API | $0.875/1М | $7.00/1М | - |
Джерело: OpenAI Pricing19
40% збільшення ціни порівняно з GPT-5 відображає 5x розширення контексту та покращені можливості міркування.10 Ціноутворення кешованих вхідних даних у $0.175/1М токенів (зменшення в 10 разів) робить повторні запити до великих кодових баз економічно життєздатними.
Економіка токенів міркування
Thinking моделі генерують внутрішні токени міркування, які оплачуються як вихідні токени за $14.00/1М.19 Складні запити можуть генерувати тисячі невидимих токенів перед створенням остаточної відповіді, множачи витрати способами, які стандартні лічильники токенів пропускають.
| Складність запиту | Видиме виведення | Токени міркування | Справжня вартість виведення |
|---|---|---|---|
| Простий фактичний | 500 токенів | 200 токенів | $0.0098 |
| Багатоетапний аналіз | 2 000 токенів | 8 000 токенів | $0.14 |
| Розширене міркування | 5 000 токенів | 50 000 токенів | $0.77 |
Оцінки на основі документації OpenAI API11
Оператори повинні моніторити споживання токенів міркування для підтримання точного прогнозування витрат. Варіант Thinking генерує більше токенів міркування, ніж Instant, тоді як Pro може створювати розширені ланцюги міркування для дослідницьких навантажень.
Конкурентне позиціонування: GPT-5.2 проти Claude проти Gemini
Частка ринку та спеціалізація визначають конкурентний ландшафт на початку 2026 року.
Ринкова динаміка
| Метрика | GPT-5.2/ChatGPT | Gemini | Claude |
|---|---|---|---|
| Частка ринку (січень 2026) | ~68% | ~18% | ~8% |
| Частка ринку (липень 2025) | ~87% | ~5% | ~4% |
| Основна сила | Абстрактне міркування | Довгоконтекстна обробка | Розробка ПЗ |
| Річна вартість для підприємств | ~$56,500 | ~$70,000 | ~$150,000 |
Джерела: Medium Analysis20, Humai Comparison21
Частка ринку ChatGPT впала з 87% до 68%, оскільки контекстне вікно Gemini в 1 мільйон токенів привернуло корпоративні навантаження, насичені документами.20 Преміальне ціноутворення Claude відображає його домінування в завданнях розробки програмного забезпечення, де лідерство SWE-Bench Verified має цінність.
Лідерство бенчмарків за категоріями
| Категорія | Лідер | Рахунок | Другий | Рахунок |
|---|---|---|---|---|
| Абстрактне міркування (ARC-AGI-2) | GPT-5.2 Pro | 54.2% | Gemini 3 Deep Think | 45.1% |
| Наука рівня PhD (GPQA) | GPT-5.2 Pro | 93.2% | Gemini 3 Pro | 91.9% |
| Розробка ПЗ (SWE-Bench Verified) | Claude Opus 4.5 | 80.9% | GPT-5.2 | 80.0% |
| Довгий контекст (LongBench v2) | Gemini 3 Pro | 68.2% | GPT-5.2 | 54.5% |
| Математика (AIME 2025) | GPT-5.2 | 100% | Kimi K2.5 | 96.1% |
Джерела: Множинні аналізи бенчмарків56820
GPT-5.2 володіє чистим міркуванням та розв'язуванням абстрактних проблем. Claude командує розробкою програмного забезпечення. Gemini перевершує в навантаженнях, насичених документами.20 Оператори інфраструктури повинні узгоджувати конфігурації GPU з сімействами моделей, які пріоритизують їхні навантаження.
Наслідки для планування інфраструктури
Результати бенчмарків перетворюються в конкретні рішення щодо інфраструктури для операторів, які обслуговують навантаження AI інференції.
Вимоги до пропускної здатності пам'яті за моделлю
| Модель | Контекстне вікно | Рекомендована мін. пропускна здатність | Клас GPU |
|---|---|---|---|
| GPT-5.2 (повний контекст) | 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 |
Довгоконтекстні навантаження вимагають пропускної здатності пам'яті, яка перевищує можливості H100. Оператори, які планують розгортання GPT-5.2 в масштабі, повинні бюджетувати мінімум H200, з перевагою B200 для навантажень, що використовують повне 400K контекстне вікно.
Міркування щодо потужності та охолодження
| GPU | TDP | Вимога охолодження | Потужність на запит 400K контексту |
|---|---|---|---|
| H100 | 700W | Повітряне охолодження можливе | Високе (обмежене пам'яттю) |
| H200 | 700W | Повітряне охолодження можливе | Помірне |
| B200 | 1000W | Рідинне охолодження рекомендовано | Оптимальне |
Джерела: NVIDIA Specifications13, Introl Analysis14
TDP B200 у 1000W вимагає модернізації інфраструктури охолодження. Глобальна здатність розгортання Introl охоплює повний стек від подачі енергії до встановлення рідинного охолодження, дозволяючи операторам розгортати кластери B200 без перепроектування існуючих об'єктів.
Ключові висновки
Для планувальників інфраструктури
400K контекстне вікно GPT-5.2 створює вузькі місця пропускної здатності пам'яті, які розгортання H100 не можуть ефективно вирішити. Плануйте мінімум H200 для виробничої інференції, з розподілами B200 для навантажень, що потребують повного використання контексту. 32x збільшення максимальних вихідних токенів посилює вимоги до пропускної здатності під час фаз генерації.
Для команд експлуатації
Моніторинг токенів міркування стає важливим для управління витратами. Впроваджуйте облік токенів, який розділяє видиме виведення від токенів міркування для підтримання точного прогнозування. Ціноутворення кешованих вхідних даних із зменшенням в 10 разів робить стратегії постійного контексту економічно привабливими для повторних шаблонів запитів.
Для стратегічних осіб, що приймають рішення
Зміни частки ринку з 87% до 68% для ChatGPT вказують на фрагментацію, а не витіснення. Сила Gemini в довгому контексті та лідерство Claude в розробці програмного забезпечення свідчать про мульти-модельні стратегії для підприємств з різноманітними навантаженнями. Інвестиції в інфраструктуру повинні підтримувати гетерогенне обслуговування моделей, а не оптимізацію одного постачальника.
Посилання
-
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/ ↩
