GPT-5.2 Vượt Qua 90% ARC-AGI: Những Tác Động Đến Cơ Sở Hạ Tầng

GPT-5.2 đạt 90% ARC-AGI-1 và hoàn hảo AIME 2025. Phân tích kết quả benchmark và yêu cầu cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu cho suy luận.

Blake Crosley
14 min read Disclaimer
GPT-5.2 Vượt Qua 90% ARC-AGI: Những Tác Động Đến Cơ Sở Hạ Tầng

Chín mười phần trăm. GPT-5.2 Pro đã trở thành mô hình AI đầu tiên vượt qua ngưỡng đó trên ARC-AGI-1, một benchmark được thiết kế để đo lường khả năng suy luận thực sự thay vì khớp mẫu.1 Thành tựu này đến cùng với điểm số hoàn hảo trên toán học AIME 2025 và tỷ lệ giải quyết 40,3% trên các bài toán cấp chuyên gia của FrontierMath.2 Đối với các nhà vận hành hạ tầng phục vụ khối lượng công việc AI, các con số benchmark quan trọng ít hơn những gì thúc đẩy chúng: cửa sổ ngữ cảnh 400.000 token, khả năng đầu ra 128.000 token, và các token suy luận làm tăng gấp bội yêu cầu tính toán theo những cách mà các mô hình chi phí truyền thống không thể nắm bắt.

TL;DR

OpenAI phát hành GPT-5.2 vào ngày 11 tháng 12 năm 2025, với ba biến thể nhắm đến các hồ sơ tính toán khác nhau: Instant cho tốc độ, Thinking cho suy luận mở rộng, và Pro cho khối lượng công việc cấp nghiên cứu.3 Mô hình đạt được 93,2% trên GPQA Diamond (khoa học cấp tiến sĩ), 55,6% trên SWE-Bench Pro (kỹ thuật phần mềm thế giới thực), và đại diện cho một bước nhảy 3x trên ARC-AGI-2 so với người tiền nhiệm.4 Yêu cầu hạ tầng tăng theo khả năng: mở rộng ngữ cảnh 5x so với GPT-4, kết hợp với các token suy luận được tính như đầu ra, tạo ra kinh tế suy luận có lợi cho các nhà vận hành với kiến trúc bộ nhớ băng thông cao và hệ thống batching hiệu quả.

Phân Tích Benchmark: Nơi GPT-5.2 Dẫn Đầu

Bản phát hành tháng 12 năm 2025 đã thiết lập các kỷ lục mới trên các benchmark suy luận, toán học và kỹ thuật phần mềm. Hiểu được khả năng nào cải thiện nhiều nhất sẽ tiết lộ nơi các khoản đầu tư tính toán mang lại lợi nhuận.

Benchmark Suy Luận

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%

Nguồn: OpenAI1, IntuitionLabs5, Vellum6

ARC-AGI-2 đáng được chú ý đặc biệt. Được thiết kế để kiểm tra suy luận linh hoạt và chống lại việc ghi nhớ, benchmark cho thấy GPT-5.2 Thinking ở mức 52,9% so với 17,6% của GPT-5.1.5 Sự cải thiện 3x trong chu kỳ phát hành một tháng cho thấy những thay đổi kiến trúc chứ không chỉ là quy mô.

Hiệu Suất Toán Học

Benchmark GPT-5.2 Thinking GPT-5.1 Cải thiện
AIME 2025 100% 89% +11 điểm
FrontierMath (Tier 1-3) 40.3% 31.0% +9.3 điểm

Nguồn: OpenAI27

Điểm số AIME hoàn hảo mà không sử dụng công cụ làm GPT-5.2 khác biệt với các đối thủ cạnh tranh cần thực thi mã để đạt được kết quả tương tự. FrontierMath đánh giá khả năng trên các vấn đề chưa được giải quyết ở biên giới của toán học tiên tiến, khiến tỷ lệ giải quyết 40,3% trở thành tín hiệu của suy luận cấp nghiên cứu.7

Kỹ Thuật Phần Mềm

Benchmark GPT-5.2 Claude Opus 4.5 Chênh lệch
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

Nguồn: OpenAI1, Kilo AI8, Sonar9

Claude Opus 4.5 duy trì lợi thế nhỏ trên SWE-Bench Verified, nhưng GPT-5.2 Thinking dẫn đầu trên SWE-Bench Pro, kiểm tra bốn ngôn ngữ lập trình và nhấn mạnh khả năng chống nhiễm.1 Động lực cạnh tranh cho thấy không có mô hình nào thống trị khối lượng công việc kỹ thuật phần mềm một cách tuyệt đối.

Yêu Cầu Hạ Tầng: Ngữ Cảnh và Tính Toán

Cửa sổ ngữ cảnh 400.000 token đại diện cho sự mở rộng 5x so với giới hạn của GPT-4.10 Đối với các nhà cung cấp suy luận, độ dài ngữ cảnh thúc đẩy yêu cầu băng thông bộ nhớ trực tiếp hơn so với số lượng tham số.

Yêu Cầu Bộ Nhớ và Băng Thông

Thông số kỹ thuật GPT-5.2 GPT-4 Turbo Hệ số nhân
Cửa sổ ngữ cảnh 400K tokens 128K tokens 3.1x
Đầu ra tối đa 128K tokens 4K tokens 32x
KV Cache hiệu quả ~12.8B elements ~4.1B elements 3.1x

Nguồn: Tài liệu API OpenAI11, LLM-Stats12

Quy mô KV cache xác định việc phân bổ bộ nhớ GPU trong quá trình suy luận. Cửa sổ ngữ cảnh 400K với khả năng đầu ra 128K yêu cầu các kiến trúc được tối ưu hóa cho băng thông bộ nhớ thay vì thông lượng tính toán thô.

Khuyến Nghị GPU Theo Khối Lượng Công Việc

Hồ sơ khối lượng công việc GPU khuyến nghị Bộ nhớ Băng thông Ghi chú
Ngữ cảnh ngắn (<32K) H100 80GB 80GB HBM3 3.35 TB/s Hiệu quả chi phí cho các truy vấn tiêu chuẩn
Ngữ cảnh trung (32K-100K) H200 141GB 141GB HBM3e 4.8 TB/s Nhiều bộ nhớ hơn 76%, cùng TDP 700W
Ngữ cảnh dài (100K-400K) B200 192GB 192GB HBM3e 8.0 TB/s Cần thiết để sử dụng ngữ cảnh đầy đủ
Suy luận multi-tenant GB200 NVL72 13.5TB total 576 TB/s 72 GPUs pool bộ nhớ thống nhất

Nguồn: NVIDIA13, Phân tích GPU Introl14

Băng thông bộ nhớ 8 TB/s của B200 giải quyết nút thắt cơ bản cho suy luận ngữ cảnh dài. Các nhà vận hành phục vụ khối lượng công việc GPT-5.2 ở quy mô lớn cần các kiến trúc được tối ưu hóa bộ nhớ mà các triển khai H100 truyền thống không thể cung cấp hiệu quả.

Hạ Tầng Training: Hợp Tác Microsoft và NVIDIA

Training GPT-5.2 dựa vào các trung tâm dữ liệu Azure chạy hệ thống H100, H200 và GB200-NVL72.15 Hạ tầng này tiết lộ chiến lược tính toán của OpenAI cho việc phát triển mô hình tiên tiến.

Các Cluster Training Đã Biết

Vị trí Công suất Thế hệ GPU Người dùng độc quyền
Wisconsin (Fairwater) ~300MW tòa nhà GPU GB200 OpenAI độc quyền
Georgia (QTS) ~300MW tòa nhà GPU GB200 OpenAI độc quyền
Arizona (4 tòa nhà) ~130K GPUs tổng cộng H100, H200, GB200 OpenAI chính

Nguồn: Semi Analysis16

Mỗi cơ sở Fairwater chứa khoảng 150.000 GPU GB200 trong một tòa nhà GPU duy nhất, tiêu thụ năng lượng tương đương 200.000 hộ gia đình Mỹ.16 Các cơ sở Wisconsin và Georgia hoạt động độc quyền cho khối lượng công việc OpenAI.

Mở Rộng Multi-Cloud

OpenAI cam kết 38 tỷ đô la trong bảy năm (2025-2031) cho hạ tầng AWS, cung cấp quyền truy cập vào hàng trăm nghìn GPU GB200 và GB300 trên EC2 UltraServers.17 Thỏa thuận được ký ngày 3 tháng 11 năm 2025, đa dạng hóa nguồn cung tính toán của OpenAI ngoài phạm vi Azure của Microsoft.

Benchmark Hiệu Suất

Hệ thống Hiệu suất Training vs Hopper Hiệu suất trên Đô la
GB200 NVL72 Nhanh hơn 3x Tốt hơn ~2x
GB300 NVL72 Nhanh hơn 4x TBD

Nguồn: Kết quả NVIDIA MLPerf18

GB200 NVL72 mang lại hiệu suất training nhanh hơn 3x trên các mô hình lớn nhất trong các benchmark MLPerf Training so với kiến trúc Hopper, trong khi đạt được hiệu suất trên đô la tốt hơn gần 2x.18

Kinh Tế API: Định Giá và Token Suy Luận

Định giá GPT-5.2 phản ánh cường độ tính toán tăng lên, với một chi tiết quan trọng ảnh hưởng đến mô hình chi phí: token suy luận.

Cấu Trúc Định Giá API

Biến thể mô hình Token đầu vào Token đầu ra Đầu vào cached
GPT-5.2 (tất cả biến thể) $1.75/1M $14.00/1M $0.175/1M
GPT-5 (so sánh) $1.25/1M $10.00/1M $0.125/1M
Batch API $0.875/1M $7.00/1M -

Nguồn: Định giá OpenAI19

Mức tăng giá 40% so với GPT-5 phản ánh sự mở rộng ngữ cảnh 5x và khả năng suy luận nâng cao.10 Định giá đầu vào cached ở $0.175/1M token (giảm 10x) làm cho các truy vấn lặp lại trên các codebase lớn trở nên khả thi về mặt kinh tế.

Kinh Tế Token Suy Luận

Các mô hình Thinking tạo ra các token suy luận nội bộ được tính như token đầu ra ở mức $14.00/1M.19 Các truy vấn phức tạp có thể tạo ra hàng nghìn token vô hình trước khi đưa ra câu trả lời cuối cùng, nhân chi phí theo những cách mà các bộ đếm token tiêu chuẩn không thể nắm bắt.

Độ phức tạp truy vấn Đầu ra nhìn thấy Token suy luận Chi phí đầu ra thực
Thông tin đơn giản 500 tokens 200 tokens $0.0098
Phân tích nhiều bước 2,000 tokens 8,000 tokens $0.14
Suy luận mở rộng 5,000 tokens 50,000 tokens $0.77

Ước tính dựa trên tài liệu API OpenAI11

Các nhà vận hành phải giám sát tiêu thụ token suy luận để duy trì dự báo chi phí chính xác. Biến thể Thinking tạo ra nhiều token suy luận hơn Instant, trong khi Pro có thể tạo ra các chuỗi suy luận mở rộng cho khối lượng công việc cấp nghiên cứu.

Định Vị Cạnh Tranh: GPT-5.2 vs Claude vs Gemini

Thị phần và chuyên môn hóa xác định bối cảnh cạnh tranh vào đầu năm 2026.

Động Lực Thị Trường

Chỉ số GPT-5.2/ChatGPT Gemini Claude
Thị phần (tháng 1/2026) ~68% ~18% ~8%
Thị phần (tháng 7/2025) ~87% ~5% ~4%
Điểm mạnh chính Suy luận trừu tượng Xử lý ngữ cảnh dài Kỹ thuật phần mềm
Chi phí hàng năm doanh nghiệp ~$56,500 ~$70,000 ~$150,000

Nguồn: Phân tích Medium20, So sánh Humai21

Thị phần của ChatGPT giảm từ 87% xuống 68% khi cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token của Gemini thu hút các khối lượng công việc doanh nghiệp nặng về tài liệu.20 Định giá cao của Claude phản ánh sự thống trị trong các tác vụ kỹ thuật phần mềm nơi sự lãnh đạo SWE-Bench Verified tạo ra giá trị.

Lãnh Đạo Benchmark Theo Danh Mục

Danh mục Người dẫn đầu Điểm Á quân Điểm
Suy luận trừu tượng (ARC-AGI-2) GPT-5.2 Pro 54.2% Gemini 3 Deep Think 45.1%
Khoa học cấp tiến sĩ (GPQA) GPT-5.2 Pro 93.2% Gemini 3 Pro 91.9%
Kỹ thuật phần mềm (SWE-Bench Verified) Claude Opus 4.5 80.9% GPT-5.2 80.0%
Ngữ cảnh dài (LongBench v2) Gemini 3 Pro 68.2% GPT-5.2 54.5%
Toán học (AIME 2025) GPT-5.2 100% Kimi K2.5 96.1%

Nguồn: Nhiều phân tích benchmark56820

GPT-5.2 sở hữu suy luận thuần túy và giải quyết vấn đề trừu tượng. Claude thống trị kỹ thuật phần mềm. Gemini xuất sắc trong các khối lượng công việc nặng về tài liệu.20 Các nhà vận hành hạ tầng phải căn chỉnh cấu hình GPU với các gia đình mô hình mà khối lượng công việc của họ ưu tiên.

Tác Động Lập Kế Hoạch Hạ Tầng

Kết quả benchmark chuyển đổi thành các quyết định hạ tầng cụ thể cho các nhà vận hành phục vụ khối lượng công việc suy luận AI.

Yêu Cầu Băng Thông Bộ Nhớ Theo Mô Hình

Mô hình Cửa sổ ngữ cảnh Băng thông tối thiểu khuyến nghị Loại GPU
GPT-5.2 (ngữ cảnh đầy đủ) 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

Các khối lượng công việc ngữ cảnh dài yêu cầu băng thông bộ nhớ vượt quá khả năng của H100. Các nhà vận hành lập kế hoạch triển khai GPT-5.2 ở quy mô lớn nên ngân sách cho H200 tối thiểu, với B200 được ưa thích cho các khối lượng công việc sử dụng cửa sổ ngữ cảnh 400K đầy đủ.

Cân Nhắc Về Điện và Làm Mát

GPU TDP Yêu cầu làm mát Điện trên mỗi truy vấn ngữ cảnh 400K
H100 700W Làm mát không khí khả thi Cao (bị giới hạn bộ nhớ)
H200 700W Làm mát không khí khả thi Vừa phải
B200 1000W Khuyến nghị làm mát bằng chất lỏng Tối ưu

Nguồn: Thông số kỹ thuật NVIDIA13, Phân tích Introl14

TDP 1000W của B200 yêu cầu nâng cấp hạ tầng làm mát. Khả năng triển khai toàn cầu của Introl giải quyết toàn bộ stack từ cung cấp điện đến lắp đặt làm mát bằng chất lỏng, cho phép các nhà vận hành triển khai các cluster B200 mà không cần thiết kế lại các cơ sở hiện có.

Điểm Chính

Cho Các Nhà Lập Kế Hoạch Hạ Tầng

Cửa sổ ngữ cảnh 400K của GPT-5.2 tạo ra các nút thắt băng thông bộ nhớ mà các triển khai H100 không thể giải quyết hiệu quả. Lập kế hoạch H200 tối thiểu cho suy luận sản xuất, với phân bổ B200 cho các khối lượng công việc yêu cầu sử dụng ngữ cảnh đầy đủ. Sự gia tăng 32x trong token đầu ra tối đa làm trầm trọng thêm yêu cầu băng thông trong các giai đoạn tạo ra.

Cho Các Đội Vận Hành

Giám sát token suy luận trở nên thiết yếu cho quản lý chi phí. Thực hiện kế toán token tách biệt đầu ra nhìn thấy khỏi token suy luận để duy trì dự báo chính xác. Định giá đầu vào cached với mức giảm 10x làm cho các chiến lược ngữ cảnh liên tục trở nên hấp dẫn về mặt kinh tế cho các mẫu truy vấn lặp lại.

Cho Các Nhà Quyết Định Chiến Lược

Sự thay đổi thị phần từ 87% xuống 68% cho ChatGPT chỉ ra sự phân mảnh chứ không phải thay thế. Điểm mạnh ngữ cảnh dài của Gemini và khả năng lãnh đạo kỹ thuật phần mềm của Claude cho thấy các chiến lược đa mô hình cho các doanh nghiệp với khối lượng công việc đa dạng. Các khoản đầu tư hạ tầng nên hỗ trợ phục vụ mô hình không đồng nhất thay vì tối ưu hóa một nhà cung cấp duy nhất.

Tài Liệu Tham Khảo

  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

Máy Tính ROI Làm Mát Ngâm Chìm: Hoàn Vốn 2-4 Năm Cho Khối Lượng Công Việc AI

Máy Tính ROI Làm Mát Ngâm Chìm: Hoàn Vốn 2-4 Năm Cho Khối Lư...

Hành lang AI Vương quốc Anh: Trung tâm Điện toán Mới Nổi của London

Hành lang AI Vương quốc Anh: Trung tâm Điện toán Mới Nổi của...

Hiệu quả Sử dụng Nước: Làm mát Trung tâm Dữ liệu AI Không Gây Khủng hoảng

Hiệu quả Sử dụng Nước: Làm mát Trung tâm Dữ liệu AI Không Gâ...

Yêu cầu báo giá_

Hãy cho chúng tôi biết về dự án của bạn và chúng tôi sẽ phản hồi trong vòng 72 giờ.

> TRUYỀN_TẢI_HOÀN_TẤT
✓

Đã Nhận Yêu cầu_

Cảm ơn bạn đã gửi yêu cầu. Đội ngũ của chúng tôi sẽ xem xét và phản hồi trong vòng 72 giờ.

ĐANG XẾP HÀNG XỬ LÝ