GPT-5.2 在 ARC-AGI 上突破 90%：基础设施影响

GPT-5.2 在 ARC-AGI-1 上达到 90% 准确率，在 AIME 2025 上取得完美成绩。对基准测试结果和推理所需数据中心基础设施要求的分析。

Blake Crosley
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GPT-5.2 在 ARC-AGI 上突破 90%：基础设施影响

九十个百分点。GPT-5.2 Pro成为首个在ARC-AGI-1上突破这一阈值的AI模型，这是一个旨在衡量真正推理能力而非模式匹配的基准测试。1 这一成就同时伴随着在AIME 2025数学测试中的满分表现以及在FrontierMath专家级问题上40.3%的解决率。2 对于服务AI工作负载的基础设施运营商来说，基准测试数字本身不如驱动这些数字的因素重要：40万token的上下文窗口、12.8万token的输出容量，以及推理token以传统成本模型无法捕捉的方式成倍增加计算需求。

摘要

OpenAI于2025年12月11日发布了GPT-5.2，包含三个针对不同计算配置的变体：Instant(速度优化)、Thinking(扩展推理)和Pro(研究级工作负载)。3 该模型在GPQA Diamond(博士级科学)上达到93.2%，在SWE-Bench Pro(真实世界软件工程)上达到55.6%，在ARC-AGI-2上相比前代产品实现3倍提升。4 基础设施需求随能力扩展：相比GPT-4的5倍上下文扩展，结合作为输出计费的推理token，创造了有利于拥有高带宽内存架构和高效批处理系统的运营商的推理经济学。

基准测试分析：GPT-5.2的领先领域

2025年12月的发布在推理、数学和软件工程基准测试中创造了新记录。了解哪些能力改进最大有助于揭示计算投资的回报领域。

推理基准测试

基准测试 GPT-5.2 Pro GPT-5.2 Thinking Claude Opus 4.5 Gemini 3 Pro
ARC-AGI-1 (已验证) 90.0% 87.0% 82.3% 84.1%
ARC-AGI-2 (已验证) 54.2% 52.9% 37.6% 45.1%
GPQA Diamond 93.2% 92.4% 87.0% 91.9%

来源：OpenAI1、IntuitionLabs5、Vellum6

ARC-AGI-2特别值得关注。该基准测试旨在测试流体推理并抵制记忆化，显示GPT-5.2 Thinking达到52.9%，而GPT-5.1为17.6%。5 在一个月发布周期内3倍的改进表明是架构变化而非仅仅规模扩展。

数学性能

基准测试 GPT-5.2 Thinking GPT-5.1 改进
AIME 2025 100% 89% +11分
FrontierMath (1-3级) 40.3% 31.0% +9.3分

来源：OpenAI27

在不使用工具的情况下获得AIME满分，使GPT-5.2区别于需要代码执行才能达到类似结果的竞争对手。FrontierMath评估在高等数学前沿未解决问题上的能力，使40.3%的解决率成为研究级推理的信号。7

软件工程

基准测试 GPT-5.2 Claude Opus 4.5 差距
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

来源：OpenAI1、Kilo AI8、Sonar9

Claude Opus 4.5在SWE-Bench Verified上保持轻微领先，但GPT-5.2 Thinking在SWE-Bench Pro上领先，该测试涵盖四种编程语言并强调抗污染能力。1 竞争动态表明没有一个模型在软件工程工作负载上占据绝对优势。

基础设施要求：上下文和计算

40万token的上下文窗口相比GPT-4的限制实现了5倍扩展。10 对于推理提供商来说，上下文长度比参数数量更直接地驱动内存带宽需求。

内存和带宽需求

规格 GPT-5.2 GPT-4 Turbo 倍数
上下文窗口 40万 tokens 12.8万 tokens 3.1倍
最大输出 12.8万 tokens 4千 tokens 32倍
有效KV缓存 ~128亿 元素 ~41亿 元素 3.1倍

来源：OpenAI API文档11、LLM-Stats12

KV缓存扩展决定推理期间的GPU内存分配。具有12.8万输出能力的40万上下文窗口需要针对内存带宽而非原始计算吞吐量优化的架构。

按工作负载的GPU推荐

工作负载概况 推荐GPU 内存 带宽 备注
短上下文(<3.2万) H100 80GB 80GB HBM3 3.35 TB/s 标准查询的经济有效选择
中等上下文(3.2万-10万) H200 141GB 141GB HBM3e 4.8 TB/s 76%更多内存，同样700W TDP
长上下文(10万-40万) B200 192GB 192GB HBM3e 8.0 TB/s 充分利用上下文所需
多租户推理 GB200 NVL72 总计13.5TB 576 TB/s 72个GPU统一内存池

来源：NVIDIA13、Introl GPU分析14

B200的8 TB/s内存带宽解决了长上下文推理的根本瓶颈。大规模服务GPT-5.2工作负载的运营商需要传统H100部署无法高效提供的内存优化架构。

训练基础设施：Microsoft和NVIDIA合作

GPT-5.2训练依赖运行H100、H200和GB200-NVL72系统的Azure数据中心。15 该基础设施揭示了OpenAI在前沿模型开发方面的计算策略。

已知训练集群

位置 容量 GPU代次 专用用户
Wisconsin (Fairwater) ~300MW GPU建筑 GB200 OpenAI专用
Georgia (QTS) ~300MW GPU建筑 GB200 OpenAI专用
Arizona (4栋建筑) ~总计13万个GPU H100、H200、GB200 OpenAI主要

来源：Semi Analysis16

每个Fairwater设施在单个GPU建筑中容纳约15万个GB200 GPU，消耗相当于20万美国家庭的电力。16 Wisconsin和Georgia设施专门为OpenAI工作负载运行。

多云扩展

OpenAI承诺七年内(2025-2031)在AWS基础设施上投资380亿美元，提供对EC2 UltraServers上数十万GB200和GB300 GPU的访问。17 该协议于2025年11月3日签署，使OpenAI的计算供应多样化，超越Microsoft的Azure足迹。

性能基准测试

系统 相比Hopper的训练性能 性价比
GB200 NVL72 快3倍 ~好2倍
GB300 NVL72 快4倍 待定

来源：NVIDIA MLPerf结果18

GB200 NVL72在MLPerf训练基准测试中相比Hopper架构在最大模型上提供了3倍更快的训练性能，同时实现近2倍更好的性价比。18

API经济学：定价和推理Token

GPT-5.2定价反映了增加的计算强度，有一个影响成本建模的关键细节：推理token。

API定价结构

模型变体 输入Token 输出Token 缓存输入
GPT-5.2 (所有变体) $1.75/百万 $14.00/百万 $0.175/百万
GPT-5 (对比) $1.25/百万 $10.00/百万 $0.125/百万
批处理API $0.875/百万 $7.00/百万 -

来源：OpenAI定价19

相比GPT-5的40%价格增长反映了5倍上下文扩展和增强的推理能力。10 缓存输入定价为$0.175/百万token(10倍减少)使针对大型代码库的重复查询在经济上可行。

推理Token经济学

Thinking模型生成按输出token以$14.00/百万计费的内部推理token。19 复杂查询在产生最终答案前可能生成数千个不可见token，以标准token计数器无法捕捉的方式成倍增加成本。

查询复杂度 可见输出 推理Token 真实输出成本
简单事实性 500 tokens 200 tokens $0.0098
多步分析 2,000 tokens 8,000 tokens $0.14
扩展推理 5,000 tokens 50,000 tokens $0.77

基于OpenAI API文档的估算11

运营商必须监控推理token消耗以保持准确的成本预测。Thinking变体比Instant生成更多推理token，而Pro可以为研究级工作负载产生扩展推理链。

竞争定位：GPT-5.2 vs Claude vs Gemini

市场份额和专业化定义了2026年初的竞争格局。

市场动态

指标 GPT-5.2/ChatGPT Gemini Claude
市场份额(2026年1月) ~68% ~18% ~8%
市场份额(2025年7月) ~87% ~5% ~4%
主要优势 抽象推理 长上下文处理 软件工程
企业年度成本 ~$56,500 ~$70,000 ~$150,000

来源：Medium分析20、Humai比较21

随着Gemini的100万token上下文窗口吸引文档密集型企业工作负载，ChatGPT的市场份额从87%下降到68%。20 Claude的溢价定价反映其在SWE-Bench Verified领导地位能够创造价值的软件工程任务中的主导地位。

按类别的基准测试领先者

类别 领先者 分数 亚军 分数
抽象推理(ARC-AGI-2) GPT-5.2 Pro 54.2% Gemini 3 Deep Think 45.1%
博士级科学(GPQA) GPT-5.2 Pro 93.2% Gemini 3 Pro 91.9%
软件工程(SWE-Bench Verified) Claude Opus 4.5 80.9% GPT-5.2 80.0%
长上下文(LongBench v2) Gemini 3 Pro 68.2% GPT-5.2 54.5%
数学(AIME 2025) GPT-5.2 100% Kimi K2.5 96.1%

来源：多个基准测试分析56820

GPT-5.2在纯推理和抽象问题解决方面占主导地位。Claude在软件工程方面称雄。Gemini在文档密集型工作负载中表现出色。20 基础设施运营商必须将GPU配置与其工作负载优先考虑的模型系列对齐。

基础设施规划影响

基准测试结果转化为服务AI推理工作负载的运营商的具体基础设施决策。

按模型的内存带宽要求

模型 上下文窗口 推荐最小带宽 GPU级别
GPT-5.2 (完整上下文) 40万 8.0 TB/s B200/GB200
Claude Opus 4.5 20万 4.8 TB/s H200/B200
Gemini 3 Pro 100万 8.0+ TB/s B200/GB200

长上下文工作负载需要超过H100能力的内存带宽。规划大规模GPT-5.2部署的运营商应至少预算H200，对于利用完整40万上下文窗口的工作负载，B200是首选。

功耗和冷却考虑

GPU TDP 冷却要求 每40万上下文查询功耗
H100 700W 风冷可行 高(内存受限)
H200 700W 风冷可行 中等
B200 1000W 推荐液冷 最优

来源：NVIDIA规格13、Introl分析14

B200的1000W TDP需要冷却基础设施升级。Introl的全球部署能力解决从电力传输到液冷安装的完整堆栈，使运营商能够在不重新设计现有设施的情况下部署B200集群。

关键要点

对基础设施规划者

GPT-5.2的40万上下文窗口创造了H100部署无法高效解决的内存带宽瓶颈。生产推理至少规划H200，为需要完整上下文利用的工作负载分配B200。最大输出token的32倍增长在生成阶段加剧了带宽需求。

对运营团队

推理token监控对成本管理变得至关重要。实施将可见输出与推理token分离的token会计，以保持准确预测。缓存输入10倍减少定价使持久上下文策略对重复查询模式在经济上具有吸引力。

对战略决策者

ChatGPT市场份额从87%转移到68%表明碎片化而非替代。Gemini的长上下文优势和Claude的软件工程领导地位表明拥有多样化工作负载的企业应采用多模型策略。基础设施投资应支持异构模型服务而非单一供应商优化。

参考文献

  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/ ↩

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