OpenAI发布GPT-5.2模型，在逻辑推理、目标求解和动态消耗控制方面超越前代，复杂问题表现优异且平均成本更低。尽管归纳洞察能力有所减弱，但GPT-5.2的发布暂时缓解了OpenAI在激烈AI竞争中的压力，巩固了其技术领先地位，为未来与Gemini等模型的竞争奠定了基础。
短的结论：斗罢艰险又出发
基本情况：
北美四家谁也不愿意，也不能认输。GPT-5.1 发布一周后，Gemini 3 Pro 以全胜之姿技惊四座。再一周，Anthropic的Opus 4.5 则宣告了编程王者非我莫属。再一周，大洋彼岸的源神DeepSeek 暗示了顶级智力并非闭源专属。
这种情况下，OpenAI 是不可能坐得住的，1年前的12月，正是OpenAI o1 模型打响大推理时代第一枪。一年后的12月，也应当由OpenAI 对一年以来的推理模型炼丹心得做一个总结。
GPT-5.2 正是这样一款模型，他代表了OpenAI 在GPT-5 这一代模型上的训练技术集大成。在智力上限，复杂应用，自主规划等多个方面，都比5 和5.1 更为精准和精致。
在进入正文之前，请容许笔者对测试做一点补充说明，目前的测试成绩并非GPT-5.2 的完整水平，因为12月的题目更换还没有来得及做，本次测试只更新了1题，导致头部模型的差距没有拉开。这些工作将在12月持续进行，最终体现在12月的月榜中。
逻辑成绩：
改进：
- 目标求解：在所有逻辑问题中，一部分题目可以归类为，在明确指定目标下，求最佳路径或可行性的问题。目标求解的能力直接影响大模型在真实应用场景中，已知存在答案的情况下，能否稳定找到答案的性能。体现在编程上，则是能否从海量代码中准确找到需要修改的位置。GPT-5.2 在这类问题上，显然比先前5.1 和 5 版本都更加优秀。测试题中相关的题目，以及本次专门新增的#53 题，GPT-5.2 极限都可以做到满分。其中#46 字母组合问题，GPT-5.2 甚至给出了一组完全满足要求的非标准答案。这在之前测试中从未出现。值得额外补充一点，之前DeepSeek V3.2s 在#49 题拿下首杀，代价是接近80K Token。现在5.2 也可以满分，消耗仅60K Token。
- 动态消耗：OpenAI 在发布5.1 时，就强调了模型具备动态控制消耗能力，对简单问题快速作答，对复杂问题分配更多Token进入深度思考。这个特性在5.1 上体现的不够明显，而到了5.2 就非常显著。简单题目消耗低至1400 Token，复杂题则高至66K Token。对比Gemini 3 Pro，则是在3K ~ 38K 范围。最终5.2 的平均Token远低于5.1，虽然5.2 定价更高，但平均成本反而低于5.1。
不足：
- 归纳洞察能力：GPT-5.2 的归纳总结能力比5.1 基本持平，但不稳定性更高。比如之前5.1 在#52 棋谱阅读问题上神来之笔，精准洞察棋手心态，在5.2 上没有出现。5.2 在这类问题上变得更保守，不愿意做过于超前的假设，导致找不到需要发散和灵感才能找到的破局点。
- 幻觉：GPT-5.2 的上下文幻觉基本持平GPT-5，好于GPT-5.1。长文本的信息提取精度做不到稳定无差，算是世界第一梯队的标准表现略好一些。
赛博史官曰：
世界第一的位置只能有一个。Anthropic或许可以靠广泛的应用落地成为一霸，但OpenAI 没得选，他必须做那个制御天下的王。OpenAI 给自己的定位未来世界的领导者，是救世主。Opus的编程第一，5.2 必须要拿回来。Gemini 3 Pro的多模态第一，5.2 没有拿回来，未来还必有一战。过去的11月或者是Sam最为坐卧不安的一个月，好在GPT-5.2 暂时缓解了大众对OpenAI 是否还是那个王的信任危机。
踏平坎坷成大道，斗罢艰险又出发。
最后
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。
我整理出这套 AI 大模型突围资料包：
- ✅AI大模型学习路线图
- ✅Agent行业报告
- ✅100集大模型视频教程
- ✅大模型书籍PDF
- ✅DeepSeek教程
- ✅AI产品经理入门资料
完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇
为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？
人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。
智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。
AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。
资料包有什么？
①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥
包含提示词工程、RAG、Agent等技术点
② AI大模型学习路线图（还有视频解说）
全过程AI大模型学习路线
③学习电子书籍和技术文档
市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的
④各大厂大模型面试题目详解
⑤ 这些资料真的有用吗?
这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。
所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。
资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。
智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念，通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势，构建起"前沿课程+智能实训+精准就业"的高效培养体系。
课堂上不光教理论，还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事！
如果说你是以下人群中的其中一类，都可以来智泊AI学习人工智能，找到高薪工作，一次小小的“投资”换来的是终身受益！
应届毕业生：无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。
零基础转型：非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界。
业务赋能 突破瓶颈：传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型。
👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓**
