OpenAI近日发布GPT-5.2系列模型，在实用功能与专业领域表现上实现全面突破。这款新模型不仅延续了前代版本的技术优势，更在办公效率、代码开发、科学研究和复杂任务处理等场景中展现出显著提升，引发行业广泛关注。
在办公场景中，GPT-5.2的"打工能力"得到专项强化。测试数据显示，其Thinking版本在人力资源表格制作、PPT设计等任务中，效率较前代提升超过30%。面对航班延误、转机错过等复杂行程问题，该模型能自动完成机票改签、特殊座位安排及赔偿申请等全流程操作。投行分析师实测表明，在构建企业财务模型任务中，其得分从59.1%跃升至68.4%，能精准处理三表联动、杠杆收购等高级建模需求。
代码开发领域迎来新纪录。在涵盖Python、Java、Typescript和Go的SWE-Bench Pro评测中，GPT-5.2 Thinking取得55.6%的得分，特别在前端开发及3D UI设计方面表现突出。早期测试者反馈，该模型能高效处理复杂交互界面，显著减少开发周期。长文档处理能力同样突破性进展，在256k上下文长度的测试中，模型准确率接近100%，虽在8倍长度测试中性能有所下降，但通过简洁回复模式仍可维持高效工作流。
科学辅助能力成为最大亮点。在研究生水平问答评测GPQA Diamond中，Pro版本以93.2%的准确率领先行业，FrontierMath数学评测解题率达40.3%。实际案例显示，该模型已能参与统计学习理论的前沿研究，其提出的证明方案经同行评审验证有效。视觉理解方面，模型对科学图表的分析错误率降低50%，配合Python工具在高分辨率图形推理测试中得分86.3%。
工具调用能力测试中，GPT-5.2在电信客服场景取得98.7%的准确率，零售场景达82%，展现出强大的端到端问题解决能力。经济价值评估显示，在GDPval测试覆盖的44个职业领域中，模型完成人类需4-8小时任务的速度是专家的11倍，成本不足百分之一，且71%的任务成果达到专业水平。事实准确性方面，幻觉问题发生率从8.8%降至6.2%，但官方仍建议关键内容需人工复核。
核心研发团队呈现新特征。公开信息显示，主导此次升级的科学家多为2024年后加入的新成员，包括北大数学系校友、斯坦福统计学博士Yu Bai，UC伯克利博士Yaodong Yu等数学专业背景人才。这种人才结构变化，或许解释了模型在科学计算和复杂逻辑推理方面的显著进步。目前用户可通过ChatGPT的Plus、Pro等套餐体验新功能，生成复杂内容约需数分钟处理时间。
