20260107_165056_GPT-5.2已上线！不用魔法，国内直接用，国内最强镜像站，

OpenAI十周年，那个地表最强的AI，又回来了！新一代GPT-5.2「全家桶」直接把谷歌Gemini 3 Pro踩在脚下，专业实力更是堪比人类专家。

OpenAI深夜炸场！GPT-5.2震撼发布，全球AI王座再次易主。

谷歌的领先优势，只保持了不到一个月。

在「红色警报」后，OpenAI 在北京时间本周五拿出了最新的顶级模型 GPT-5.2 系列 —— 迄今为止在专业知识工作上最强大的模型系列。

作为地表最强通用模型，GPT-5.2专为解决那些让人头秃的「高难度知识型工作」而生。

在OpenAI公布的基准测试中，它几乎对Gemini 3 Pro实现了全方位碾压！

相比上一代，GPT-5.2在通用智能、超长文本理解、Agent工具调用以及视觉能力上，都实现了无死角的全面进化：

• SWE-Bench Pro：狂砍55.6%高分；
• LMArena代码竞技场：仅次于Claude Opus 4.5，稳坐全球第二把交椅；
• ARC-AGI-2：GPT-5.2 Pro以52.9%的绝对优势登顶全球第一；
• GDPval：覆盖44种职业知识，表现直接超越人类行业专家。

一句话总结：让它从头到尾（端到端）搞定复杂的现实世界任务，目前没有任何模型比它更强。

GPT-5.2 Instant，为日常工作与学习而打造：

• 与 GPT-5.1 一样温暖、对话自然
• 更清晰的讲解，把关键信息提前呈现
• 改进的操作指南与分步骤讲解
• 更强的技术写作与翻译能力
• 更好地支持学习与职业规划

GPT-5.2 Thinking，为专业级工作全面提升标准：

• 业界最先进的长上下文推理能力
• 在电子表格的生成、分析与排版方面取得重大提升
• 在演示文稿制作方面已有初步突破

GPT-5.2 Pro，在面对困难问题时最聪明、最值得信赖的模型：

• 在编程等复杂领域表现更强
• 最适合帮助并加速科学研究的模型

GPT-5.2 的设计目标，就是为人们创造更多经济价值：它在制作电子表格、构建演示文稿、编写代码、理解图像、处理超长上下文、使用工具，以及执行复杂的多步骤项目方面都有显著提升。

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真正的生产力不是空口无凭，让我们来看看数据，GPT-5.2 到底有多强。

在如图所示的众多基准测试中，GPT-5.2 均刷新了最新的 SOTA 水平。

你可以注意到，AIME 2025（数学）的分数是 100%，之前 Gemini 3 Pro 的分数是 95%；ARC-AGI-2（抽象推理）的分数是 52.9%，对比 Gemini 3 Pro 是 31.1 %；此外 SWE-bench pro（编码）的分数是 55.6%，对比 Gemini 3 Pro 是 43.3 %。

GPT-5.2 在 GDPval（知识工作）基准上的分数为 74.1%，OpenAI 声称这是 AI 模型首次达到了「人类专家水平」。

总体来看，GPT-5.2 在通用智能、长上下文理解、自主式工具调用以及视觉能力方面均带来了显著提升，使其比以往任何模型都更擅长端到端地完成复杂的真实世界任务。

山姆・奥特曼表示，GPT-5.2 是 OpenAI 很长一段时间以来最大的一次升级。

那些人类专家耗费4-8小时完成的任务，在人类评估中，GPT-5.2的胜率高达70.9%。

GPT‑5.2不负众望，在多项实际任务中表现得都更加出色——

创建电子表格、制作演示文稿、编写代码、感知图像、理解长上下文、使用工具、处理复杂的多步骤项目。

此前OpenAI的一份报告称，ChatGPT每天能为企业用户平均节省40–60分钟，而重度用户则表示每周能省下超过10小时。

与之前的模型相比，GPT-5.2 Thinking 对图像中各元素的位置关系理解得更加透彻，这对于「相对布局」在解决问题中起关键作用的任务尤为重要。

在下方的示例中，OpenAI 要求模型识别输入图像（本例中为主板）中的组件，并返回带有大致边界框的标签。即使在低质量图像上，GPT-5.2 也能识别出主要区域，并放置有时能与每个组件真实位置相匹配的框；而 GPT-5.1 仅标记了少数几个部分，且对其空间排列的理解要弱得多。

很明显，两个模型都存在错误，但 GPT-5.2 展示出了对图像更好的理解力。

这十年，他们取得了太多太多突破性的成就——

2016年，开源强化学习平台OpenAI Gym，成为学界、工业界RL研究的基础工具；

2017年，发表了Transformer核心理念的先驱研究：Learning to Remember Rare Events；

2018年，预训练语言模型GPT诞生，标志着大模型革命的开始；

2019年，1.5B参数GPT-2出世，自然语言爆发式迭代；

2020年，175B参数GPT-3引爆全网，超大规模模型时代来临；

2021年，Codex & DALL·E相继发布，代码与图像生成开启；

2022年，ChatGPT（GPT-3.5）真正引爆了全世界大模型革命，再之后的大事记大家都知道了。

奥特曼表示，「过去的十年非常精彩，OpenAI的工作比我想象的还要特别」。

💡国内如何使用GPT-5.2？

对于不会魔法、也没有海外账号的国内用户来说，GPT-5.2的官方使用门槛也是相当高的。

大家也都知道，官方开通的Plus会员，一个月20美元，加上各种银行卡手续费，相当于人民币200元每月，而且经常有被封号的风险 。

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名深耕行业的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

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接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。

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