GPT 5.2 Pro
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OpenAI | 400,000 令牌上下文 | 输入 $21.00/M，输出 $168.00/M。GPT-5.2 Pro 是 OpenAI 最先进的模型，在智能体编码和长上下文性能方面较 GPT-5 Pro 有重大提升。针对需要逐步推理、指令遵循和高准确度的复杂任务进行了优化，适用于高风险场景。支持测试时路由功能和高级提示理解，包括用户指定的“think hard about this”意图。改进包括减少幻觉、谄媚行为，并提升编码、写作和健康相关任务的表现。
本模型的指南
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船长笔记
2026-10-13 的笔记
GPT-5.2 Pro 是 OpenAI 最强大的模型，专为高风险工作设计，强调准确性、严谨推理和长文档处理。相比 GPT-5 Pro，在代理编码、减少幻觉和谄媚方面有提升，支持“深入思考”等意图信号。输入令牌每百万 21 美元，输出每百万 168 美元，定位专业和企业用户，不适合随意尝试。
以……著称
- 代理编码能力显著优于前代
- 40 万令牌上下文，适合大型代码库或长文档
- 较 GPT-5 Pro 幻觉和谄媚减少
- 支持推理意图信号，推理时响应用户指定意图
- 在医疗和高风险写作任务中指令遵循能力强
注意
- 输出成本高达每百万令牌 168 美元，长时间代理运行费用迅速增加。
- 权重封闭，仅 API 访问，无本地部署或自训练。
- 此价格档位应确保确实需要顶级性能后再使用。
推荐尝试的提示词
审计复杂代码库
这是一个包含多个模块的大型 Python 服务。请审查架构正确性，识别逻辑错误或竞态条件，提出具体重构建议，并逐步解释理由。请深入考虑边缘情况后回答。
推理复杂决策
一家医院考虑采用新分诊算法。该算法平均等待时间减少 12%，但漏诊关键病例率增加 0.3%。请分析决策者应权衡的伦理、运营和统计因素，并给出合理建议。
分析长文档
我附上一份 200 页的监管文件。请识别五个最重要的风险披露，用通俗语言解释每项含义，标记任何内部矛盾，并区分标准模板风险与公司特有风险。
与……比较
- gpt-oss-120b开源权重模型131,072 令牌上下文 · $0.15/M 输入，$0.60/M 输出
- gpt-oss-20b开源权重模型131,072 令牌上下文 · $0.02/M 输入，$0.09/M 输出
- GPT-6 Luna仅限API模型1,050,000 令牌上下文 · $0.10/M 输入，$0.50/M 输出
- GPT-5.6 Luna仅限API模型1,050,000 令牌上下文 · $0.20/M 输入，$1.20/M 输出
来自 openai 的更多文本模型
常见问题
- 我能本地运行 GPT-5.2 Pro 吗？
- 不能。OpenAI 未发布该模型权重，仅通过 API 提供。
- GPT-5.2 Pro 的费用和上下文窗口是多少？
- 输入令牌每百万 21.00 美元，输出令牌每百万 168.00 美元，上下文窗口为 400,000 令牌。
- GPT-5.2 Pro 与 GPT-5 Pro 有何区别？
- OpenAI 表示其在代理编码和长上下文性能上有重大提升，幻觉和谄媚减少，支持测试时路由和用户指定推理意图。
船长评语OpenAI 发布的最强模型，但高昂的输出成本意味着使用前应有明确需求。
船长根据模型自身描述和模型卡撰写这些笔记。价格和上下文大小为撰写时提供商的数据，可能会变动。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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这个评分是怎么计算的
这个模型还没有任何来源的流行度数据，所以它用一个低于 7,000° 的替代数值来保持列表完整。它永远不会排在有数据的模型前面。一旦有来源报告数据，分解就会显示在这里。
术语表：这里用到的术语
- 热度得分
- 一个数字，表示模型当前的使用和需求程度，范围从0°到9,999°。本站所有标注为最热门的榜单都按这个分数排序，别无他物。
- 基准线
- 所有有真实数据的模型起始于7,000°。分数范围是0°到9,999°；基准线以下的部分保留给无数据的替代模型，这样有数据的模型总是排在无数据模型之上。基准线对所有人相同，不影响排名；超过基准线的度数才是实际测量值。
- 下载等价量
- 得分中当作下载计算的所有项目总和：下载本身，每个种子上传者算1,000，每个AI Horde图片和每次生成网站的运行算一个。
- 对数刻度
- 以十为单位计数，而不是以一为单位：从1,000到10,000下载增加的热度和从10,000到100,000增加的热度相同。这样可以防止巨头压倒一切。
- 点赞
- 来自所有来源的点赞和竖起大拇指，每个点赞在对数刻度上价值半个下载。
- 采用率
- 模型当前每天的下载次数，基于两次读数的差值。权重是下载项的四分之一。
- 测量与估算
- 测量表示有两个来源的读数，且差异是真实的。估算表示只知道今天的总数，过去的数据是根据模型的生命周期分配的；网站会说明显示的是哪种。
- 做种者
- 指那些在线保存权重副本供他人通过种子下载的人，或者提供同样服务的托管镜像。每个做种者相当于1000次下载。
- AI Horde
- 一个志愿者网络，在捐赠的电脑上免费生成图片。它用某个模型生成的图片数量是公开的，每张图片算作一次下载。
- 生成网站
- 托管自己模型副本并允许用户生成的站点，比如PixAI、SeaArt和Yodayo。它们的下载计数和Civitai一样，每次生成算一次下载。
- OpenRouter 令牌
- 通过API提供的文本模型，如Claude或GPT，没有权重需要下载，因此其使用量以令牌计量：过去30天内通过OpenRouter（一种许多应用使用的网关）读取和生成的文本片段。每10,000,000个令牌计为一次下载。来源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)，CC BY 4.0。
- 完整模型（检查点）
- 权重文件本身，是能独立生成的文件。它会获得额外加分，因为附加组件依赖它。
- LoRA和嵌入
- 小型附加文件，用来引导别人的权重朝向某种风格、角色或概念。它们不能单独运行。
- 家族与权重
- 模型构建所基于的基础，比如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每个模型继承其家族权重的发布日期。
- 年龄
- 根据家族权重发布多久，扣除的度数：每年150°，最多750°。它保留了那些积累了多年下载量的老模型，防止它们被挤出榜单顶部。
- 家族加成
- 对当前网站重点推广的某个家族的LoRA给予的小幅度限制性加分，总是在分数细目中列出。
- 替代分数
- 给还没有任何来源报告的模型一个稳定的最低分数，这样榜单才完整。它永远不会高于有数据的模型。
- 新模型！（宽限期）
- 不到7天的新模型显示“新模型！”而非分数，且不参与排名。其分数从第一天开始计算，但一天大的模型增长最快，若不等待，周榜#1总是昨天刚发布的模型，而非持续一周的。
- 趋势
- 模型在某段时间内的增长与同一时间段内典型模型增长的对比。比典型快表示上升，比典型慢表示下降。
- 典型模型
- 目录的中间值：一半有数据的模型增长比它快，一半比它慢。
GPT 5.2 Pro 是 Text / LLM 系列的一个文本模型，收录于 ModelTrends.ai——一个只读的开源 AI 图像、视频和文本模型目录。你可以将它与其他 Text / LLM 模型比较，并查看热度分数了解趋势。
按模型系列浏览
Text / LLM 模型
434
Anima 模型
528
Chroma 模型
19
Fibo 模型
2
Flux 模型
1,496
Flux 2 / Klein 模型
1,239
Flux 3 模型
3
Moss 模型
3
Iris 模型
1
MiniMax H3 模型
364
Hunyuan 模型
204
Ideogram 模型
20
Krea2 模型
717
Qwen 模型
20
Qwen2 模型
47
Ltx2 模型
153