Kan jag köra GPT-5.2 lokalt?

Nej. GPT-5.2 är en sluten, endast API-modell från OpenAI; vikterna är inte publicerade och det finns inget sätt att köra den på egen hårdvara.

Vad kostar GPT-5.2 och hur stort är kontextfönstret?

Priset är 1,75 USD per miljon inmatningstoken och 14,00 USD per miljon utgångstoken, med ett kontextfönster på 400 000 token.

Hur skiljer sig GPT-5.2 från GPT-5.1?

OpenAI positionerar GPT-5.2 som en förbättring jämfört med GPT-5.1, särskilt inom agentisk prestanda, hantering av långa kontexter, pålitlighet i verktygsanvändning och sammanhang i långformssvar.

GPT 5.2

1232°

#llm #openai #vision #resonemang #agenter #kodning

Kör modellen

Erbjudanden / annonser

OpenRouter Terminal / API

Betala per token

Chatta med den här modellen i webbläsaren eller anropa den från din kod med en API-nyckel.

OpenAI | 400,000 token context | $1.75/M input, $14.00/M output. GPT-5.2 är den senaste frontier-modellen i GPT-5-serien, med starkare agentisk och långkontextprestanda jämfört med GPT-5.1. Den använder adaptivt resonemang för att dynamiskt fördela beräkning, svarar snabbt på enkla frågor samtidigt som den lägger mer djup på komplexa uppgifter. Byggd för bred uppgiftstäckning levererar GPT-5.2 konsekventa förbättringar inom matematik, kodning, vetenskap och verktygsanrop, med mer sammanhängande långformssvar och förbättrad verktygsanvändningspålitlighet.

Guider för denna modell

Öppna vikter vs öppen källkod vs endast API: vad du faktiskt får göra

Hur du väljer en AI-modell i oktober 2026: nyheter om stängd källkod och öppna vikter värda att ladda ner

De 10 billigaste ChatGPT-alternativen 2026: gratis lokala modeller, gratisnivåer och fastprisplaner

Alla guider

Kaptenens anteckningar

Skrivet av Captain, husets redaktör

Anteckningar från 2026-10-13

GPT-5.2 är OpenAIs senaste frontier-modell i GPT-5-serien, ett steg upp från GPT-5.1 med starkare agentisk prestanda och ett kontextfönster på 400 000 token. Dess adaptiva resonemang allokerar beräkning dynamiskt, så enkla förfrågningar förblir snabba medan svårare problem får mer djup. Den passar utvecklare och proffs som behöver pålitlig verktygsanvändning, arbete med långa dokument och bred uppgiftstäckning i en och samma modell.

Känd för

Adaptivt resonemang som automatiskt skalar beräkning efter uppgiftens komplexitet
Förbättrad pålitlighet i verktygsanvändning för agentiska och flerstegsarbetsflöden
400 000 token kontext för långa dokument och utökade samtal
Konsekventa förbättringar inom matematik, kodning och vetenskapliga arbetsbelastningar
Mer sammanhängande långformssvar än föregångaren GPT-5.1

Se upp för

Utgående token kostar 14,00 USD per miljon — kostnaderna stiger snabbt vid hög volym eller utförliga uppgifter.
Slutna vikter, endast API: du kan inte köra den lokalt eller inspektera modellen.
Vision listas som en kapacitet men tillverkaren har inte publicerat detaljer om dess omfattning eller begränsningar.

Bäst för

Agenter och verktygsanvändning

Promptar att prova

Flerstegs agentplan

Du har tillgång till ett webbsökverktyg och ett kodexekveringsverktyg. En användare vill veta marknadsvärdet för de fem största halvledarföretagen och sedan rita ett stapeldiagram sorterat i fallande ordning. Skriv ut varje verktygsanrop i ordning med exakta argument och förklara vad du gör om ett anrop ger ett fel.

Svår matematisk beviskontroll

Bevisa eller motbevisa: för alla heltal n större än 1 är summan av de egentliga delarna av n² alltid större än n. Visa ditt resonemang steg för steg, identifiera eventuella motexempel om de finns, och ange tydligt om påståendet gäller.

Sammanställning av långt dokument

Nedan finns ett 200-sidigt samgåendekontrakt. Identifiera varje klausul som skapar en materiell ogynnsam förändringsrätt för någon av parterna, citera exakt klausultext, notera sidnummer och sammanfatta på enkelt språk vad som utlöser varje rätt och vilka ekonomiska konsekvenser det har.

Jämför med

gpt-oss-120b
Öppen vikt-modell
131,072 tokens kontext · $0.15/M indata, $0.60/M utdata
gpt-oss-20b
Öppen vikt-modell
131,072 tokens kontext · $0.02/M indata, $0.09/M utdata
GPT-6 Luna
Endast API-modell
1,050,000 tokens kontext · $0.10/M indata, $0.50/M utdata
GPT-5.6 Luna
Endast API-modell
1,050,000 tokens kontext · $0.20/M indata, $1.20/M utdata

Fler textmodeller från openai

Vanliga frågor

Kan jag köra GPT-5.2 lokalt?: Nej. GPT-5.2 är en sluten, endast API-modell från OpenAI; vikterna är inte publicerade och det finns inget sätt att köra den på egen hårdvara.
Vad kostar GPT-5.2 och hur stort är kontextfönstret?: Priset är 1,75 USD per miljon inmatningstoken och 14,00 USD per miljon utgångstoken, med ett kontextfönster på 400 000 token.
Hur skiljer sig GPT-5.2 från GPT-5.1?: OpenAI positionerar GPT-5.2 som en förbättring jämfört med GPT-5.1, särskilt inom agentisk prestanda, hantering av långa kontexter, pålitlighet i verktygsanvändning och sammanhang i långformssvar.

Kaptens omdöme
Ett kapabelt steg upp från GPT-5.1 för agentiskt och långkontextarbete, men utgångspriset kräver att du håller svaren korta.

Kapten skriver dessa anteckningar från modellens egen beskrivning och model card. Priser och kontextstorlekar är från leverantören vid skrivtillfället och kan ändras.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Hur denna poäng räknas ihop

Den här modellen har ännu inga popularitetsdata från någon källa, så den har ett tillfälligt nummer under 7,000° som håller listorna kompletta. Den rankas aldrig högre än en modell med data. Uppdelningen visas här så fort en källa rapporterar den.

Ordlista: termerna som används här

Heat-poäng: Ett nummer för hur mycket en modell används och efterfrågas just nu, från 0° till 9 999°. Varje lista på den här sidan som säger hetast sorteras efter den och inget annat.
Golvet: De 7 000° som varje modell med verklig data börjar från. Skalan går från 0° till 9 999°; delen under golvet är reserverad för ersättare (modeller utan data), så att en modell med data alltid rankas över en utan. Golvet är samma för alla och avgör inget; graderna ovanför är själva mätningen.
Nedladdnings-ekvivalenter: Allt som poängen räknar som en nedladdning, summerat: själva nedladdningarna, varje torrent-seeder som 1 000, varje AI Horde-bild och varje körning på en genereringssajt som en.
Logaritmisk skala: Räknar i tiotal, inte i ental: att gå från 1 000 till 10 000 nedladdningar ger lika många grader som att gå från 10 000 till 100 000. Det hindrar jättar från att tränga ut allt annat.
Gillanden: Tummar upp och gillanden från alla källor, värda hälften av en nedladdning på den logaritmiska skalan.
Adoptionshastighet: Hur många nedladdningar per dag en modell får just nu, från skillnaden mellan två mätningar av en källa. En fjärdedels vikt av nedladdningsdelen.
Mätt och uppskattad: Mätt betyder att det finns två mätningar från en källa och skillnaden är verklig. Uppskattad betyder att bara dagens total är känd och det fördelas över modellens livstid; sidan visar vilken det är.
Seeder: Någon som håller en kopia av vikterna online för andra att ladda ner via torrent, eller en hostad spegel som gör samma sak. Varje sådan räknas som 1 000 nedladdningar.
AI Horde: Ett frivilligt nätverk som genererar bilder gratis på donerade datorer. Antalet bilder det har gjort med en modell är offentligt, och varje bild räknas som en nedladdning.
Genereringssajter: Sajter som hostar sina egna kopior av en modell och låter folk generera med den, som PixAI, SeaArt och Yodayo. Deras nedladdningar räknas som Civitaís och varje genereringskörning räknas som en nedladdning.
OpenRouter-token: En textmodell som nås via API, som Claude eller GPT, har inga vikter att ladda ner, så dess användning mäts i token: textbitar den läst och skrivit via OpenRouter, en gateway som många appar använder, under de senaste 30 dagarna. Varje 10,000,000 token räknas som en nedladdning. Källa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Full modell (checkpoint): Själva vikterna, filen som genererar självständigt. Den får en bonus eftersom tillägg beror på den.
LoRA och embedding: Små tilläggsfiler som styr någon annans vikter mot en stil, en karaktär eller ett koncept. De kan inte köras själva.
Familj och vikter: Basen en modell är byggd på, som SD 1.5, SDXL, Flux eller Wan. Varje modell ärver släppdatumet för sin familjs vikter.
Ålder: Poäng som dras av beroende på hur länge sedan familjens vikter släpptes: 150° per år, upp till 750°. Det behåller gamla nedladdningar som haft år på sig att samlas för att frysa toppen av listan.
Familjeboost: En liten, begränsad skjuts för LoRAs från en familj som den här sajten just nu vill lyfta fram, alltid med i uppdelningen.
Stand-in-poäng: Ett stabilt nummer under golvet som ges till en modell som ännu inte har rapporter från någon källa, så listorna förblir kompletta. Den rankas aldrig högre än en modell med data.
Ny! (karensperiod): En modell som är mindre än 7 dagar gammal visar Ny! istället för poäng och räknas inte i rankningen. Poängen räknas från dag ett, men en modell som är en dag gammal växer snabbare än allt annat, så utan väntan skulle veckans #1 alltid vara det som kom ut igår istället för det som hållit i en vecka.
Trend: Hur en modells tillväxt under en period jämförs med den typiska modellens tillväxt under samma period. Snabbare än vanligt läses som en ökning, långsammare som en nedgång.
Typisk modell: Mitten av katalogen: hälften av modellerna med siffror växte snabbare under perioden, hälften långsammare.

Liknande modeller

Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image)

Mistral Nemo Instruct 2407

TEXT / LLM

AI-modeller för bild-, video- och textgenerering

GPT 5.2 är en textmodell för familjen Text / LLM, listad på ModelTrends.ai, en skrivskyddad katalog över AI-modeller med öppen källkod för bild, video och text. Jämför den med andra Text / LLM-modeller och se dess hettapoäng.

Fler Text / LLM-modeller llm openai vision resonemang agenter kodning lång kontext

Bläddra efter modellfamilj