GPT 5.2 Pro
5857°
Chạy mô hình này
Ưu đãi / Quảng cáo
OpenAI | ngữ cảnh 400,000 token | $21.00/M đầu vào, $168.00/M đầu ra. GPT-5.2 Pro là mô hình tiên tiến nhất của OpenAI, mang lại cải tiến lớn trong lập trình tác nhân và hiệu suất ngữ cảnh dài so với GPT-5 Pro. Nó được tối ưu cho các tác vụ phức tạp yêu cầu suy luận từng bước, tuân theo hướng dẫn và độ chính xác trong các trường hợp sử dụng quan trọng. Hỗ trợ các tính năng định tuyến thời gian kiểm tra và hiểu prompt nâng cao, bao gồm ý định do người dùng chỉ định như "think hard about this." Các cải tiến bao gồm giảm ảo tưởng, xu nịnh và hiệu suất tốt hơn trong lập trình, viết lách và các tác vụ liên quan đến sức khỏe.
Hướng dẫn cho mô hình này
Mở weights vs mã nguồn mở vs chỉ API: bạn thực sự được phép làm gì
Cách chọn mô hình AI trong tháng 10 năm 2026: tin tức nguồn đóng, rồi đến các trọng số mở đáng tải về
10 lựa chọn thay thế ChatGPT rẻ nhất năm 2026: mô hình cục bộ miễn phí, gói miễn phí và gói trả phí cố định
Ghi chú của thuyền trưởng
Ghi chú từ 2026-10-13
GPT-5.2 Pro là mô hình mạnh nhất của OpenAI, được xây dựng cho công việc quan trọng nơi độ chính xác, suy luận cẩn thận và xử lý tài liệu dài là thiết yếu. Nó cải thiện so với GPT-5 Pro về lập trình tác nhân, giảm ảo giác và xu nịnh, và phản hồi các tín hiệu ý định như 'nghĩ kỹ về điều này.' Với giá $21 cho mỗi triệu token đầu vào và $168 cho mỗi triệu token đầu ra, nó hướng tới người dùng chuyên nghiệp và doanh nghiệp, không phải thử nghiệm thông thường.
Nổi tiếng với
- Lập trình tác nhân với cải tiến đáng kể so với phiên bản trước
- Cửa sổ ngữ cảnh 400.000 token cho mã nguồn lớn hoặc tài liệu dài
- Giảm ảo giác và xu nịnh so với GPT-5 Pro
- Phản hồi ý định suy luận do người dùng chỉ định khi suy luận
- Tuân theo hướng dẫn mạnh trong các tác vụ y tế và viết quan trọng
Cẩn thận với
- Chi phí đầu ra $168 cho mỗi triệu token — các phiên tác nhân dài sẽ tạo hóa đơn lớn nhanh chóng.
- Trọng số đóng, chỉ dùng API: không triển khai cục bộ, không tinh chỉnh trên phần cứng riêng.
- Ở mức giá này, bạn nên chắc chắn cần mô hình hàng đầu trước khi cam kết.
Phù hợp nhất cho
Lời nhắc để thử
Kiểm toán mã phức tạp
Dưới đây là một dịch vụ Python lớn với nhiều module. Xem xét kiến trúc để kiểm tra tính đúng đắn, xác định lỗi logic hoặc điều kiện tranh chấp, đề xuất các cải tiến cụ thể, và giải thích lý do từng bước. Nghĩ kỹ về các trường hợp biên trước khi trả lời.
Suy luận quyết định khó
Một bệnh viện đang cân nhắc áp dụng thuật toán phân loại mới. Thuật toán giảm thời gian chờ trung bình 12% nhưng tăng tỷ lệ bỏ sót các ca nguy kịch 0,3%. Phân tích các cân nhắc đạo đức, vận hành và thống kê mà người ra quyết định nên xem xét, và đưa ra khuyến nghị có lý.
Phân tích tài liệu dài
Tôi đính kèm hồ sơ quy định dài 200 trang. Xác định năm rủi ro quan trọng nhất, giải thích ý nghĩa từng rủi ro bằng ngôn ngữ đơn giản, đánh dấu bất kỳ mâu thuẫn nội bộ nào bạn nhận thấy, và cho biết rủi ro nào là mẫu chuẩn và rủi ro nào đặc thù cho công ty này.
So sánh với
- gpt-oss-120bMô hình mở trọng sốngữ cảnh 131,072 token · Đầu vào $0.15/M, đầu ra $0.60/M
- gpt-oss-20bMô hình mở trọng sốngữ cảnh 131,072 token · Đầu vào $0.02/M, đầu ra $0.09/M
- GPT-6 LunaMô hình chỉ APIngữ cảnh 1,050,000 token · Đầu vào $0.10/M, đầu ra $0.50/M
- GPT-5.6 LunaMô hình chỉ APIngữ cảnh 1,050,000 token · Đầu vào $0.20/M, đầu ra $1.20/M
Thêm mô hình văn bản từ openai
Câu hỏi thường gặp
- Tôi có thể chạy GPT-5.2 Pro cục bộ không?
- Không. OpenAI chưa phát hành trọng số cho mô hình này; chỉ có thể dùng qua API.
- Chi phí và cửa sổ ngữ cảnh của GPT-5.2 Pro là bao nhiêu?
- Giá là $21,00 cho mỗi triệu token đầu vào và $168,00 cho mỗi triệu token đầu ra, với cửa sổ ngữ cảnh 400.000 token.
- GPT-5.2 Pro khác gì so với GPT-5 Pro?
- OpenAI cho biết nó cải tiến lớn về lập trình tác nhân và hiệu suất ngữ cảnh dài, giảm ảo giác và xu nịnh, cùng hỗ trợ định tuyến thời gian chạy và ý định suy luận do người dùng chỉ định.
Phán quyết của thuyền trưởngMô hình mạnh nhất mà OpenAI đã công bố, nhưng chi phí đầu ra cao nghĩa là bạn nên có nhu cầu thực sự trước khi sử dụng.
Thuyền trưởng viết những ghi chú này dựa trên mô tả và thẻ mô hình của mô hình. Giá cả và kích thước ngữ cảnh là của nhà cung cấp tại thời điểm viết và có thể thay đổi.
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.
Điểm số này được tính như thế nào
Mô hình này chưa có dữ liệu phổ biến từ bất kỳ nguồn nào, nên nó mang một số thay thế dưới 7,000° để giữ cho danh sách đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên một mô hình có dữ liệu. Phân tích chi tiết sẽ xuất hiện ở đây ngay khi có nguồn báo cáo.
Thuật ngữ: các từ dùng ở đây
- Điểm nhiệt
- Một số duy nhất cho biết mô hình được dùng và mong muốn thế nào hiện tại, từ 0° đến 9.999°. Mọi danh sách trên trang này nói về độ hot đều sắp xếp theo nó và không theo gì khác.
- Sàn điểm
- 7.000° là điểm bắt đầu cho mọi mô hình có dữ liệu thật. Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°; phần dưới sàn dành cho mô hình thay thế (mô hình không có dữ liệu), để mô hình có dữ liệu luôn xếp trên mô hình không có. Sàn điểm giống nhau cho tất cả và không quyết định gì; điểm trên sàn mới là thước đo.
- Tương đương lượt tải
- Tất cả những gì điểm số coi là lượt tải, cộng lại: lượt tải thật, mỗi người chia sẻ torrent tính 1.000, mỗi ảnh AI Horde và mỗi lượt chạy trên trang tạo ảnh tính một.
- Thang log
- Đếm theo chục, không phải theo đơn vị: từ 1.000 lên 10.000 lượt tải thêm cùng số điểm như từ 10.000 lên 100.000. Giúp tránh việc các mô hình lớn lấn át hết mọi thứ khác.
- Lượt thích
- Giơ ngón tay cái và lượt thích từ mọi nguồn, mỗi lượt bằng một nửa lượt tải trên thang log.
- Tỷ lệ áp dụng
- Bao nhiêu lượt tải mỗi ngày mà mô hình nhận được hiện tại, tính từ chênh lệch giữa hai lần đọc nguồn. Bằng một phần tư trọng số của lượt tải.
- Đã đo và ước tính
- Đã đo nghĩa là có hai lần đọc từ một nguồn và sự khác biệt là thật. Ước tính nghĩa là chỉ biết tổng số hôm nay và quá khứ được phân bổ trong suốt thời gian tồn tại của mô hình; trang web sẽ nói rõ đang hiển thị loại nào.
- Seeder
- Người giữ bản sao trọng số trực tuyến để người khác tải qua torrent, hoặc một bản sao lưu trữ làm điều tương tự. Mỗi người được tính là 1.000 lượt tải.
- AI Horde
- Một mạng lưới tình nguyện tạo ảnh miễn phí trên máy tính được hiến tặng. Số ảnh nó đã tạo với một mô hình được công khai, và mỗi ảnh được tính là một lượt tải.
- Trang tạo ảnh
- Các trang lưu trữ bản sao mô hình riêng và cho phép người dùng tạo ảnh, như PixAI, SeaArt và Yodayo. Lượt tải của họ được tính giống như Civitai và mỗi lần tạo ảnh được tính là một lượt tải.
- Token OpenRouter
- Mô hình văn bản phục vụ qua API, như Claude hoặc GPT, không có trọng số để tải xuống, nên sử dụng token để đo lường: các đoạn văn bản nó đọc và viết qua OpenRouter, một cổng kết nối nhiều ứng dụng sử dụng, trong 30 ngày qua. Mỗi 10,000,000 token tính là một lượt tải. Nguồn: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Mô hình đầy đủ (checkpoint)
- Chính là trọng số, file tự tạo ảnh. Nó được cộng thêm điểm vì các add-on phụ thuộc vào nó.
- LoRA và embedding
- Các file add-on nhỏ giúp điều chỉnh trọng số của người khác theo phong cách, nhân vật hoặc ý tưởng. Chúng không thể chạy riêng.
- Gia đình và trọng số
- Nền tảng mà mô hình xây dựng trên đó, như SD 1.5, SDXL, Flux hoặc Wan. Mỗi mô hình kế thừa ngày phát hành của trọng số gia đình nó.
- Tuổi
- Điểm trừ dựa trên thời gian trọng số gia đình được phát hành: 150° mỗi năm, tối đa 750°. Nó giữ lại lượt tải cũ đã tích tụ nhiều năm bằng cách đóng băng đầu danh sách.
- Tăng gia đình
- Một đẩy nhỏ có giới hạn cho LoRA của một gia đình mà trang này đang ưu tiên, luôn được liệt kê trong phần phân tích.
- Điểm thay thế
- Một số ổn định dưới mức tối thiểu dành cho mô hình chưa có báo cáo nguồn, để danh sách luôn đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên mô hình có dữ liệu.
- Mới! (giai đoạn thử nghiệm)
- Mô hình dưới 7 ngày tuổi hiển thị Mới! thay vì điểm số và không được xếp hạng. Điểm số được tính từ ngày đầu tiên, nhưng mô hình mới một ngày tăng trưởng nhanh nhất, nên nếu không chờ đợi thì #1 tuần này sẽ luôn là mô hình mới ra hôm qua thay vì mô hình giữ vững trong tuần.
- Xu hướng
- Tốc độ tăng trưởng của mô hình trong một khoảng thời gian so với tốc độ tăng trưởng trung bình của mô hình khác trong cùng khoảng thời gian. Nhanh hơn trung bình là tăng, chậm hơn là giảm.
- Mô hình điển hình
- Giữa danh mục: một nửa mô hình có số liệu tăng nhanh hơn trong khoảng thời gian, một nửa tăng chậm hơn.
