文章核心观点 - OpenAI发布GPT-5.2系列模型，标志着大模型技术从“能力展示”迈向“价值创造”的关键转折，重新定义了AI辅助生产力的边界 [1] - GPT-5.2的发布推动产业竞争焦点加速从底层模型向具体的场景应用、企业服务及人机协同工作流等落地环节转移 [1] 模型性能突破 - 抽象推理能力实现历史性跨越：在ARC-AGI-2测试中获得52.9%的分数，较GPT-5.1的17.6%提升近三倍，追平近期发布的Gemini 3 [2] - 专业工作能力达到人类专家水平：在覆盖44个真实职业场景的GDPval基准测试中，GPT-5.2 Thinking在70.9%的任务上胜过或打平行业专家，GPT-5.2 Pro达到74.1%，这是AI模型首次在综合性知识工作评估中整体达到人类顶尖水平 [2] - 核心生产力环节深度渗透：在投行财务建模等专业任务中，其平均得分从59.1%提升至68.4% [2] 多模态与工程能力进步 - 代码生成能力显著增强：在更接近真实工程环境的SWE-Bench Pro评测中，GPT-5.2 Thinking取得55.6%的SOTA成绩，并在前端与3D界面生成上展现出更强潜力 [3] - 长上下文处理能力质的飞跃：在256K token长度的“多针检索”测试中准确率接近100%，而GPT-5.1仅为30%，使其能够深度分析超长文档与复杂项目 [3] - 视觉理解能力提升：在科学图表问答（CharXiv Reasoning）与GUI界面理解（ScreenSpot-Pro）的错误率较前代降低近半，空间定位能力显著增强 [3] 企业级应用与部署 - 工具调用可靠性大幅提升：在多轮复杂工具调用测试（Tau2-bench）中取得98.7%的高分，能自主规划并完成涉及改签、赔偿等多步骤的客服流程，展现了强大的端到端任务执行能力 [4] - 迭代部署策略：在ChatGPT中为付费用户提供GPT-5.2系列（Instant, Thinking, Pro），并保留GPT-5.1长达三个月以保障平稳过渡 [4] - API定价与效率：API虽提价约40%，但官方强调其token效率的提升可使总成本可控 [4] - 安全机制：持续测试中的年龄预测与内容保护机制体现了对安全性的持续投入 [4]