GPT-5.2 Modell-Übersicht

Playground API Referenz System Card Blog

Features

Tools

Websuche, Bildgenerierung, Computer Use und MCP-Server.

Multimodalität

Das Modell kann Text, Bilder, Audio und PDFs als Input verarbeiten.

Finetuning

Finetuning des Modells ist aktuell nicht möglich.

Details zum Modell

400k Token

128k Token

Unbekannt

$1.75

$14.00

200k

Unbekannt

GPT-5.2 Benchmark Scores

Im KI-Kontext bezeichnet Performance die Leistungsfähigkeit eines Modells in Bereichen wie Sprachverständnis, Logik oder Programmierung – gemessen anhand standardisierter Benchmarks zur objektiven Vergleichbarkeit.

GPT-5.2 Benchmark Übersicht

Überblick über die Leistungsfähigkeit des Modells in verschiedenen Benchmark-Tests.
Serie	Programmierung (min 0 / max 100)	Wissenschaft (min 0 / max 100)	Logik & Schlussfolgerung (min 0 / max 100)	Agentisch (min 0 / max 100)
OpenAI GPT-5.2	80	92.4	66.13333333333334	90.35

Überblick über die Leistungsfähigkeit des Modells in verschiedenen Benchmark-Tests.

Ergebnisse in Benchmarks

Benchmark auswählen

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark American Invitational Mathematics Examination 2025. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Grok-4 Heavy	100 %
GPT-5.2	100 %
GPT-5	99,6 %
Grok-4	98,8 %
GPT-5 Pro	96,7 %

Vergleich von LLMs im Benchmark American Invitational Mathematics Examination 2025. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark ARC-AGI-2. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
GPT-5.2	52,9 %

Vergleich von LLMs im Benchmark ARC-AGI-2. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark - Diamond Subset. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Gemini 3 Deep Think	93,8 %
GPT-5.2	92,4 %
Gemini 3 Pro	91,9 %
GPT-5 Pro	88,4 %
GPT-5.1	88,1 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark - Diamond Subset. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark SWE-bench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Opus 4.5	80,9 %
GPT-5.2	80 %
Claude Sonnet 4.5	77,2 %
GPT-5.1	76,3 %
Gemini 3 Pro	76,2 %

Vergleich von LLMs im Benchmark SWE-bench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Tau2-Bench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Opus 4.5	93,55 %
GPT-5.2	90,35 %
Gemini 3 Pro	85,4 %
Claude Sonnet 4.5	84,7 %
DeepSeek-v3.2 Thinking	80,3 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Tau2-Bench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

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Technologie & Daten

Technische Spezifikationen

Architektur	Multimodaler Transformer
Input Kontextlänge	400k
Output Kontextlänge	128k
Tokenizer	o200k_base

Besonderheiten

Hybrides Thinking Modell	Routing für dynamische Reasoning-Modi
Agentic Coding	Optimiert für den Einsatz in Codex

Vorteile & Nachteile

Vorteile

Neues SOTA-Modell
GPT-5.2 erzielt deutlich bessere Benchmark Scores als GPT-5.1 und kann sich in vielen Rankings sogar gegenüber Gemini 3 Pro und Claude Opus 4.5 durchsetzen.
Gutes Preis-Leistungsverhältnis
GPT-5.2 gehört zu den günstigeren SOTA-Modellen (im Vergleich zu den Modellen von Google DeepMind oder Anthropic).
Hybrides Thinking-Modell
GPT-5.2 kann zwischen verschiedenen Reasoning-Modi wechseln und entweder schnell oder gründlich auf Prompts reagieren.

Nachteile

Dynamisches Routing intransparent
Beim Nutzen von GPT-5.2 über ChatGPT ist oft unklar, wie hoch die Reasoning-Kapazitäten für individuelle Prompts sind. Dies wird von anderen Anbietern besser gelöst.
Proprietäres Modell
GPT-5.2 lässt sich ausschließlich über ChatGPT oder die OpenAI API verwenden.

Vergleiche GPT-5.2 mit anderen LLMs

Vergleiche GPT-5.2 mit anderen Sprachmodellen anhand wichtiger Metriken wie Kontextgröße, Parameteranzahl, Preisen und Benchmark-Leistung.

Entwickler	Modell⇅	Lizenz⇅	Parameter ⇅	Input-Tokens ⇅	Output-Tokens ⇅	Input-Preis ⇅	Output-Preis ⇅	GPQA
DeepSeek AI	DeepSeek-v3.2 Speciale	MIT	685 Mrd.	131,07k	64k	$0.28	$0.42	88,7 %
DeepSeek AI	DeepSeek-v3.2	MIT	685 Mrd.	131,07k	64k	$0.28	$0.42	83,3 %
Moonshot AI	Kimi K2 Thinking	MIT	1.000 Mrd.	262,14k	262,14k	$0.60	$2.50	83,1 %
MiniMax	MiniMax-M2	MIT	230 Mrd.	204,8k	131,07k	$0.30	$1.20	83 %
Z.ai	GLM-4.6	MIT	355 Mrd.	200k	128k	$0.60	$2.00	82,8 %
xAI	Grok-4 Heavy	Proprietär	Unbekannt	256k	256k	$3.00	$15.00	79,4 %
xAI	Grok 4	Proprietär	Unbekannt	256k	256k	$3.00	$15.00	79,3 %
Google DeepMind	Gemini 2.5 Pro	Proprietär	Unbekannt	1,05 Mio.	65,54k	$1.25	$10.00	74,2 %
Alibaba	Qwen3	Apache 2.0	235 Mrd.	262,14k	81,92k	$0.13	$0.60	74,1 %
DeepSeek AI	Deepseek-R1	MIT	671 Mrd.	163,84k	163,84k	$0.50	$2.15	73,3 %

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Provider & APIs

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