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Text to Speech
const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'openai/gpt-5-2',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
},
{
role: 'user',
content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.ai.cc/v1",
api_key="",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5-2",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
},
{
"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")

GPT-5.2
GPT-5.2 是 OpenAI 迄今为止最先进的模型系列,专为高风险知识工作而设计。
GPT-5.2 API概述
GPT-5.2 代表了 OpenAI 在大型语言模型领域的最新进展,专为更深入的分析工作和更出色地处理复杂的现实世界任务而设计。它在代码辅助、长文档摘要、上传文件的精确分析、逐步数学和逻辑分解以及为规划和决策提供结构化支持方面表现卓越,并能提供更清晰、更详细的信息。
该模型在前代迭代的基础上,改进了推理链并优化了输出,使其成为需要在技术和认知领域具备可靠性和深度的专业工作流程的理想选择。
技术规格
- 建筑学: 基于Transformer的生成式LLM
- 上下文长度: 最多 64K 个Tokens(扩展上下文)
- 能力: 聊天、推理、多模态集成、代码生成、工具使用
- 训练数据: 多样化的网络规模语料库、科学文献、对话和代码数据集,并结合人工反馈对齐(RLHF)
- 推理增强: 自适应注意力机制和优化的Transformer内核可降低延迟和能耗

性能基准
- 逻辑推理: 在多步骤推理任务中表现出卓越的稳定性和准确性
- 代码生成: 在多种编程语言中具有高功能正确性
- 多语言理解: 支持 40 多种语言,并具有强大的上下文记忆功能。
- 扩展上下文任务: 对超过 5 万个令牌的输入保持连贯性和事实完整性
- 小样本学习: 与 GPT-5.0 相比,泛化能力提高了 30%。
质量改进
- 在百万级上下文中保持推理的一致性,不会出现偏差。
- 逐步分解现在包括数学、代码和决策的可验证逻辑路径。
- 增强的文件理解功能可提供上下文相关的摘要和问答,并附有精确的引用。
- 语气专业平衡,结构清晰,尽量避免含糊不清或过于冗长的内容。

API定价
- 输入: 2.275美元/100万
- 输出: 18.2美元/100万美元
新增功能和技术升级
- 自适应推理模式: 输出前进行无声的多步骤认知过程可以减少错误和矛盾。
- 扩展上下文窗口(64K 个标记): 支持长篇文档处理、持续对话和数据驱动推理
- 多模态兼容性: 与视觉和语音模式无缝集成,实现更丰富的输入/输出流程
- 安全输出层: 改进后的RLHF可确保更有效地防止有害或带有偏见的内容。
- 效率优化: 与之前的版本相比,推理速度提高了 20%,能耗降低了 15%。
实际影响
这些技术创新使 GPT-5.2 能够为企业、开发者、教育工作者和研究人员提供高精度的 AI 辅助。它非常适合需要可靠的长上下文理解、编码工具、多语言沟通和内容创作工作流程的应用。
代码示例
与其他型号的比较
与 GPT-5.1 相比GPT-5.2 在长上下文准确率(256K 数据量下为 77% 对比 29.6%)、编码准确率(SWE-Bench Pro 测试中为 55.6% 对比 50.8%)和工具可靠性(Tau2 Telecom 测试中为 98.7% 对比 95.6%)方面均取得了显著提升。出现幻觉的频率降低了 30%,输出质量也更加专业。
与 GPT-5 相比: 速度提升 20%,能耗更低;在扩展语境下,事实准确性更高,幻觉更少。能够更出色地处理复杂的多轮对话和抽象推理任务。



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