GPT-5.2基准亮点：能写更能跑，自动化更像人

如果你关心的是“真实工作负载”——能不能修库、能不能跑流程、能不能在长上下文里不丢约束、能不能稳定调用工具——这份基准给 GPT-5.2 画出来的画像相当清晰：它不是靠噱头取胜，而是在多个“代理关键指标”上把短板补得更像工程产品了。基准永远是 proxy，不是生产等价物。你能从数据里选方向，但不能只凭分数拍板上生产。

这份基准在说什么：5.2 的优势更偏“干活型”
GPT-5.2 的提升集中在几条主线：

1. 抽象推理跳了一截：ARC-AGI-2、GPQA Diamond 这种更像“新题/非记忆”的指标提升明显。
2. 工程型编码更像真修库：SWE-Bench Pro（多语言、更贴近工业）分数抬上来。
3. 数学底盘更硬：除了 AIME 这类竞赛题，FrontierMath 这种“更像数学能力本体”的指标也更好。
4. 长工作流更能跑完：GDPval 这种偏“职业任务交付”的指标非常亮眼。
5. 长上下文不只是大，还更能捞得准：MRCRv2 的 needle-in-haystack 指标高。
6. 多模态与工具调用更稳：MMMU/Video-MMMU/CharXiv、Tau2-bench 等体现“看图+用工具”的能力。

GPT-5.2 更像一个能推项目的“工作型模型”，而不是单纯更会聊天的模型。

哪些指标最“值钱”：别被花哨分数带跑
很多基准看着热闹，但真正对生产代理/复杂工作流最有解释力的，通常是下面三类：
1）SWE-Bench Pro：它测的是“修代码库”，不是“写小题”
SWE-Bench Verified 只测 Python，Pro 覆盖更多语言，难度与工业相关性更高。 如果你要做的是：在真实 repo 里定位问题、改对地方、通过测试，那 Pro 的分数通常比“会写代码片段”更靠谱。
2）GDPval：它测的是“能不能交付职业任务”
它的价值在于：更接近“工作成果物”（比如表格、PPT、分析产出），而不是单回合问答。 如果你做的是“代理 + 工作流自动化”，GDPval 这类指标往往比纯推理题更贴近你关心的东西：连续性、规划、执行到尾。
3）MRCRv2：长上下文的关键不在 256K，而在“检索对不对”
很多模型“窗口很大但捞不出来”，实际用起来就变成“自信地遗漏”。 needle-in-haystack 类指标强，至少说明：长文档里找关键信息的可靠性更高——这对审合同、读 PRD、读日志、查历史上下文非常关键。

哪些指标容易“爽到误判”
AIME 满分不等于“数学无敌”
竞赛题很容易被“技巧化”。真正决定你能不能拿它做复杂推导/证明/建模的，往往是 FrontierMath 这种更接近“数学直觉底盘”的表现（当然也仍是 proxy）。
多模态高分不等于“你给截图它就一定懂”
MMMU/Video-MMMU/CharXiv 的高分说明它更像原生多模态，但你真在生产里用截图/图表做决策，仍要加验证机制：单位、坐标、图例、截断、压缩失真都能把模型带沟里。

如果你真要上“生产代理”，建议你这么用 5.2
别急着问“哪个模型最强”，先把你的代理拆成三段：理解 → 执行 → 验收。 GPT-5.2 这类模型最适合放在“理解+执行”，但“验收”必须工具化。
1）把任务写成“验收型规格”，不要写成聊天需求
你给模型的输入，最好长这样：

• 目标：要交付什么产物
• 硬约束：不能改什么、必须满足什么
• 依赖：仓库/接口/数据口径
• 验收：用哪些测试/脚本/指标判定成功
• 失败条件：触发就停并回报（避免它硬凑）

2）默认让它“做计划”，再让它“动手”，最后强制“自检+回归”
一个很稳的三段式提示：

1. 计划：列步骤、风险点、回滚点、需要的工具调用
2. 执行：按步骤推进（每步产出可验证中间结果）
3. 自检：列出做了什么、改了哪些文件、跑了哪些命令、结果如何、还有哪些不确定

3）用分档策略控成本：Thinking/Pro 留给高风险段
你可以把策略简单化：

• 信息整理/格式化：低档
• 编码改动/复杂推理：Thinking
• 长链路交付/高风险变更：Pro（并强制测试/回滚）

Puls

冲 ：GPT1788 点炕

总结
这份基准想表达的核心其实是：GPT-5.2 把“代理必需品”补齐了——推理底盘、工程修库、长上下文检索、工具调用、以及更像职业任务的交付能力。但它是不是“你的最优解”，最终不靠榜单，靠你在自家任务集上跑一轮：成功率、返工率、时延、成本、回归风险。