The 5.2 series marks a paradigm shift from "generative creativity" to "deterministic reliability." The flagship model, GPT-5.2-Codex, was specifically trained to minimize hallucinations in logic-heavy tasks.
5.2 系列标志着从“生成式创造力”到“确定性可靠性”的范式转变。旗舰模型 GPT-5.2-Codex 经过专门训练，旨在最大限度地减少逻辑密集型任务中的幻觉。
5.2シリーズは、「生成的創造性」から「決定論的信頼性」へのパラダイムシフトを示しています。フラッグシップモデルであるGPT-5.2-Codexは、論理重視のタスクにおける幻覚を最小限に抑えるように特別にトレーニングされました。
Architectural Shifts
架构变革
アーキテクチャの変更
Utilizes a new "Verification Head" mechanism that cross-checks code output against an internal unit test generator before streaming the response. 利用新的“验证头”机制，在流式传输响应之前，针对内部单元测试生成器交叉检查代码输出。 応答をストリーミングする前に、内部単体テストジェネレーターに対してコード出力をクロスチェックする新しい「検証ヘッド」メカニズムを利用します。
Performance Metrics
性能指标
パフォーマンス指標
Achieves 94.5% on HumanEval+, a massive leap from GPT-5's 88%. Logic error rates in Python and Rust specifically have dropped by ~40%. 在 HumanEval+ 上达到 94.5%，相比 GPT-5 的 88% 有了巨大飞跃。Python 和 Rust 中的逻辑错误率具体下降了约 40%。 HumanEval+で94.5％を達成し、GPT-5の88％から大幅に飛躍しました。特にPythonとRustの論理エラー率は約40％低下しました。
- Infinite Context (Effective): 有效无限上下文： 実質無限コンテキスト： The 256k window is augmented by a dynamic retrieval system that allows the model to "remember" key details from past sessions without re-ingesting the full context, effectively creating an infinite memory for long-running projects. 256k 窗口通过动态检索系统得到增强，允许模型“记住”过去会话中的关键细节，而无需重新摄取完整的上下文，从而为长期运行的项目有效地创建了无限内存。 256kウィンドウは、完全なコンテキストを再取り込みすることなく過去のセッションの重要な詳細をモデルが「記憶」できる動的検索システムによって強化され、長期実行プロジェクトに対して実質的に無限のメモリを作成します。
Google has redefined the "Flash" designation. Previously meaning "lightweight," Gemini 3 Flash is now a powerhouse capable of reasoning, but optimized for extreme low-latency environments.
Google 重新定义了 "Flash" 的名称。之前意味着“轻量级”，Gemini 3 Flash 现在是一个具备推理能力的强大引擎，但针对极低延迟环境进行了优化。
Googleは「Flash」という名称を再定義しました。以前は「軽量」を意味していましたが、Gemini 3 Flashは現在、推論能力を持つ強力なエンジンでありながら、極端な低遅延環境向けに最適化されています。
Native Multimodality
原生多模态
ネイティブマルチモーダル
It doesn't just "see" images; it streams video understanding in real-time (30fps) allowing for live AR assistants that can guide users through physical tasks instantly. 它不仅仅是“看”图像；它实时（30fps）流式传输视频理解，允许实时 AR 助手即时引导用户完成物理任务。 単に画像を「見る」だけではありません。ビデオ理解をリアルタイム（30fps）でストリーミングし、物理的なタスクを通じてユーザーを即座にガイドできるライブARアシスタントを可能にします。
Search Integration
搜索集成
検索統合
Now the default backend for Google Search, it processes 8.5 billion queries daily, synthesizing live web data with internal knowledge graphs in under 500ms. 作为 Google 搜索的默认后端，它每天处理 85 亿次查询，在 500ms 内将实时网络数据与内部知识图谱合成。 Google検索のデフォルトバックエンドとして、毎日85億のクエリを処理し、ライブWebデータと内部ナレッジグラフを500ms未満で合成します。
The surprise entrant of the month was DeepSeek R1. While not matching GPT-5.2 in absolute breadth, it outperforms all proprietary models in "performance-per-watt," making it the darling of the edge computing world.
本月的意外入场者是 DeepSeek R1。虽然在绝对广度上无法与 GPT-5.2 匹敌，但它在“每瓦性能”方面优于所有专有模型，使其成为边缘计算领域的宠儿。
今月の驚きの参入者はDeepSeek R1でした。絶対的な広さではGPT-5.2には及びませんが、「ワットあたりのパフォーマンス」ではすべてのプロプライエタリモデルを凌駕しており、エッジコンピューティング界の寵児となっています。
- Efficiency: Can run on a dual-GPU consumer setup (2x RTX 5090) with decent token speeds, enabling private, local reasoning clusters. 效率： 可以在双 GPU 消费级设置（2x RTX 5090）上运行，具有不错的 token 速度，从而实现私有、本地推理集群。 効率： デュアルGPUコンシューマーセットアップ（2x RTX 5090）で適切なトークン速度で実行でき、プライベートなローカル推論クラスターを可能にします。
- License: Released under Apache 2.0, sparking an immediate wave of fine-tunes for specialized verticals like legal and medical coding. 许可： 在 Apache 2.0 下发布，立即引发了针对法律和医疗编码等专业垂直领域的微调浪潮。 ライセンス： Apache 2.0の下でリリースされ、法律や医療コーディングなどの専門分野向けのファインチューニングの波が即座に起こりました。
Technical Comparison
技术对比
技術比較
| Feature 特性 機能 | GPT-5.2-Codex | Gemini 3 Flash | DeepSeek R1 |
|---|---|---|---|
| Best For 适用场景 最適用途 | Mission-critical Logic 关键任务逻辑 ミッションクリティカルな論理 | Real-time Multimodal 实时多模态 リアルタイムマルチモーダル | Local / Private 本地 / 私有 ローカル / プライベート |
| Context 上下文 コンテキスト | 256k + Infinite | 1M - 2M | 128k |
| Multimodal 多模态 マルチモーダル | Image In / Out 图像 输入/输出 画像 入力/出力 | Native Audio/Video 原生 音频/视频 ネイティブ 音声/動画 | Text Only (v1) 仅文本 (v1) テキストのみ (v1) |
| Cost 成本 コスト | $$$ | $ | Free (Self-host) 免费 (自托管) 無料 (セルフホスト) |
References
参考资料
参考文献
- OpenAI. (2025). GPT-5.2 System Card. Retrieved from openai.com/research OpenAI. (2025). GPT-5.2 系统卡片. 取自 openai.com/research OpenAI. (2025). GPT-5.2 システムカード. 取得元 openai.com/research
- Google DeepMind. (2025). Gemini 3 Flash Technical Report. Retrieved from deepmind.google/technologies/gemini/ Google DeepMind. (2025). Gemini 3 Flash 技术报告. 取自 deepmind.google/technologies/gemini/ Google DeepMind. (2025). Gemini 3 Flash 技術レポート. 取得元 deepmind.google/technologies/gemini/
- DeepSeek AI. (2025). DeepSeek R1: Open Reasoning on the Edge. Retrieved from deepseek.com/ DeepSeek AI. (2025). DeepSeek R1: 边缘上的开放推理. 取自 deepseek.com/ DeepSeek AI. (2025). DeepSeek R1: エッジでのオープン推論. 取得元 deepseek.com/