🎯 Kokkuvõte kiirele lugejale
GPT-5.2 tõstab tehisaru arenduse uuele tasemele. See saavutas 100% tulemuse AIME 2025 matemaatikaeksamil ning tõi läbimurde päris koodiprojektide lahendamisel.
Usaldusväärsus: Hallutsinatsioonide määr langes 6,2%-ni, muutes mudeli tootmiskeskkonnaks valmis. 256k tokeni kontekstiaken töötab nüüd 98% täpsusega.
Peamine saavutus: ARC-AGI-2 testis hüppas tulemus 17%-lt 52,9%-le – 3,1-kordne paranemine, mis näitab tõelist edasiminekut üldistamisvõimes.
Kuude kaupa kuulsime, et "tehisaru areng on seiskunud". Siis ilmus GPT-5.2 ja see väide muutus kaitstamatuks. Kriitikud väitsid, et mudelite suurendamine enam ei toimi ning eksponentsiaalse kasvu ajastu on läbi. See pole väike täiendus – GPT-5.2 lükkab selgelt tagasi arusaama, et areng aeglustub.
Millised testid loevad ja kus GPT-5.2 eristub?
Peamised järeldused
- Tugevam sooritus päris koodiprojektidel, mitte tehislikel ülesannetel
- Kõrgem täpsus doktorikraadi-taseme teaduse ja matemaatika ülesannetes
- 3,1-kordne hüpe ARC-AGI-2 testis – põhiline üldistusvõime näitaja
- Selge edu mitme sammuga ülesannete täitmisel (GDPval)
Need tulemused näitavad, et GPT-5.2 paraneb just seal, kus mudelid tavaliselt ebaõnnestuvad: üldistamine, usaldusväärsus ja täitmine. Vaatame numbrilisi tulemusi ning selgitame, miks need on olulisemad tavapärastest täiendustest.
Päris GitHubi probleemide lahendamine
Täiuslik matemaatika sooritus
Päris intelligentsuse test
Doktorikraadi-taseme teadus
SWEbench Pro: päris koodiprojektide test
See test hindab tehisaru võimet lahendada päris GitHubi probleeme avatud lähtekoodiga projektides. Need pole kunstlikud koodiülesanded, vaid päris vead ja funktsioonipäringud, mida inimesed on esitanud ja lahendanud. Tehisaru peab mõistma koodi struktuuri, tuvastama probleemi, rakendama paranduse ning tagama, et miski muu ei läheks katki.
Äriline tähendus: GPT-5.2 on nüüd võimekam tehisaru koodiassistent päris arendustööks. See tõlgib otse tootlikkuse kasvuks tarkvarameeskondades ning avab uusi võimalusi tehisaruga töötavatele idufirmadele.
ARC-AGI-2: päris intelligentsuse määratlus
Siin muutub GPT-5.2 sooritus tõeliselt üllatavaks. François Cholleti loodud ARC-AGI on mõeldud testima tõelist üldistusvõimet – võimet õppida abstraktseid mustreid minimaalsete näidete põhjal ning rakendada neid uutes olukordades.
Miks on GPT-5.2 visuaalne mõtlemine läbimurre?
GPT-5.2 suudab nüüd tõlgendada graafikuid, tehnilisi diagramme ja kasutajaliidese kuvatõmmiseid peaaegu inimese täpsusega. Visuaalsel mõistmisel on GPT-5.2 märkimisväärne paranemine:
| Test | GPT-5.1 | GPT-5.2 | Paranemine |
|---|---|---|---|
| CharXiv (graafikute mõistmine) | 80,3% | 88,7% | +8,4% |
| ScreenSpot Pro (kasutajaliides) | 64,2% | 86,3% | +22,1% |
Praktilised rakendused
- Loeb graafikuid ja teaduslikke jooniseid kõrge täpsusega
- Mõistab tarkvaraliideseid kuvatõmmiste põhjal
- Suudab navigeerida rakendustes, täita vorme ja eraldada visuaalset infot
- Võimaldab automatiseerida analüütikute ja operatsioonitöid
Emaplaadi analüüsi demonstratsioon
Selline visuaalne täpsus aitab kvaliteedikontrolli ja veaotsingu puhul. Meditsiinipiltide analüüsiks on see endiselt "abistamine + inimese ülevaatus", mitte autopiloot.
Pika konteksti mõtlemine: 256K tokeni reaalsus
Kontekstiakna suurus on olnud võidurelvastumine, kuid suurus ilma võimekuseta on tähendusetu. Oluline on mõtlemine kogu selle konteksti ulatuses.
"Nõel heinakuhjas" test (MRCRv2): See test peidab konkreetsed infokillud ("nõelad") tohututesse dokumentidesse ("heinakuhjad") ning testib, kas mudel suudab neid leida ja kasutada.
GPT-5.1 suutis vastu võtta 256K tokenit, kuid ei suutnud nende põhjal usaldusväärselt mõelda. 42% täpsusega oli see sisuliselt ebausaldusväärne. GPT-5.2 98% täpsusega muudab põhjalikult seda, mis on võimalik. Nüüd saab kindlalt anda sellele terveid koodibaase, täielikke õiguslepinguid või täisaastate ettevõtte andmeid ning usaldada analüüsi.
Praktilised demonstratsioonid: päris tööülesanded
OpenAI ei näidanud ainult teste. Nad demonstreerisid GPT-5.2 tööd päris professionaalsete ülesannetega tootmiskvaliteediga.
Tööjõu planeerimise mudeli loomine
Ülesanne: Loo tööjõu planeerimise mudel: töötajate arv, värbamisplaan, lahkumine ja eelarve mõju. Kaasa inseneride, turunduse, õigus- ja müügiosakond.
Väärtus: Personalispetsialistid võtavad sellise töö eest 100-200 eurot tunnis. GPT-5.2 annab selle minutitega.
Ookeani lainete simulatsioon (kodeerimine)
Ülesanne: Loo üheleheline rakendus ühes HTML-failis järgmiste nõuetega: realistlikud animeeritud lained, tuule kiiruse muutmine, lainete kõrguse reguleerimine, valgustuse juhtimine. Liides peab olema rahulik ja realistlik.
Kui usaldusväärne on GPT-5.2 praktikas?
Usaldusväärsuse mõju
- Oluliselt madalam hallutsinatsioonide määr
- Vähem vaikivaid vigu pikkades töövoogudes
- Turvalisem kõrge panusega ülesannete jaoks nagu rahandus ja operatsioonid
- Liigub "abistava" tehisaru positsioonilt "usaldusväärse" positsioonile
Usaldusväärsus, mitte toores intelligentsus, on siin tegelik täiendus. Testide sooritus ei tähenda midagi, kui mudel valetab. OpenAI väidab, et hallutsinatsiooni/vea määrad langesid nende hinnangutes 6,2%-ni. See on tõeline lugu: vähem vaikseid valesid vastuseid.
Kas GPT-5.2 suudab täita pikki, mitme sammuga töövoogusid?
Jah. Tööriistakasutuse testides nagu TAU-2 saavutas GPT-5.2 98,7% edukust ülesannetes, mis nõuavad 7-10 järjestikust tegevust. GPT-5.1 ebaõnnestus nende töövoogude puhul. GPT-5.2 säilitab oleku, kasutab tööriistu õigesti ning viib töö lõpuni.
Klienditeeninduse näide: Kliendil on keeruline lennuprobleem, mis hõlmab viivitusi, vahelendu kaotamist, kadunud pagas ja meditsiinilisi nõudeid. Lahendus nõuab 7-10 järjestikust tööriista väljakutset (lennu staatuse API, broneerimise andmebaas, pagasi nõudmise süsteem).
| Mudel | Edukuse määr | Tähendus |
|---|---|---|
| GPT-5.1 Thinking | 47% | Ebaõnnestus keerukate töövoogude puhul |
| GPT-5.2 Thinking | 98,7% | Töötleb neid usaldusväärselt |
Hinnastamise reaalsus: kas see on seda väärt?
💰 GPT-5.2 hinnakujundus
GPT-5.2 on umbes 40% kallim kui GPT-5.1, kuid pakub 2-3-kordset võitu mõtlemises, visuaalses analüüsis, tööriistakasutuses ja pika konteksti täpsuses.
Minu reegel: Kui ülesanne on lihtne, ära maksa kallite mõtlemise eest. Kui tegemist on pika dokumendi, visuaalse eraldamise või töövooga, mis peab lõpule jõudma, siis GPT-5.2 teenib oma hinna ära.
Kuidas GPT-5.2 võrdlub Gemini 3.0 Pro ja Claude Opus 4.5-ga?
Tehisaru maastik pole enam monopol – see on kolmepoolne vastasseis. GPT-5.2 väljalaskmisega on meil lõpuks mõõdikud "Suure Kolmiku" otseseks võrdlemiseks.
Mõtlemise vahe (matemaatika ja teadus)
| Test | GPT-5.2 | Gemini 3.0 Pro | Claude 4.5 Opus |
|---|---|---|---|
| AIME (matemaatika) | 100% | 96% | 91% |
| GPQA (teadus) | 90% | 91% | ~88% |
Järeldus: Kui ülesanne hõlmab keerukat arvutust või teaduslikku tuletust, on GPT-5.2 vaieldamatu liider.
Kodeerimise võitlusväli
Mudelite tugevused kodeerimisel
- GPT-5.2: Domineerib SWEbench Pro testis 5% hüppega üle eelmise tipptaseme. Parim mitme faili arhitektuuri ja keerukate repositooriumide silumise jaoks.
- Claude 4.5 Opus: Säilitab "tunde" tiitli. Paljud arendajad eelistavad Claude'i ühekordsete skriptide ja selgituste jaoks, sest selle toon tundub loomulikum, kuid kaotab tooretes, keerukates täitmise mõõdikutes.
- Gemini 3.0 Pro: Kiire ja tõhus, kuid hiljutised hinnangud näitavad, et see võitleb rohkem konteksti säilitamisega tohututes, pärandkoodides võrreldes teiste kahega.
Järeldus: Kasuta GPT-5.2 ehitamiseks ja arhitektuuri jaoks; kasuta Claude'i selgituste ja dokumentatsiooni jaoks.
Inimeste eelistus ("tunde" test)
GPT-5.2 on parem töötegija, kuid Claude võib endiselt olla parem vestluspartner.
Minu ausad mõtted GPT-5.2 kohta
GPT-5.2 kiire väljalaskmine näitab, et OpenAI surub kõvasti pärast Google'i Gemini 3.0 edukat lanseerimist. Pärast sama käsu käivitamist kahes mudelis olin selle mudeli väljundi kvaliteedist muljet avaldanud, kuid hüpe tundus tuttav (sarnane GPT-5 lanseerimisega) ning pani mind kahtlema, kas see on tõeline hüpe või osaliselt turunduslik tõuge.
Kiiruse probleemid: Tööjõu planeerimise mudeli loomisel tootis GPT-5.1 lihtsamat tulemust kiiresti (4-5 minutit), samas kui GPT-5.2 võttis palju kauem aega. Minu esimene käivitus ebaõnnestus 16 minuti pärast ning teine võttis üle 14 minuti, kuigi lõpptulemus oli palju parem. Kvaliteet paranes, kuid kiiruse arvelt.
See aeglustumine ei juhtunud kodeerimisülesannetes. Ookeani lainete simulatsioonis oli GPT-5.2 sama kiire, mõnikord kiirem kui GPT-5.1, selgelt tugevamate tulemustega.
Kokkuvõte: eksponentsiaalne kõver jätkub
Vestlus tehisaru arenduse seiskumisest muutus just märkimisväärselt vaiksemaks. GPT-5.2 pole ainult järkjärguline täiendus – see on tõend, et mudelid paranevad endiselt väga kiiresti.
Ettevõtetele tuleb konkurentsieelis nüüd kasutuselevõtu strateegiast, mitte ainult juurdepääsust. Kõigil on tööriistad; võitjad integreerivad neid tõhusalt.
Arendajatele nihkub kitsaskoht "mis on tehniliselt võimalik" küsimuselt "milliseid töövoogusid peaksime automatiseerima" küsimusele.
GPT-5.2 on muljetavaldav. Kuid kui ajalugu õpetab meile midagi eksponentsiaalsete kõverate kohta, siis see pole tõenäoliselt nii märkimisväärne kui see, mis tuleb järgmisena.
