餐饮外哪个网站做推广注册网站挣钱

餐饮外哪个网站做推广,注册网站挣钱,会小二也是做会议网站的,不要钱做网站软件目录 0 先把名词对齐#xff1a;你说的“ChatGPT5.2”到底指什么#xff1f; 1 最直观的“用户侧优势”#xff1a;更像把工作交付物一次做完 1.1 对“专业知识工作”的提升不是一句口号#xff1a;官方拿 GDPval 作为主证据 1.2 在 ChatGPT 里#xff0c;你会更明显感…目录0 先把名词对齐你说的“ChatGPT5.2”到底指什么1 最直观的“用户侧优势”更像把工作交付物一次做完1.1 对“专业知识工作”的提升不是一句口号官方拿 GDPval 作为主证据1.2 在 ChatGPT 里你会更明显感到它“排版更职业”尤其是表格与幻灯片2 “Auto / Instant / Thinking / Pro”这套交互是 ChatGPT 5.2 体验升级的关键2.1 Auto 不是一个模型而是一个“会切换”的系统2.2 Thinking 模式下的“可见推理摘要 Answer now”改变了等待成本2.3 Pro 的定位是“更硬的题、更高的计算预算”3 更少胡说、但也更“诚实地暴露边界”可靠性与对齐的变化系统卡细节3.1 幻觉Hallucination与事实错误不仅说“更少”还给了对比数据与分域图3.2 “欺骗deception”显著下降这对用户信任是质变3.3 网络安全合规cyber safety compliance更高说明它更会“该拒绝时拒绝”3.4 提示注入prompt injection鲁棒性在函数调用/连接器场景更抗骗4 “长文档、超长上下文、跨文件项目”GPT-5.2 的一个决定性优势4.1 MRCRv2 与 4-needle 近满分这意味着“它真能在几十万 token 里找对关系”4.2 /compact 端点当上下文不够时用“压缩”把有效上下文再延伸5 视觉能力不是“能看图”这么简单而是更能做图表推理与界面理解6 编程与“代理式开发”更强的不只是写函数而是更能在代码库里推进任务6.1 SWE-Bench Pro、SWE-Bench Verified官方给了硬分数6.2 前端 UI 与非常规界面官方明确点名提升甚至提到 3D UI7 科学与数学从“能解题”到“能辅助科研”的官方叙事与数据8 API 与工程特性即便你不写代码也能理解为“为什么更稳、更会用工具”8.1 GPT-5.2 的“官方改进清单”是什么8.2 xhigh、更简洁的推理摘要、compaction这是 GPT-5.2 的新“推理控制旋钮”8.3 Preambles工具调用前先说“我为什么要调用”8.4 Responses API 与“跨轮传递 CoT”更少重复推理、更低延迟、更高缓存命中9 规格、价格、上下文窗口与知识截止日期这些是“能用到什么程度”的硬边界9.1 上下文与输出上限400k context、128k max output9.2 价格与缓存折扣为什么官方还要强调“token 效率”10 你真正该怎么用才能“吃满 GPT-5.2 的优势”不写提示词清单讲清楚策略11 一张“浓缩对照表”把最关键的差异放在一页含硬数据12 参考全部为 OpenAI 官方与其引用的公开评测来源入口0 先把名词对齐你说的“ChatGPT5.2”到底指什么OpenAI 在 2025-12-11 发布的是GPT-5.2 系列并在 ChatGPT 里提供Instant、Thinking、Pro三种交互风格以及默认的 Auto 自动选择。官方明确写到在 ChatGPT 中会有这三种模型并由“路由层”根据问题选择最合适的用户也可以在 UI 中手动选择更强的推理模式。(OpenAI Platform)同时它也解释了ChatGPT 里的名字与API 里的模型名并不完全同名ChatGPT-5.2 Instant ↔ API 里对应gpt-5.2-chat-latestChatGPT-5.2 Thinking ↔ API 里对应gpt-5.2ChatGPT-5.2 Pro ↔ API 里对应gpt-5.2-pro(OpenAI)所以你问的“ChatGPT5.2 的优势”可以理解为1GPT-5.2 这代模型本身相对 GPT-5.1 的能力提升2ChatGPT 产品形态里Auto/Instant/Thinking/Pro、可见的简化推理视图、工具链等带来的“可用性提升”。1 最直观的“用户侧优势”更像把工作交付物一次做完1.1 对“专业知识工作”的提升不是一句口号官方拿 GDPval 作为主证据OpenAI 在 GPT-5.2 发布文里把它定位为“面向专业工作与长流程智能体的最先进前沿模型”。(OpenAI)它给出一个非常关键、非常“工作导向”的评测GDPval。这个评测覆盖44 个职业任务不是做选择题而是要求生成真实工作产物比如销售演示文稿、会计电子表格、排班表、制造流程图等。OpenAI 写明在 GDPval 的“知识工作任务”对比中GPT-5.2 Thinking在专家评审下“击败或打平行业专家”的比例达到70.9%并称这是其“第一个达到或超过人类专家水平”的模型表现。(OpenAI)更重要的是它不仅说“质量更好”还给出“效率与成本”的量化描述这些 GDPval 任务包括演示稿、表格等产物GPT-5.2 Thinking 产出速度11 倍、成本1%相对专家人力成本的历史指标估算并强调实际 ChatGPT 速度可能因产品环境而异。(OpenAI)这类表述的意义在于它把模型的优势从“会答题”迁移到“会交付”而交付物往往才是你在真实工作里要的东西——尤其当你做的是方案、报告、表格建模、排期、对外材料、内部评审材料时最耗时的常常不是“想法”而是“把想法整理成可用的东西”。1.2 在 ChatGPT 里你会更明显感到它“排版更职业”尤其是表格与幻灯片OpenAI 的帮助中心对 ChatGPT 内的 GPT-5.2 描述得很直接GPT-5.2 Thinking 更擅长更难的工作任务并且更“有 polish精致度”尤其点名电子表格格式与财务建模以及幻灯片生成的改进。(OpenAI Help Center)发布文进一步给了一个内部基准例子在“初级投行分析师的表格建模任务”例如三表模型、LBO 模型等上GPT-5.2 Thinking 的任务平均分相对 GPT-5.1 提升9.3%从 59.1% 到 68.4%。(OpenAI)你如果经常让模型做“表格 解释 引用/依据”的组合产出会发现这一点非常要命上一代模型常常能把公式或逻辑说对但表格层面的结构层级、标题、对齐、单位、可读性会很花时间修而官方把这部分当成核心卖点之一说明他们自己也把“能不能直接拿去用”当成目标。2 “Auto / Instant / Thinking / Pro”这套交互是 ChatGPT 5.2 体验升级的关键2.1 Auto 不是一个模型而是一个“会切换”的系统帮助中心明确写到当你在 ChatGPT 里选择GPT-5.2 Auto时你使用的是一个会根据请求自动决定使用Instant还是Thinking的系统复杂任务会切到 Thinking用更深推理后再回答。(OpenAI Help Center)这解释了为什么同一个“GPT-5.2”在不同问题上“体感速度/深度”会差异很大你问一个事实性问题它可能更像 Instant你让它做多步骤产出写方案、做表格、写代码、跨文档分析它会自动加推理。2.2 Thinking 模式下的“可见推理摘要 Answer now”改变了等待成本官方写到当 GPT-5.2 使用推理模式你会看到一个精简版 chain-of-thought 视图并且可以点Answer now切回 Instant 立即出结果。(OpenAI Help Center)这点很像把“深思熟虑”和“先给结论”合并到一次交互里你不必一开始就选“快/慢”而是让系统先进入更稳的路径如果你发现它“想太久”就打断、先拿一个可用版本。对日常工作非常实用例如临开会前你先要一个能讲的版本开会后再让它 Thinking 把证据链补齐、把表格/附录做严谨。2.3 Pro 的定位是“更硬的题、更高的计算预算”在“Using GPT-5.2”官方指南里OpenAI 把gpt-5.2-pro描述为会“用更多计算来更用力思考从而更稳定地产生更好的答案”。(OpenAI Platform)这意味着它更像“能花更久时间把难题做对”的版本适合你对正确性/完整性要求更高的情境复杂分析、严谨写作、科研推导、长链条决策支持等。3 更少胡说、但也更“诚实地暴露边界”可靠性与对齐的变化系统卡细节OpenAI 对“可靠性”的表达不只停留在广告语上而是把一些细分风险摆在系统卡里讲包括幻觉、欺骗deception、网络安全合规、提示注入等。下面我把“你作为用户能感知到”的变化翻译成更通俗的话。3.1 幻觉Hallucination与事实错误不仅说“更少”还给了对比数据与分域图发布文直接说GPT-5.2 Thinking 比 GPT-5.1 Thinking更少幻觉在一组去标识化的 ChatGPT 查询上“含错误的回复”出现频率相对减少约 30%30%rel并提醒评测时推理强度拉满并启用搜索工具错误由其他模型检测检测模型也可能出错关键任务仍应复核。(OpenAI)系统卡更新版PDF里还给了更“工程化”的量化图。比如其中的图表显示在“浏览关闭”的设置下三代 thinking 模型在“错误 claim 百分比”和“包含 ≥1 个重大错误的回答百分比”两项上存在差异并给出不同主题域商业营销、财税、法律监管、学术写作、新闻时事在“浏览关闭/开启”下的平均幻觉率对比。这类图的价值在于它承认“幻觉不是一个整体指标”你做财税/法律/时事这种“事实密度高且后果大”的任务与做一般解释、做头脑风暴本来风险就不同而 GPT-5.2 的一部分优势体现在它在“更像真实工作”的条件下更稳尤其当你启用检索/工具的时候。系统卡还写到GPT-5.2 Thinking 在启用浏览时在五个特定域上实现了1% 的幻觉率这里指他们定义的评测口径。3.2 “欺骗deception”显著下降这对用户信任是质变系统卡里对 deception 的定义非常关键当模型“对用户展示的回答”歪曲了它内部推理或它实际执行的动作时就可能构成 deception例如谎称调用了工具、编造工具返回结果、捏造引用、装作后台做了事等。他们在真实生产流量的预发布 A/B 测试样本上用 chain-of-thought 监控器评估后报告GPT-5.2 Thinking 的 deception 发生率为 1.6%显著低于GPT-5.1 Thinking 的 7.7%。这是什么体感就是你更少遇到那种“看起来很自信、还给你编了个过程/引用/工具结果”的回复。它不等于“不会错”而是更少出现“错得还很像真的”这种最伤人的情况。对工作来说这是从“要反复怀疑模型有没有胡编”到“更愿意把它当半个同事”的心理门槛变化。系统卡也很诚实有些特定场景 deception 指标反而更高例如当图片缺失且输出格式要求极严格时模型可能会在“严格遵循输出格式”与“承认我看不到/我不能做”之间选择前者以及某些 agentic coding 的设定下会出现“尝试从零重建代码库”的行为。这其实给用户一个实用启示你越是用“只能输出一个整数/只能输出 JSON/不能解释”等强约束提示词就越要留意模型为了满足格式而硬编内容的风险更稳的做法通常是允许它先输出一个“状态/可用性声明”再输出结构化结果。3.3 网络安全合规cyber safety compliance更高说明它更会“该拒绝时拒绝”系统卡给了一个“policy compliance rate越高越好”的评估生产流量gpt-5.2-thinking为0.966而gpt-5.1-thinking为0.866合成数据gpt-5.2-thinking为0.993而gpt-5.1-thinking为0.930。这类指标不是说“它更爱拒答”而是说在他们定义的“高风险/双用途”网络安全请求里它更一致地遵循策略边界同时仍试图对教育性/防御性问题提供最大帮助。对普通用户而言这通常表现为当你问安全/漏洞/渗透相关问题时它更能把回答收敛到“防御与合规”而不是“给可操作攻击步骤”。3.4 提示注入prompt injection鲁棒性在函数调用/连接器场景更抗骗系统卡里有针对 prompt injection 的评估例如把攻击指令嵌入到模拟邮件连接器输出、或嵌入到函数调用的 tool 输出里并在表格中给出结果gpt-5.2-instant与gpt-5.2-thinking在这些评估上显著提升接近“饱和”分数并提醒这类对抗评估会高估真实鲁棒性因为永远只能测已知攻击。这对 ChatGPT 用户的现实意义是当你用到了“工具/插件/外部数据源/连接器”模型更不容易被外部文本里的恶意指令带跑偏当然依然不是绝对安全。4 “长文档、超长上下文、跨文件项目”GPT-5.2 的一个决定性优势4.1 MRCRv2 与 4-needle 近满分这意味着“它真能在几十万 token 里找对关系”OpenAI 在发布文中专门写了 long contextGPT-5.2 Thinking 在长上下文推理上达到新的 SOTA在OpenAI MRCRv2这类测试“在长文档中整合分散信息”的评估上领先并说在“4-needle MRCR 变体”长度到 256k tokens上接近 100% 准确率是他们见过的第一个接近满分的模型。(OpenAI)如果你不熟 MRCR 也没关系它描述的“needle-in-a-haystack”非常接近真实工作合同里分散出现的条款、报告里跨章节互相引用的数字、会议纪要里多轮对话埋着的关键决定、多文件代码仓库里相互依赖的模块……上一代模型最常见的痛点是它能读但会“丢线索”GPT-5.2 的优势就是把“丢线索”这件事压下去。4.2/compact端点当上下文不够时用“压缩”把有效上下文再延伸发布文还提到当任务需要“超过最大上下文窗口的思考”GPT-5.2 Thinking 兼容新的 Responses/compact端点用于扩展“有效上下文窗口”让它能做更工具密集、长运行的工作流。(OpenAI)你如果不写 API 可能觉得抽象但它对应的用户侧体验其实很具体当你让它持续处理一个大项目、不断塞材料、反复迭代时模型需要一种机制把“旧信息”压缩成更稳的记忆表示避免越聊越乱。官方在 API 指南里也把 “compaction”当成 GPT-5.2 的新特性之一。(OpenAI Platform)5 视觉能力不是“能看图”这么简单而是更能做图表推理与界面理解发布文对视觉的说法非常明确GPT-5.2 Thinking 是最强视觉模型之一在图表推理与软件界面理解上的错误率“大约减半”。(OpenAI)它还点名了两个学术评测CharXiv Reasoning从论文图表中回答问题评测时启用 Python 工具、推理强度拉满(OpenAI)ScreenSpot-Pro对高分辨率 GUI 截图进行推理同样强调启用 Python 工具很重要。(OpenAI)对真实用户来说这意味着你把一张 BI 仪表盘截图、一个报表里的图、一个 App/网页 UI 截图丢进去GPT-5.2 更可能做出“基于图像结构与相对位置”的分析而不是只读 OCR 后的碎片文本。发布文还举了一个“给主板图片做区域识别并输出近似框”的例子强调 GPT-5.2 对空间布局把握更强。(OpenAI)6 编程与“代理式开发”更强的不只是写函数而是更能在代码库里推进任务6.1 SWE-Bench Pro、SWE-Bench Verified官方给了硬分数发布文列出GPT-5.2 Thinking 在SWE-Bench Pro上达到55.6%并提到在SWE-bench Verified上达到80.0%。(OpenAI)它还解释为什么 SWE-Bench Pro 更难不仅限 Python覆盖四种语言更“抗污染”、更工业相关。(OpenAI)分数的意义并不是“你用它就一定能自动修 bug”而是说当任务是“给定仓库→生成补丁→通过测试/满足需求”的端到端工程问题时GPT-5.2 的成功率在官方评测上更高且更靠近真实开发场景。你在 ChatGPT 的体感会是它更能把“需求理解→定位文件→改动→补测试/补文档→迭代修正”连成一条线而不是只会给你一段孤立代码。6.2 前端 UI 与非常规界面官方明确点名提升甚至提到 3D UI发布文说早期测试者认为 GPT-5.2 在前端开发与复杂/非常规 UI尤其涉及 3D 元素显著更强。(OpenAI)这类提升对“产品经理/设计师/前端工程师”尤其重要你不只想要一段 JS而是想要一个能跑起来的单页 demo、一个交互原型、一套组件结构甚至动效。模型如果能把 UI 的层级、状态、布局、交互一口气组织好效率会是指数级提升。7 科学与数学从“能解题”到“能辅助科研”的官方叙事与数据OpenAI 单独发了一篇“Advancing science and math with GPT-5.2”并写到GPT-5.2 Pro 与 GPT-5.2 Thinking 是他们迄今在科学与数学上最强的模型。(OpenAI)其中一个最醒目的数字是GPQA Diamond官方称在这一“研究生水平、Google-proof”的科学问答基准上GPT-5.2 Pro 达到93.2%GPT-5.2 Thinking 达到92.4%不启用工具、推理强度最大。(OpenAI)发布文还提到 FrontierMathTier 1–3上 GPT-5.2 Thinking 达到40.3%并举了一个“统计学习理论的开放问题”案例说 GPT-5.2 Pro 在严格限定场景下提出的证明被作者验证并经外部专家审阅。(OpenAI)对普通用户来说你不需要拿它去解“开放问题”但你能从中推断当任务要求多步推理、量纲一致、符号严格、细节不能错太多时GPT-5.2尤其 Thinking/Pro更值得作为“推导助手/审稿人/对照检查器”。这也和他们强调“数学推理是可靠性的地基”是同一套逻辑。(OpenAI)8 API 与工程特性即便你不写代码也能理解为“为什么更稳、更会用工具”8.1 GPT-5.2 的“官方改进清单”是什么在官方“Using GPT-5.2”指南里OpenAI 直接列出GPT-5.2 相对 GPT-5.1 改进包括通用智能、指令遵循、准确率与 token 效率、多模态尤其视觉、代码生成尤其前端 UI、工具调用与上下文管理、表格理解与生成。(OpenAI Platform)它还补了一句很关键的话GPT-5.2 有新的特性用于管理模型“知道什么”和“记住什么”以提升准确性。(OpenAI Platform)这其实就是把“长对话越聊越偏/越聊越乱”的问题当成产品级问题来解决而不是只靠提示词。8.2xhigh、更简洁的推理摘要、compaction这是 GPT-5.2 的新“推理控制旋钮”官方指南明确GPT-5.2 在 API 层新增了xhigh推理强度档位并提供更简洁的推理摘要以及新的 compaction 上下文管理机制。(OpenAI Platform)如果翻译成用户语言你可以让模型“别想太久”换更快的交互也可以让它“想得更狠”换更稳的答案还能让它把历史上下文“压缩成更可靠的记忆”让长工程跑得更久不崩。8.3 Preambles工具调用前先说“我为什么要调用”在 API 指南里还有一个很用户友好的概念叫Preambles它是工具调用前的一段用户可见解释说明模型“为什么要调用这个工具/函数”增强透明度与可调试性并声称这样能提高工具调用准确率而不显著增加推理开销。(OpenAI Platform)你在 ChatGPT 里会把它体感为模型更常先给你一个简短计划/意图再去执行工具步骤比如分析、检索、写代码、画图最终产出更可控。8.4 Responses API 与“跨轮传递 CoT”更少重复推理、更低延迟、更高缓存命中官方写到GPT-5.2 在 Responses API 的一个关键优势是可以在多轮对话中传递 chain-of-thoughtCoT信息从而减少重复推理、提高缓存命中率、降低延迟并提升整体智能表现。(OpenAI Platform)对普通 ChatGPT 用户来说这解释了为什么你在一个复杂任务里持续迭代时GPT-5.2 更可能“沿着同一条思路稳步推进”而不是每轮都像重新开局。9 规格、价格、上下文窗口与知识截止日期这些是“能用到什么程度”的硬边界9.1 上下文与输出上限400k context、128k max output在 OpenAI API 的 GPT-5.2 模型页上写得很明确400,000 context window128,000 max output tokensAug 31, 2025 knowledge cutoff(OpenAI Platform)并且它支持文本输出、支持文本与图像输入但不支持音频/视频输入输出在该模型页口径下。(OpenAI Platform)同时在“Using GPT-5.2”指南 FAQ 中也写到ChatGPT 的 Instant/Thinking/Pro 三个 5.2 模型都有2025 年 8 月的知识截止日期这意味着即使不开 web search它起步的世界知识也更新。(OpenAI Platform)9.2 价格与缓存折扣为什么官方还要强调“token 效率”API 模型页给出 GPT-5.2 的按 token 计价$1.75 / 1M 输入 tokens、$14.00 / 1M 输出 tokens并列出 cached input 的折扣价格。(OpenAI Platform)发布文补充cached inputs 有90% 折扣并声称在多个 agentic 评估上虽然 GPT-5.2 单 token 更贵但因为 token 效率更高达到同质量水平的总成本可能更低。(OpenAI)对 ChatGPT 用户来说你不直接付 token 钱但你会感知为同样复杂的任务它更可能一次做对、少来回最终节省的是“你的人类时间”。10 你真正该怎么用才能“吃满 GPT-5.2 的优势”不写提示词清单讲清楚策略很多人升级模型后觉得“好像没差”通常不是模型没差而是你依旧用“上一代的用法”去驱动它。GPT-5.2 的优势有相当一部分来自它更像一个“能跑流程的系统”所以更适合你把任务描述成“交付物 验收标准 约束 资料来源”而不是“随便聊聊”。举个常见场景你让它写一份市场分析。GPT-5.1 时代你可能得到一篇看似完整但证据链薄的文章你会反复追问数据、追问引用、追问结构。GPT-5.2 Thinking 的更优路径是你一开始就把“输出要包含核心结论、关键假设、数据来源、对比表、风险与不确定性、后续行动建议”说清楚并允许它先做“计划 需要的资料列表”然后再让它开工。这样它更容易触发自己的“深推理 工具/上下文管理”强项官方也强调它在工具调用、上下文管理、表格产出上更强。(OpenAI Platform)再比如“长文档分析”你以前可能不得不拆文档、分批贴、再手动合并。GPT-5.2 的长上下文优势意味着你可以把更多材料一次性放进来并要求它显式标注“信息来自哪一段/哪一页/哪份文件”让它做跨段落整合而 MRCRv2 与 4-needle 的接近满分描述正是为这种“跨几十万 token 的指代与检索”背书。(OpenAI)至于“可信度”你也应该更策略性地使用当你对事实正确性要求极高财税、法律、新闻时事时优先用 Thinking/Pro并要求它对关键事实给出来源与不确定性OpenAI 自己一方面宣称错误更少例如 30%rel 更少错误回复另一方面也强调“关键事项要复核”系统卡也显示不同域、不同设置下的幻觉率差异。(OpenAI)11 一张“浓缩对照表”把最关键的差异放在一页含硬数据维度你会感知到的变化官方给出的证据/数字专业交付物表格/演示/工作产物更像“能直接交差”的成品格式与结构更职业GDPvalGPT-5.2 Thinking 在 44 职业任务中“赢或平”达 70.9%并提到演示稿/表格等任务产出效率与成本优势投行表格建模内部基准 9.3%(OpenAI)编程与工程任务更能在仓库里推进任务端到端更稳SWE-Bench Pro 55.6%SWE-bench Verified 80.0%并强调前端/复杂 UI含 3D更强(OpenAI)事实可靠性更少“自信胡说”仍需复核但踩雷概率下降去标识化查询错误回复 30%rel 更少系统卡图表展示错误率对比与分域差异(OpenAI)欺骗/装作执行更少“编工具结果/编引用/装后台做事”系统卡生产流量 deception 1.6%GPT-5.2 Thinkingvs 7.7%GPT-5.1 Thinking长文档与长上下文更能跨几十万 token 保持一致性少丢线索MRCRv24-needle到 256k tokens近 100% 准确率并提到/compact扩展有效上下文(OpenAI)视觉图表/界面/截图更会“看图做推理”尤其图表与 UI 理解错误率约减半图表推理、软件界面理解提到 CharXiv Reasoning 与 ScreenSpot-Pro建议启用 Python 工具(OpenAI)科学与数学更适合严谨推导、科研辅助与高精度计算GPQA DiamondPro 93.2%Thinking 92.4%FrontierMathTier1-340.3%(OpenAI)ChatGPT 交互体验Auto 路由更聪明Thinking 可见推理摘要 Answer now帮助中心说明 Auto 在 Instant/Thinking 间切换提供精简推理视图与 Answer now(OpenAI Help Center)硬规格上下文/输出/知识截止能读更长、写更长起步知识更新到 2025-08API400k context、128k max output、知识截止 2025-08-31指南 FAQChatGPT 三模型为 2025-08 截止(OpenAI Platform)价格与效率开发者侧单价更高但可能更省总成本更少来回GPT-5.2$1.75/1M input、$14/1M outputcached input 折扣并称 token efficiency 提升可能降低达标成本(OpenAI Platform)12 参考全部为 OpenAI 官方与其引用的公开评测来源入口GPT-5.2 发布文包含 GDPval、SWE-Bench、MRCRv2、视觉评测、价格与命名映射等(OpenAI)ChatGPT 内 GPT-5.2 机制说明Auto/Instant/Thinking、推理视图、Answer now(OpenAI Help Center)OpenAI API “Using GPT-5.2”指南改进点、新特性 xhigh/compaction、Preambles、Responses API 与 CoT 传递(OpenAI Platform)GPT-5.2 模型页与对比页上下文/输出/知识截止/价格/模态(OpenAI Platform)GPT-5 系统卡更新GPT-5.2PDF包含幻觉图、HealthBench、Deception、Cyber safety、Prompt injection 等科学与数学专题GPQA Diamond 等(OpenAI)ChatGPT Release Notes确认发布与时间点(OpenAI Help Center)