趋近智
参数
-
上下文长度
400K
模态
Text
架构
Dense
许可证
Proprietary
发布日期
13 Nov 2025
训练数据截止日期
Aug 2025
注意力
注意力结构
Multi-Head Attention
注意力头
-
键值头
-
注意力头维度
-
位置嵌入
Absolute Position Embedding
RoPE Theta
-
滑动窗口注意力
-
滑动窗口大小
-
归一化
-
激活函数
-
维度
隐藏维度大小
-
层数
-
FFN 中间层大小(稠密层)
-
多 Token 预测头数
-
分词器
词汇量大小
-
GPT-5.2 High 是 GPT-5 系列中的一个专业化迭代版本,专为高精度技术推理和长上下文处理而设计。该模型变体旨在满足需要高级认知处理和持续遵守复杂指令的应用需求。作为一个复杂的引擎,它能够胜任涉及多步逻辑、详细技术综合以及在单次会话中管理海量信息流的任务。
在技术层面,该模型基于稠密 Transformer(dense transformer)框架构建,确保了在其运行范围内参数利用的一致性。它集成了多头注意力机制与绝对位置嵌入,支持 400,000 标记(token)的上下文窗口,能够摄取大规模的数据结构。一项主要的技术突破是实现了可调节的推理力度等级,允许系统在推理过程中分配额外的计算资源,以解决复杂的逻辑和数学问题。
在专业环境中,GPT-5.2 High 常被用于软件工程、数学验证和自动化文档分析。该模型能够处理需要可靠工具调用和长程规划的代理任务(agentic tasks)。其在定量推理方面的高准确性,使其成为对生成保真度和逻辑一致性有严格要求的科学及金融应用领域的理想选择。
OpenAI 最新一代语言模型,具备先进的推理能力,支持高达 400K token 的超长上下文窗口,并针对编程、通用智能及效率推出了专门的变体。GPT-5 系列引入了改进的思考模式,在各项基准测试中表现卓越,并提供从高容量 Pro 模型到高效 Nano 模型等多种针对不同用例优化的版本。该系列具备原生多模态理解能力、增强的数学推理能力,并通 Codex 变体实现了业界领先的编程能力。
排名
#6
| 基准 | 分数 | 排名 |
|---|---|---|
研究生级问答 GPQA | 0.93 | 🥇 1 |
0.93 | 🥈 2 | |
0.78 | ⭐ 5 | |
Web 开发 WebDev Arena | 1472 | ⭐ 7 |
专业知识 MMLU Pro | 0.86 | 14 |
0.76 | 15 | |
0.52 | 17 |
APX AI
在线