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GPT-5.2

GPT-5.2は、プロフェッショナルなタスクに特化したOpenAIのフラッグシップmodelです。400Kのcontext window、卓越したコーディング能力、そして高度なマルチステップの推論機能を備えています。

openai logoopenaiGPT-52025年12月11日
コンテキスト
400Kトークン
最大出力
100Kトークン
入力価格
$1.75/ 1M
出力価格
$14.00/ 1M
モダリティ:TextImage
機能:ビジョンツールストリーミング推論
ベンチマーク
GPQA
93%
GPQA: 大学院レベル科学Q&A. 生物学、物理学、化学の448問の選択問題からなる厳格なベンチマーク。博士号専門家でも65-74%の正解率。 GPT-5.2はこのベンチマークで93%を記録しました。
HLE
45%
HLE: 高レベル専門推論. 専門分野でエキスパートレベルの推論を示すモデルの能力をテスト。 GPT-5.2はこのベンチマークで45%を記録しました。
MMLU
88%
MMLU: 大規模多タスク言語理解. 57の学術科目にわたる16,000問の選択問題からなる包括的なベンチマーク。 GPT-5.2はこのベンチマークで88%を記録しました。
MMLU Pro
83%
MMLU Pro: MMLUプロフェッショナル版. より難しい10択形式の12,032問を含むMMLUの強化版。 GPT-5.2はこのベンチマークで83%を記録しました。
SimpleQA
58%
SimpleQA: 事実精度ベンチマーク. 直接的な質問に対して正確で事実に基づく回答を提供するモデルの能力をテスト。 GPT-5.2はこのベンチマークで58%を記録しました。
IFEval
95%
IFEval: 指示遵守評価. モデルが特定の指示と制約にどれだけ従うかを測定。 GPT-5.2はこのベンチマークで95%を記録しました。
AIME 2025
100%
AIME 2025: アメリカ招待数学試験. 名門AIME試験からの競技レベルの数学問題。 GPT-5.2はこのベンチマークで100%を記録しました。
MATH
98%
MATH: 数学問題解決. 代数、幾何、微積分などの分野をテストする包括的な数学ベンチマーク。 GPT-5.2はこのベンチマークで98%を記録しました。
GSM8k
99%
GSM8k: 小学校算数8K. 多段階推論を必要とする8,500問の小学校レベルの算数文章問題。 GPT-5.2はこのベンチマークで99%を記録しました。
MGSM
98%
MGSM: 多言語小学校算数. GSM8kベンチマークを10言語に翻訳したもの。 GPT-5.2はこのベンチマークで98%を記録しました。
MathVista
78%
MathVista: 数学的視覚推論. グラフや図などの視覚要素を含む数学問題を解く能力をテスト。 GPT-5.2はこのベンチマークで78%を記録しました。
SWE-Bench
80%
SWE-Bench: ソフトウェアエンジニアリングベンチマーク. AIモデルがオープンソースPythonプロジェクトの実際のGitHub課題を解決しようとする。 GPT-5.2はこのベンチマークで80%を記録しました。
HumanEval
95%
HumanEval: Pythonプログラミング問題. モデルが正しいPython関数実装を生成する必要がある164問の手書きプログラミング問題。 GPT-5.2はこのベンチマークで95%を記録しました。
LiveCodeBench
80%
LiveCodeBench: ライブコーディングベンチマーク. 継続的に更新される実世界のプログラミングチャレンジでコーディング能力をテスト。 GPT-5.2はこのベンチマークで80%を記録しました。
MMMU
75%
MMMU: マルチモーダル理解. 大学レベルの問題でビジョン言語モデルをテストする大規模多分野マルチモーダル理解ベンチマーク。 GPT-5.2はこのベンチマークで75%を記録しました。
MMMU Pro
65%
MMMU Pro: MMMUプロフェッショナル版. より挑戦的な問題とより厳格な評価を備えたMMMUの強化版。 GPT-5.2はこのベンチマークで65%を記録しました。
ChartQA
93%
ChartQA: チャート質問応答. チャートやグラフに表示された情報を理解し推論する能力をテスト。 GPT-5.2はこのベンチマークで93%を記録しました。
DocVQA
95%
DocVQA: ドキュメント視覚Q&A. ドキュメント画像から情報を抽出する能力をテストするドキュメント視覚質問応答ベンチマーク。 GPT-5.2はこのベンチマークで95%を記録しました。
Terminal-Bench
60%
Terminal-Bench: ターミナル/CLIタスク. コマンドライン操作を実行し、シェルスクリプトを書く能力をテスト。 GPT-5.2はこのベンチマークで60%を記録しました。
ARC-AGI
52.9%
ARC-AGI: 抽象化と推論. AGIのための抽象化と推論コーパス - 新しいパターン認識パズルで流動的知性をテスト。 GPT-5.2はこのベンチマークで52.9%を記録しました。

GPT-5.2を無料で試す

GPT-5.2と無料でチャット。機能をテストし、質問し、このAIモデルができることを探索してください。

プロンプト
レスポンス
openai/gpt-5.2

AIの応答がここに表示されます

GPT-5.2について

GPT-5.2の機能、特徴、そしてより良い結果を得るための方法について学びましょう。

プロフェッショナル向けの卓越したReasoning

GPT-5.2は、プロフェッショナル級の人工知能におけるOpenAIのfrontier modelであり、複雑なナレッジワークや自律的なタスク実行のために特別に設計されています。2025年後半にリリースされたこのモデルは、専用のThinkingモードを導入しており、これによりmodelが一時停止してマルチステップの論理を計画できるようになり、複雑なソフトウェアエンジニアリング、高度な数学的証明、科学的分析において非常に高い能力を発揮します。このモデルアーキテクチャは、multimodalなビジョン機能とツール呼び出しを統合されたreasoningエンジンに組み込んでおり、プロフェッショナルなワークフローにおけるagenticなパートナーとしての役割を果たします。

拡張可能なインテリジェンス・アーキテクチャ

技術的には、GPT-5.2は業界をリードする400K tokensのcontext windowを備え、ほぼ100%の想起精度を誇ります。これにより、情報を失うことなく大規模なコードベースや膨大な技術マニュアルを処理することが可能です。精度と信頼性が向上し、以前のバージョンと比較してハルシネーションが30%削減されている一方で、対話トーンはよりフォーマルで構造化されたものになっています。独創的な表現よりも一貫性と正確性が優先されるエンタープライズ環境向けに最適化されており、信頼できるナレッジワーカーとしてのAIへの転換を象徴しています。

GPT-5.2

GPT-5.2のユースケース

GPT-5.2を使って素晴らしい結果を得るさまざまな方法を発見してください。

自律的なソフトウェアエンジニアリング

80%の精度で複雑なGitHubのissueを解決し、大規模なコードベースのデバッグを管理。

高度な財務リサーチ

統合されたagenticツールを使用して、深いファンダメンタル株式分析と市場動向の統合を実施。

マルチステップのビジネス自動化

Notion、Slack、Google Driveなどの連携されたプロダクティビティアプリにわたる複雑なワークフローをオーケストレーション。

技術文書の要約

400K tokensのcontext windowを活用して、膨大な技術文書の処理と要約を実行。

科学的・数学的Reasoning

特化されたThinkingモードを通じて、博士レベルの科学問題や競技レベルの数学問題を解決。

プロフェッショナルなコンテンツ生成

高品質なオペラスタイルの散文や、フォーマット済みのプロフェッショナルなレポートを大規模に生成。

強み

制限

卓越したコーディング能力: SWE-bench Verifiedでの80%のスコアにより、プロフェッショナルなソフトウェアエンジニアリングにおいて最も有能なmodelの一つとなっています。
ビジョンのLatency問題: 画像の認識および生成タスクは、高い計算負荷のため、テキストベースのreasoningよりも大幅に遅くなります。
最先端のReasoning: 特化型のThinkingバリアントが、競技レベルの数学や博士レベルの科学に対して深い論理を提供します。
冷ややかな会話トーン: modelの対話スタイルはしばしばフォーマルで機械的であると評され、以前のバージョンに見られた自然な親しみやすさに欠けています。
Agenticなツール利用: ブラウザやPython環境などの外部ツールを使用して、マルチステップのプロフェッショナルなワークフローを管理することに非常に長けています。
高額なOutput料金: Thinkingモードでは100万tokensあたり14ドルとなっており、以前の機敏なmodelと比較して出力コストが依然として大幅に高いです。
大規模なContextの想起: 最大400K tokensをほぼ完璧な精度でサポートし、膨大なデータセットの分析と統合に最適です。
会話の不連続性: 構造化を重視しすぎるあまり、ユーザーとの自然で同期的な議論の流れが時折妨げられることがあります。

APIクイックスタート

openai/gpt-5.2

ドキュメントを見る
openai SDK
import OpenAI from 'openai';

const openai = new OpenAI();

async function main() {
  const completion = await openai.chat.completions.create({
    model: 'gpt-5.2-thinking',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Analyze this recursive reflection problem in WebGL 2.' }],
    reasoning_effort: 'high'
  });

  console.log(completion.choices[0].message.content);
}

main();

SDKをインストールして、数分でAPIコールを開始しましょう。

GPT-5.2についてのユーザーの声

GPT-5.2についてコミュニティがどう思っているか見てください

"GPT-5.2のThinkingモードは、複雑なコーディングタスクにおけるゲームチェンジャーです。一発で機能的なアプリを構築してくれます。"
AI_Dev
reddit
"RAWピクセル解析を使用して、13分でウォーリーを見つけ出しました。恐ろしいほど賢いですが、単純なタスクには非常に時間がかかります。"
VisualLearner
youtube
"400kのcontext windowの想起能力はほぼ完璧で、ようやくGeminiの長文contextの支配力に対抗できる本物の競合が現れました。"
LogicGate
hackernews
"GPT-5.2での画像生成は、まだ真冬に坂を登る糖蜜のように遅く感じます。速度こそが最大の敵です。"
adventurepaul
reddit
"OpenAIのmodelは最近、整理整頓されることに集中しすぎていて、基本的に会話をしている実感が持てなくなってきています。"
ArchMeta1868
reddit
"ARC Prizeは、o3 modelから5.2への1年間で390倍の効率改善を実証しました。"
Fireship
x

GPT-5.2についての動画

GPT-5.2についてのチュートリアル、レビュー、ディスカッションを見る

「GPT-5.2は単なるGPT-4の改良版ではありません。全く別次元の怪物です。」

「特定のモードでは、本一冊分、複数の研究論文、そして大規模なコードベースを一度に読み込ませることができます。」

「画像ベースのreasoningタスクにおいて、Thinkingモードは非常に困難なbenchmarkで約89%の精度を達成しています。」

「reasoning_effort parametersは、このmodelの真の論理的ポテンシャルを引き出す鍵となります。」

「開発者の反復タスクにおけるprompt cachingの処理能力には驚かされるでしょう。」

「このmodelは、ミツバチがランダムに散らばるのではなく、単一の入り口から侵入することを正確に特定しました。」

「このmodelは19秒間『思考』し、レイヤーや描画モードを備えた機能的なPhotoshopのクローンを生成しました。」

「GPT-5.2は、WebGL 2での球体の反射に関する再帰的レイトレーシングの実装に成功しました。」

「AIがこれほど大規模な論理チェーン全体で状態を維持しているのを初めて見ました。」

「複雑なUIレイアウトであっても、ビジョンモジュールは主要なCTAを見失うことはありませんでした。」

「OpenAIがGeminiへの回答を提示しました。GPT-5.2です。AIの期待の矛先を再びOpenAIへと向けさせるmodelです。」

「真に誇るべきは、ARC AGI benchmarkの頂点に立ったことです。」

「ARC Prizeは、o3 modelから5.2への1年間で390倍の効率改善を実証しました。」

「以前のコーディングエージェントが優れていると思っていたなら、これは自律性のレベルが違います。」

「とにかくこのmodelをリリースすべきです。私たちが眠っている間にGitHubのissueを解決しているのですから。」

プロンプト以上のもの

ワークフローを強化する AI自動化

AutomatioはAIエージェント、ウェブ自動化、スマート統合のパワーを組み合わせ、より短時間でより多くのことを達成するお手伝いをします。

AIエージェント
ウェブ自動化
スマートワークフロー
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プロのヒント

このモデルを最大限に活用し、より良い結果を得るための専門家のヒント。

論理的思考のためにThinkingモードを有効にする:高度に複雑な数学やコーディングの問題を解く際は、精度を最大化するために明示的にgpt-5.2-thinkingバリアントに切り替えてください。

Prompt Cachingの活用:大規模で繰り返し使用するデータセットを扱う際は、24時間のprompt cachingを利用してlatencyとコストを削減しましょう。

Model Context Protocolの利用:modelをワークスペースのツールに接続し、スケジューリングやメール送信などの実世界のタスク実行を可能にします。

ステップバイステップのプロンプティング:極めて長いcontextのreasoningタスクでは、意思決定のプロセスを確認するために、modelに推論過程を表示するよう指示してください。

お客様の声

ユーザーの声

ワークフローを変革した何千人もの満足したユーザーに加わりましょう

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

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Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

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Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

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Co-Founder/CEO, rpatools.io

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Mohammed Ibrahim

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CEO, qannas.pro

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Ben Bressington

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Sarah Chen

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David Park

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Founder, DataDriven.io

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よくある質問

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