GPT-5.2

GPT-5.2 est un LLM propriétaire d’OpenAI, lancé le 11 décembre 2025 aux États-Unis. Il se caractérise par de solides résultats en mathématiques et par une fenêtre de contexte de 400 000 tokens. Ses connaissances s’arrêtent au 25 août 2025.

GPT-5.2 est un LLM propriétaire d’OpenAI, lancé le 11 décembre 2025 aux États-Unis. Il se caractérise par de solides résultats en mathématiques et par une fenêtre de contexte de 400 000 tokens. Ses connaissances s’arrêtent au 25 août 2025.

Le modèle adopte un positionnement économique. Sa tarification se situe 16% sous la moyenne des LLM similaires et environ 3,1 fois sous celle des modèles frontière. Ce rapport entre capacités, contexte et coût constitue son principal argument.

Caractéristiques

CaractéristiqueValeur
TypeGrand modèle de langage (LLM)
ÉditeurOpenAI
Poids🔒 Propriétaire
Date de sortie11 décembre 2025
Connaissances jusqu'à2025-08-25
Multimodaloui
Fenêtre de contexte400 000 tokens
Modalités (entrée → sortie)text,image → text

Indices de synthèse

IndiceValeurRang (LLM)
Intelligence Index42.218ᵉ / 137
Math Index99.01ᵉ / 54

Indices Artificial Analysis. Le rang situe le modèle parmi tous les LLM du catalogue disposant de l'indice.

Performances (benchmarks)

BenchmarkScoreRang (LLM)SourceFiabilité
Benchable : Hallucinations (Baseline)100,0 %1ᵉ / 146benchable✅ Mesuré
Benchable : General Knowledge (Baseline)100,0 %1ᵉ / 161benchable✅ Mesuré
Benchable : Ethics (Baseline)100,0 %1ᵉ / 159benchable✅ Mesuré
Benchable : Email Classification (Baseline)98,0 %55ᵉ / 163benchable✅ Mesuré
Epoch: OTIS Mock AIME 2024-202596,1 %6ᵉ / 64epoch✅ Mesuré
Benchable : Coding (Baseline)96,0 %7ᵉ / 162benchable✅ Mesuré
LiveBench: Mathematics93,2 %1ᵉ / 7livebench✅ Mesuré
Benchable : Mathematics (Baseline)92,0 %61ᵉ / 140benchable✅ Mesuré
Epoch: GPQA diamond91,4 %7ᵉ / 85epoch✅ Mesuré
Benchable : Instruction Following (Baseline)86,0 %15ᵉ / 163benchable✅ Mesuré
LiveBench: Reasoning83,2 %2ᵉ / 7livebench✅ Mesuré
LiveBench: Language79,8 %3ᵉ / 7livebench✅ Mesuré
LiveBench: Data Analysis78,2 %2ᵉ / 7livebench✅ Mesuré
LiveBench: Coding76,1 %4ᵉ / 7livebench✅ Mesuré
Benchable : Reasoning (Baseline)76,0 %81ᵉ / 155benchable✅ Mesuré
LiveBench: Global average74,6 %2ᵉ / 7livebench✅ Mesuré
Epoch: SWE-Bench verified73,8 %5ᵉ / 15epoch✅ Mesuré
Epoch: FrontierMath-Tiers-1-3-v2-Private67,4 %5ᵉ / 17epoch✅ Mesuré
LiveBench: IF61,8 %7ᵉ / 7livebench✅ Mesuré
Epoch: FrontierMath-2025-02-28-Public60,0 %3ᵉ / 33epoch✅ Mesuré
LiveBench: Agentic Coding50,3 %1ᵉ / 7livebench✅ Mesuré
Epoch: Chess Puzzles49,0 %5ᵉ / 20epoch✅ Mesuré
Epoch: FrontierMath-2025-02-28-Private40,7 %2ᵉ / 32epoch✅ Mesuré
Epoch: SimpleQA Verified38,9 %14ᵉ / 26epoch✅ Mesuré
Epoch: FrontierMath-Tier-4-v2-Private31,7 %6ᵉ / 18epoch✅ Mesuré
Epoch: EBR-bench23,0 %2ᵉ / 7epoch✅ Mesuré
Epoch: FrontierMath-Tier-4-2025-07-01-Private18,8 %3ᵉ / 25epoch✅ Mesuré
Epoch: FrontierMath-Tier-4-2025-07-01-Public0,0 %1ᵉ / 15epoch✅ Mesuré
AIME 2025100,0 %1ᵉ / 108llm-statsAuto-déclaré
HMMT 202599,4 %2ᵉ / 33llm-statsAuto-déclaré
Tau2 Telecom98,7 %4ᵉ / 34llm-statsAuto-déclaré
Graphwalks BFS <128k94,0 %1ᵉ / 10llm-statsAuto-déclaré
GPQA92,4 %11ᵉ / 219llm-statsAuto-déclaré
BrowseComp Long Context 128k92,0 %1ᵉ / 4llm-statsAuto-déclaré
MMMLU89,6 %9ᵉ / 49llm-statsAuto-déclaré
Graphwalks parents <128k89,0 %1ᵉ / 10llm-statsAuto-déclaré
ScreenSpot Pro86,3 %2ᵉ / 23llm-statsAuto-déclaré
ARC-AGI86,2 %5ᵉ / 7llm-statsAuto-déclaré
VideoMMMU85,9 %4ᵉ / 26llm-statsAuto-déclaré
CharXiv-R82,1 %13ᵉ / 45llm-statsAuto-déclaré
Tau2 Retail82,0 %6ᵉ / 25llm-statsAuto-déclaré
SWE-Bench Verified80,0 %14ᵉ / 102llm-statsAuto-déclaré
MMMU-Pro79,5 %14ᵉ / 64llm-statsAuto-déclaré
LiveBench74,8 %16ᵉ / 38llm-statsn.d.
SWE-Lancer (IC-Diamond subset)74,6 %3ᵉ / 6llm-statsAuto-déclaré
BrowseComp65,8 %30ᵉ / 57llm-statsAuto-déclaré
MCP Atlas60,6 %26ᵉ / 30llm-statsAuto-déclaré
ARC-AGI v252,9 %8ᵉ / 16llm-statsAuto-déclaré
Toolathlon46,3 %19ᵉ / 30llm-statsAuto-déclaré
FrontierMath40,3 %5ᵉ / 16llm-statsAuto-déclaré
Humanity's Last Exam34,5 %39ᵉ / 89llm-statsAuto-déclaré

« Auto-déclaré » : score communiqué par l'éditeur, non rejoué indépendamment. « Mesuré » : évalué par un tiers (Epoch AI, LiveBench). Le rang est calculé parmi les LLM évalués sur le même benchmark.

Comment se situe-t-il ?

Le modèle (en orange) comparé aux meilleurs modèles sur chaque dimension évaluée, et à ses voisins de classement.

Intelligence Index

▶ GPT-5.242.2
DeepSeek V4 Pro40.8

Math Index

▶ GPT-5.299.0
DeepSeek V3.292.0
Nova 2.0 Pro Preview89.0

Classements Arena (Elo)

CatégorieEloRangEn tête d'arène
Arena Text143773ᵉ / 200Claude Fable 5 (1507)
Arena Text143575ᵉ / 200Claude Fable 5 (1507)
Arena Code140646ᵉ / 99Kimi K3 (1679)
Arena Document140529ᵉ / 32Claude Opus 4.6 (1508)
Arena Document140132ᵉ / 32Claude Opus 4.6 (1508)
Arena Vision124435ᵉ / 135Claude Fable 5 (1318)

Tarifs

FournisseurEntrée / 1MSortie / 1MCache lecture / 1M
OpenAI1,75 $14 $0,175 $
openai1,75 $14 $n.d.

Prix en dollars US par million de tokens.

Sa tarification se situe 16 % en dessous de la moyenne des LLM similaires, et 3,1 fois moins cher que les modèles frontières (Claude Fable 5, GPT-5.6 Sol, Gemini 3.5 Flash).

Coût & vitesse agentiques

IndicateurValeur
Coût moyen par benchmark — Benchable0,18 $
Latence moyenne par benchmark — Benchable3 min 00 s

Coûts et durées réels mesurés en exécutant le modèle comme agent. PinchBench = un run complet de 147 tâches (harness OpenClaw) ; Benchable = moyenne par benchmark. Sources : PinchBench, Benchable.ai.

Entraînement & empreinte

IndicateurValeur
PaysUnited States of America

Notre analyse

Forces. GPT-5.2 occupe la première place du Math Index parmi 54 modèles. Il figure aussi dans le top 10 sur OTIS Mock AIME 2024-2025, qui mesure les performances en olympiades de mathématiques de niveau lycée. À sa sortie, son résultat sur GPQA diamond le plaçait dans le top 2% des LLM de sa génération. L’Intelligence Index le situe également dans le haut du classement. Son prix renforce cet ensemble, avec un coût inférieur à celui des modèles similaires et nettement inférieur à celui des modèles frontière.

Limites et points d’attention. Les résultats Benchable sont peu discriminants, car plusieurs scores plafonnent et sont partagés par de nombreux modèles. Dans Arena text, GPT-5.2 se classe aux 73e et 75e places sur 200, derrière Claude Fable 5, Claude Opus 4.6 et Claude Opus 4.7. Claude Fable 5 est nettement devant GPT-5.2. Dans Arena Code, il occupe la 46e place sur 99, derrière Kimi K3, Claude Fable 5 et GPT-5.6 Sol. Kimi K3 est nettement devant GPT-5.2. Le modèle reste pertinent pour les tâches mathématiques et les traitements exigeant un contexte étendu. Pour un résultat plus abouti, on lui préférera Claude Fable 5, Claude Opus 4.6 ou Kimi K3.


Sources des données : LLM-Stats (llm-stats.com) · OpenRouter (openrouter.ai) · Artificial Analysis (artificialanalysis.ai) · Arena.ai (arena.ai) · LiveBench (livebench.ai) · Epoch AI (epoch.ai), CC-BY-4.0 · Benchable.ai (benchable.ai).