GPT-5.2今天发布了，内部代号为大蒜的模型，到底是增香剂还是熏人的臭大蒜？跟笔者来看看吧，本篇内容主要分为三个部分
- GPT-5.2模型介绍
- GPT-5.2实例展示
- GPT-5.2模型哪些用户能使用？使用次数限制为多少
一：GPT-5.2模型介绍
GPT-5.2 "前世今生"：它到底升级了什么？
OpenAI 在发布页把 GPT-5.2 定位得很直接：这是"为专业工作和持久运行的智能体打造"的前沿模型系列，目标是帮用户创造更大经济价值，尤其是在 电子表格、演示文稿、代码、长文本理解、工具使用、复杂多步骤项目 上更强。
官方还给了一个非常"打工人"的量化描述：不少 ChatGPT Enterprise 用户反馈，AI 每天能省 40--60 分钟，重度用户每周能省 10 小时以上。
**本次OpenAI推出了三种模型：**提供了四个模型选项
1）GPT-5.2 Instant：日常主力，快、清晰、语气更自然
Instant 更适合信息检索、how-to、技术写作和翻译，同时保持更温暖的对话风格。
2）GPT-5.2 Thinking：更适合"把事做完"的深度工作
发布页把它当"专业知识工作王牌"：在 GDPval（覆盖 44 职业的明确知识型工作任务）上，Thinking 达到 70.9% 胜出或持平，任务输出速度比专家快 11 倍以上、成本不到 1%（在有人类监督的前提下）。Cookbook 也强调 5.2 相比 5⁄5.1：更强指令遵循、更低冗长、更稳的计划结构（但仍建议你明确"范围纪律"和"输出长度"）。
3）GPT-5.2 Pro：更"研究级可靠"，但在 ChatGPT 有功能限制
帮助中心写得很直白：Pro 不支持 Canvas 和图像生成。
4）Auto（自动换挡）：默认会在 Instant/Thinking 间切换
帮助中心说明：付费用户可手动选 Instant/Thinking；但默认都能用 GPT-5.2 系列，系统会自动切换以平衡速度与深度。
API 命名与推理档位
发布页给了 ChatGPT 与 API 对照：
Instant 对应 gpt-5.2-chat-latest，
Thinking 对应 gpt-5.2，
Pro 对应 gpt-5.2-pro；
其中Thinking/Pro 支持新的第五档推理强度 xhigh，面向"质量要求最高"的任务。
GPT-5.2性能跑分怎么样？
GDPval 测试展示：
SWE-Bench Pro（公开版） 软件工程：
长上下文
二：使用GPT-5.2实例展示
1）股市更好的盈利
prompt:
你是量化研究员+风控。目标：A股日线波段（3天--8周）提升"风险调整收益"，同时把过拟合风险压到最低。
硬性交付 （缺一不可）： A) 样本内/样本外：按时间切分 70/30（或滚动 walk-forward），分别报指标 B) 稳健性：参数敏感性（至少 6 组参数网格）+ 不同市场阶段（上涨/震荡/下跌）分段表现 C) 盈利改造：给 2 个改造版本并 A/B 回测，明确最终选型
策略约束 ：不做裸卖空；可空仓
单笔风险 1% 账户（用 ATR 或波动率定仓）
单边成本 0.05%，滑点 0.03%
最大回撤目标 ≤15%（若超出，必须启用"风控开关"改造）
输出必须先给一屏最终结果 ：选用版本（原版/A/B）+ 适用行情 + 禁用条件
指标总表（样本内、样本外、全样本；并给基准 SPY）
你认为"更可能盈利"的原因：来自哪些行情/哪些因子（用数据支持）
然后给可复现代码 ：读CSV（或 yfinance）
生成信号、回测、交易记录
输出：metrics.csv、trades.csv、monthly_returns.csv、equity_curve.png、drawdown.png
最后给'执行说明书' ：入场/出场/止损/止盈/仓位
每天检查清单（3条以内）
什么时候停止交易（触发条件）
如果缺数据列或字段映射不清楚，最多问我 3 个问题后再开始。
1.3 你拿到结果后怎么验收（防"讲得好听"）
✅ 是否有 样本外 指标？（没有＝不合格）
✅ 是否输出 交易记录 trades.csv ？（没有＝无法复核）
✅ 是否给 回撤曲线 和最大回撤发生区间？
✅ 是否做了 参数敏感性 （至少 6 组）？
✅ "改造 A/B" 是否真的做了对比回测而不是嘴上说？
1.4 二次追问补强词（当你觉得它还不够"赚钱导向"）
"把优化目标改成：在样本外最大化 Calmar（CAGR/MDD），并在 MDD>15% 时自动施加风控开关（减少仓位/空仓）。重新做 A/B，并告诉我最稳的参数区间。"
结果展示：给了我一整套脚本，大家也可以用上面提示词去试试~
2）单机网页游戏
prompt:
"Create a single-page app in a single HTML file for a todo list.
--能新增todo list
--能变化心情
--能改变网页的皮肤
--能添加三句以下的座右铭
--添加一个日历，天气，时间的窗格
累计1K+代码量，第一次因为上下文满了，重来了一次，两次搞定todo list
成品展示
需要代码可以call我：aicygg888
3）医疗数据分析
prompt:" 你是医学统计师+ML工程师，只做分析不做诊疗建议。默认任务：二分类预测（若我给结局以我为准）。
硬性交付（缺一不可） ：数据质控报告：缺失率、异常值、分布（并给处理策略）
Table 1（基线表）：按结局分组，均值±SD或中位数[IQR]、比例、P值、SMD
两类模型：
可解释：逻辑回归（检查共线性、正则化备选）
性能：XGBoost或随机森林
结果三件套：
回归结果表（OR、95%CI、P值）
模型性能表（AUC、PR-AUC、敏感度/特异度、阈值选择）
图：ROC、PR、校准曲线（含Brier）
2.敏感性分析至少两项：
不同缺失处理方案（如简单插补 vs 多重插补）
亚组/分层（如年龄/性别/关键分期）
3.输出可复现 Python 代码：
固定随机种子
自动导出 CSV 表和 plots/ 图片
代码顶部列出依赖库与安装指令
4.给"审稿人质疑点清单10条+应对"。
若 y 列或缺失编码不明确，最多问我 3 个问题再开始。"
结果展示：
跑不出来根本跑不出来。。。
三：如何使用 GPT-5.2：订阅能用哪些模型？次数限制多少？
如何更好的使用GPT-5.2?
tips：需要充值GPTplus或者其它AI可以在这里进行自助下单订阅升级：
自助充值系统：https://littlemagic8.github.io/gptplus/ (使用浏览器打开)
下表全部来自 OpenAI 帮助中心：包括可用模型、消息上限、Thinking 周额度、超限后的行为、上下文窗口等。
| 订阅层级 | 可用模型 | GPT-5.2 消息上限 | Thinking 手动选择额度 | 超额后会怎样 | 上下文窗口（Instant / Thinking） |
|---|---|---|---|---|---|
| Free | GPT-5.2（默认 Auto） | 10 条 / 5 小时 | --- | 自动切 mini 直到重置 | 16K / --- |
| Plus | Instant / Thinking（可手选） | 160 条 / 3 小时（临时上调） | 3000 条 / 周（手选） | 超额切 mini；Auto 切 Thinking 不计入周额度 | 32K / 196K |
| Business | Instant / Thinking / Pro | 无限（受滥用防护约束） | 3000 条 / 周（手选） | 可能触发临时限制 | 32K / 196K |
| Pro | Instant / Thinking / Pro | 无限（受滥用防护约束） | （官方未单列周额度） | 可能触发临时限制 | 128K / 196K |
- 免费用户也能用 GPT-5.2，但付费（Plus/Pro/Business）才有 模型选择器，可手动选 Instant 或 Thinking。
- GPT-5.2 Pro 仅对 Pro / Business / Enterprise / Edu 开放。
- 选 Auto 时，系统会在 Instant 与 Thinking 之间自动切换。
次数限制
- Free：每 5 小时最多 10 条 GPT-5.2；到上限后自动切到 mini 版本直到重置。
- Plus ：每 3 小时最多 160 条 GPT-5.2；到上限后切到 mini（官方注明这是"临时上调"，未来会回落）。Thinking 手动选择额度 （Plus 或 Business）：每周最多 3000 条；但 Auto 从 Instant 自动切 Thinking 不计入这个周额度。
- Business & Pro：对 GPT-5.2 模型"无限使用"（但受滥用防护与条款约束，可能触发临时限制）。
- Instant 的上下文：Free 16K；Plus/Business 32K；Pro/Enterprise 128K。
- Thinking：所有付费档 196K。
- 工具支持：GPT-5.2 支持 ChatGPT 里的工具（搜索、数据分析、图像/文件分析、Canvas、图像生成等），但 Pro 例外：不支持 Canvas 与图像生成。
四、总结
使用体验一句话：GPT-5.2 最明显的是对单机网页处理，真的蛮不错，提示词都不需要描述很详细，然后吭呲吭呲给你干活，干完活一看，还真不错~
额外说一句：是不是因为 Gemini 3 太强了，让 OpenAI 频繁发新模型？只能说竞品加速 + 用户对生产力的真实需求，合力把节奏推快了。AI发展得太快了！太快了！