OpenAI ответила на вызов Google с GPT-5.2 после мемо «код красный»

OpenAI запустила GPT-5.2 для борьбы с Google

OpenAI представила новую модель GPT-5.2, позиционируя её как самую передовую разработку компании на текущий момент. Новинка ориентирована на разработчиков и профессиональное использование в повседневных задачах.

Модель доступна в трёх вариантах: Instant — оптимизированная под скорость для стандартных запросов (поиск информации, написание текстов, переводы); Thinking — специализируется на сложных структурированных задачах (программирование, анализ длинных документов, математика, планирование); Pro — топовая версия для максимальной точности и надёжности при решении сложных проблем.

Ключевые возможности и преимущества

По словам Фиджи Симо, главного продуктолога OpenAI, GPT-5.2 создана для увеличения экономической ценности ИИ. Модель улучшена в работе со spreadsheet-таблицами, презентациями, генерацией кода, анализом изображений, обработке длинного контекста и выполнении многоступенчатых проектов.

«GPT-5.2 лучше справляется с созданием таблиц, построением презентаций, написанием кода, анализом изображений и пониманием длинного контекста»

GPT-5.2 выходит на фоне жёсткой конкуренции с Gemini 3 от Google, которая лидирует в большинстве категорий рейтинга LMArena (кроме программирования — здесь до сих пор доминирует Claude Opus-4.5 от Anthropic).

Контекст запуска: «код красный» и потеря позиций

Ранее в этом месяце The Information сообщил о внутреннем мемо CEO Sam Altman с пометкой «код красный». Поводом стало снижение трафика ChatGPT и опасения потери доли рынка в пользу Google.

Документ потребовал пересмотреть приоритеты: отказаться от внедрения рекламы и сосредоточиться на улучшении пользовательского опыта ChatGPT. Некоторые сотрудники якобы просили отложить релиз GPT-5.2 для дополнительной доработки.

Технические достижения

OpenAI утверждает, что GPT-5.2 устанавливает новые рекорды в тестах по программированию, математике, науке, зрительному восприятию и работе с инструментами. Это может привести к более надёжным агентным рабочим процессам и производственному коду.

В сравнении с Deep Think mode Gemini 3 новая модель демонстрирует превосходство почти во всех тестах логического мышления: от инженерных задач (SWE-Bench Pro) до докторских знаний по науке (GPQA Diamond) и абстрактного анализа (ARC-AGI).

Экономические риски

Фокус на мощных моделях связан со значительными расходами. Системы Thinking и Deep Research требуют больше вычислительных ресурсов, что создаёт потенциальный замкнутый круг: увеличение затрат для победы в рейтингах ведёт к ещё большим расходам на поддержку работы таких моделей.