GPT-5.2
OpenAIProprietary
GPT-5.2是OpenAI的多模態大模型。在LMArena視覺綜合榜排第81名（共167個），得分1229±6，20,100票。分項中表現最好的是作業題（第72/118名）。授權為Proprietary。
關鍵數據
LMArena · 綜合1229±6#81 / 167 · 票數 20,100
OCR 文字辨識1233±6#83 / 123 · 票數 13,789
圖表理解1246±9#79 / 123 · 票數 5,108
作業題1258±11#72 / 118 · 票數 3,018
圖片描述1174±55#26 / 34 · 票數 107
物體／人物辨識1197±41#38 / 51 · 票數 176
看圖寫作1225±17#71 / 104 · 票數 1,290
幽默理解1196±24#76 / 93 · 票數 659
英文1230±9#83 / 167 · 票數 7,703
中文1270±17#65 / 128 · 票數 1,437
- 廠商
- OpenAI
- 授權
- Proprietary
- 首次上榜（本站記錄）
- 2026-10-26
適合誰用
- 綜合榜第 81/167 名，處於上半區。
- 最強分項：作業題（第 72/118 名）。
- 閉源，透過 OpenAI 的服務或 API 使用。
綜合榜排名相鄰的模型
| # | 模型 | 得分 | 票數 | 授權 | 與本模型差距 |
|---|---|---|---|---|---|
| 78 | GPT-5 Chat OpenAI | 1232 | 39,894 | Proprietary | +3 |
| 79 |  Grok 4.7 (xHigh) xAI | 1231 | 3,736 | Proprietary | +2 |
| 80 | Grok 4.3 xAI | 1229 | 27,901 | Proprietary | +0 |
| 81 | GPT-5.2 OpenAI | 1229 | 20,100 | Proprietary | |
| 82 |  MiMo-V2-Omni Xiaomi | 1228 | 10,650 | Proprietary | -1 |
| 83 |  Mistral Medium 3.5 Mistral | 1222 | 5,375 | Modified MIT | -7 |
| 84 | Mistral Large 3 Mistral | 1220 | 9,254 | Apache 2.0 | -9 |
替代方案 · OpenAI 的其他模型
| # | 模型 | 得分 | 票數 | 授權 |
|---|---|---|---|---|
| 18 | GPT-5.4 (High) OpenAI | 1303 | 30,747 | Proprietary |
| 21 | GPT-5.5 OpenAI | 1297 | 28,781 | Proprietary |
| 25 | GPT-5.5 (High) OpenAI | 1293 | 27,067 | Proprietary |
| 27 | GPT-5.4 OpenAI | 1292 | 22,804 | Proprietary |
| 29 | GPT-6.1 Sol (Max) OpenAI | 1288 | 2,330 | Proprietary |
替代方案 · 得分最高的開放權重模型
| # | 模型 | 得分 | 票數 | 授權 |
|---|---|---|---|---|
| 24 |  GLM-5.3-Flash Z.ai | 1294 | 16,254 | MIT |
| 34 |  Kimi K2.6 Moonshot AI | 1282 | 16,368 | Modified MIT |
| 38 |  DeepSeek-V4.1-Flash-20260910 (Max) DeepSeek | 1278 | 4,100 | MIT |
| 39 |  Gemma 4 31B Google | 1276 | 40,219 | Apache 2.0 |
| 44 |  Qwen3.8-27B Alibaba | 1269 | 7,614 | Apache 2.0 |
怎麼看這些分數
- 分數差在 ± 信賴區間內時，兩個模型實際差別不明顯。
- 分項榜各自獨立計算，不同分項的分數不能橫向比較。
- 票數少的模型分數波動更大，新上榜模型的名次可能變化。
常見問題
GPT-5.2 在多模態大模型排行榜上排第幾？
綜合第 81 名（1229 分）；OCR 文字辨識第 83 名（1233 分）；圖表理解第 79 名（1246 分）；作業題第 72 名（1258 分）；圖片描述第 26 名（1174 分）；物體／人物辨識第 38 名（1197 分）；看圖寫作第 71 名（1225 分）；幽默理解第 76 名（1196 分）；英文第 83 名（1230 分）；中文第 65 名（1270 分）（LMArena，資料截至 2026年10月26日）。
GPT-5.2 的 OCR 文字辨識能力怎麼樣？
GPT-5.2 在 LMArena OCR 分榜排第 83/123 名，1233 分（13,789 票）。
GPT-5.2 中文和英文看圖哪個更強？
中文分榜第 65/128 名（1270 分），英文分榜第 83/167 名（1230 分）。兩榜分別計算，分數不能直接相比，名次更有參考意義。
GPT-5.2 是開源／開放權重的嗎？
不是。LMArena 記錄的授權為 Proprietary，只能透過 OpenAI 的服務或 API 使用。
GPT-5.2 和第一名差多少？
綜合榜第一是 Claude Fable 5 (High)（1325 分），GPT-5.2 為 1229 分，差 96 分。
資料來源
LMArena 資料發布於 2026年10月19日。
本站同步於 2026年10月26日。
價格、上下文長度、發布時間等暫無可靠公開資料，未顯示；所有數值來自快照，空白為 –。