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OpenAI 发布 GPT‑5.2，宣称在多项基准上领先并引入更大上下文与多种思考/Pro 模式，随即在 Hacker News 引发广泛讨论。评论围绕两大类问题展开：一是模型可靠性（hallucination、grounding、置信度与安全性），二是产品层面（长上下文可用性、定价、企业支持与 UI/UX）。讨论频繁把 GPT‑5.2 与 Google 的 Gemini（Google 的多模态/搜索驱动模型）、Anthropic 的 Claude/Opus（以安全与代码能力著称）、Grok、Perplexity 等作对比，并引用 ARC‑AGI‑2、GDPval、SWE Verified 等基准来检验实际表现。总体观点是：基准分数有价值但容易被过度解读，落地价值更依赖于检索/证据链、接口与长期任务评测。
许多评论指出当前模型的最大短板不是“更聪明”，而是 grounding——模型会生成听起来合理但错误或误导性的解释（hallucination），验证这些断言通常耗时且难以自动化。有人强调“无信息胜过错误信息”的实用原则，建议引入置信度/概率分数、强化检索或把内部置信号与工具调用绑定（例如触发外部搜索或 RAG）来减少假答案。另有评论从架构角度提醒：语言模型本质上是在生成“最可行的续写”，因此表面上加置信度未必可靠，真正的改进需要把概率分布与真实世界证据耦合或在训练与后训练阶段做结构性改变。研究与实用反馈都指向两条路线：改进检索/引用链路（grounding/RAG）和训练模型学会在不确定时明确退缩或调用工具。
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大量评论对厂商展示的基准持怀疑态度，认为基准容易被微调或训练时“记住”而失去可比性。社区提到 ARC‑AGI‑2、GDPval、SWE Verified、AIME 等项目，既有对 GPT‑5.2 在 ARC 上分数大幅跃升的惊讶，也有人怀疑私有训练/bench‑tuning、样本泄露或选择性展示（cherry‑picking）。评论反复提醒：基准饱和后很难通过单一表格判断长期真实能力，最佳做法是基于自己的任务做长期、可重复的内部评测而非只看宣传图表。另有声音指出基准统计的置信区间与可变性常被忽略，少量错误并不总能反映整体稳健性。
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评论中大量横向比较 GPT‑5.2 与 Google 的 Gemini、Anthropic 的 Claude/Opus、以及 Grok、Perplexity 等。用户体验高度分化：有人觉得 Gemini 在多模态检索、OCR 与近期信息查找上更好；有人觉得 Claude/Opus 在代码审查与工程工作流更稳定；Grok 被一些人称为推理/速度的折衷。结论是“最强模型”依赖具体任务、接口和限额——同一用户在不同日子或不同场景下可能会选择不同厂商的模型作为主力工具。
OpenAI 宣称更大的上下文窗口（文件/会话可达数十万令牌）引发关于实际可用性的讨论：用户报告存在后端截断、前端限制或工具对长上下文的处理不一致。很多人抱怨默认记忆会把不同主题混入同一会话，导致“前文污染”与模型走神；因此常见应对是为每个主题开新会话或手动触发摘要／compaction。社区希望厂商内建稳健的上下文压缩/摘要策略、显式记忆管理与按不确定度触发检索的机制，以实现长期一致性和可重复的自动化工作流。
不少企业与开发者批评平台稳定性、界面性能与客户支持：UI 卡顿、会话丢失、慢响应、以及缺乏企业级连接器被反复提及。企业用户表示这些产品在关键流程自動化时不够可靠（例如输出不一致或工具链集成缺陷），而且支持/响应与 SLA 体验差距大，影响採用决策。评论还指出厂商在逐步部署新版时透明度不足，导致客户对“版本到底能不能用”产生怀疑。
多条评论聚焦 GPT‑5.2 的定价上调（API 级别约 +40%）与 Pro 版本极高的推论成本，质疑增价是否对应真实效益。批评者认为部分高价产品主要用于在短期内争夺基准或市场话语权（所谓“code red”下的加速投放），而非长期可持续的成本/效益改善；支持者则指出在某些高复杂度问题上高端配置确实能节省人工调试时间。总体讨论转向按任务计算“每项任务成本/效果”而不是盲信单一模型档位的广告承诺。
一次对主板图片的示例标注被指错误明显（把 CMOS 电池标为 RAM、把 DP 标为 HDMI 等），引发对宣传素材是否“代表性”与 OpenAI 发布编辑行为的批评。评论认为这种“看似合理但偏差巨大”的视觉输出比完全失败更危险，因为容易赢得信任后传播错误；同时也有观点指出通用 LLM 在基础视觉识别上仍远不如专业图像模型，实际应用应采用专用视觉模型或在训练时强化该领域标注。对示例不做挑选的辩护被反驳为误导用户期待。
开发者对 Codex 家族（如 codex‑max、codex‑codex 变体）的评价两极化：有人把它当作“高效的初级开发者/审查员”，在查 bug、生成草稿和重复性任务上能显著加速；也有人抱怨生成代码时会犯语义或一致性错误、在多文件修改时出现“隧道视角”问题。评论特别提到不同 reasoning 级别（如 xhigh、high）和专用 fine‑tune（codex 变体）在稳定性和输出简洁度上的差异，建议为关键工程流程做专门的评估与管控。
hallucination（幻觉 / confabulation）: LLM 生成听起来合理但与事实不符的陈述或细节；在评论中被反复批评为主要信任风险来源。
grounding（落地/证据绑定）: 让模型的输出与外部真实证据（网页、数据库、文档）对齐的能力，通常通过检索或工具调用来实现，能减少幻觉。
RAG（Retrieval‑Augmented Generation，检索增强生成）: 一种运行时检索外部知识并将检索到的证据注入生成过程的机制，用于提高回答的可验证性与时效性。
context window / compaction（上下文窗口 / 上下文压缩）: 上下文窗口指一次性可供模型参考的令牌长度；compaction 指在长会话下通过摘要/压缩保留关键信息以延伸有效上下文的技术。
ARC‑AGI‑2: 一个侧重视觉/空间推理与抽象模式识别的基准（ARC 系列），用于测试模型的综合推理能力，GPT‑5.2 在评论中被提到有显著分数提升。
GDPval: OpenAI 用于评估“面向行业专业知识工作的任务表现”的内部或公开基准之一，评论中被引用来说明厂商在职业任务上的断言。
system card（模型说明卡）: 类似“营养标签”的文档，用来披露模型的训练数据范围、限制、配置与安全对策，旨在提高透明度。
MoE（Mixture of Experts，专家混合）: 一种模型架构，通过激活少数专门子网络（experts）来节省推理成本或提高能力，讨论里常用于猜测如何在推理时调节“好/差”专家以控制成本与性能。