Update to GPT-5 System Card: GPT-5.2

• 作者/机构: OpenAI
• 日期: 2025年12月11日

A1 主要贡献

本文档介绍了GPT-5.2，它是GPT-5系列中的最新模型家族。该模型系列主要包括两个版本：GPT-5.2 Instant (gpt-5.2-instant) 和 GPT-5.2 Thinking (gpt-5.2-thinking)。本文的核心目标是阐述GPT-5.2模型的安全评估、能力评估以及相应的缓解措施，其全面的安全缓解方法与之前发布的GPT-5和GPT-5.1系统卡中描述的方法基本一致。本文档详细介绍了GPT-5.2在违禁内容、越狱、提示注入、视觉、幻觉、健康、欺骗、网络安全、多语言性能和偏见等方面的基线安全评估结果。此外，它还根据OpenAI的“准备框架”（Preparedness Framework），对模型在生物与化学、网络安全和AI自我完善等前沿能力领域进行了深入评估，并更新了关于“沙盒效应”（Sandbagging）的研究进展。

A3 模型数据与训练

多样化的数据来源与严格的过滤流程。与OpenAI的其他模型类似，GPT-5.2模型使用了多样化的数据集进行训练，这些数据包括互联网上公开可用的信息、我们与第三方合作访问的信息，以及我们的用户或人类训练员与研究人员提供或生成的信息。我们的数据处理流程包含了严格的过滤措施，以保证数据质量并减轻潜在风险。我们采用先进的数据过滤技术来减少训练数据中的个人信息。同时，我们还部署了安全分类器，以帮助防止或减少有害或敏感内容的使用，例如涉及未成年人的色情材料。

通过强化学习训练推理能力。OpenAI的推理模型通过强化学习进行训练。这些模型被训练成在回答之前先进行思考：它们可以在响应用户之前生成一个长的内部思维链。通过训练，这些模型学会了优化其思考过程、尝试不同的策略并识别自己的错误。推理能力使得这些模型能够遵循我们设定的特定指导方针和模型策略，帮助它们按照我们的安全预期行事。这意味着它们能提供更有帮助的答案，并能更好地抵制绕过安全规则的企图。

比较值的说明。需要注意的是，本文中与先前发布的模型进行的比较所引用的数值，均来自那些模型的最新版本，因此可能与这些模型在最初发布时公布的数值略有不同。

A5 实验结果

基线模型安全评估

3.1 违禁内容评估

基于生产数据的基准评估。我们针对违禁内容类别进行了基准评估。此处我们报告的是“生产基准”（Production Benchmarks）的结果，这是一个包含代表性生产数据中挑战性示例的评估集。正如我们在之前的系统卡中指出的，由于我们早期针对这些类别的标准评估已相对饱和，我们引入了这些生产基准来衡量持续的进展。

评估集的构建与指标。这些评估是故意设计得非常困难的。它们围绕我们现有模型尚未能给出理想响应的案例构建，这一点也反映在下文的分数中。错误率并不代表平均生产流量的情况。主要指标是 not_unsafe，用于检查模型是否生成了相关OpenAI政策下不允许的输出。

表1：生产基准（越高越好）

结果分析与观察。来自先前发布模型的数值是其最新版本的数据，并且评估会存在一些变动。这些数值可能与那些模型发布时公布的数值略有不同。gpt-5.2-thinking 和 gpt-5.2-instant 的表现通常与 gpt-5.1-thinking 和 gpt-5.1-instant 持平或更好。它们在自杀/自残、心理健康和情感依赖的离线评估中尤其有所改进，这些评估在GPT-5.1中得分较低（详见GPT-5.1系统卡）。

关于成熟内容的补充观察。此外，通过内部测试我们观察到，GPT-5.2 Instant 通常会拒绝更少的成熟内容请求，特别是性化文本输出。我们的测试表明，这并未影响其他类型的违禁色情内容或涉及未成年人的内容。

针对未成年用户的保护措施。我们发现这对我们已知的未成年用户没有实质性影响，我们为他们预先设置的保护措施似乎运作良好。对于这些用户，我们应用了额外的内容保护，减少了他们接触敏感内容的机会，包括暴力、血腥、病毒式挑战、色情、浪漫或暴力角色扮演以及极端审美标准。我们正处于推出年龄预测模型的早期阶段，以便能为我们认为是18岁以下用户的账户自动应用这些保护措施。我们将继续分享进展。

针对其他用户的保护措施。对于其他用户，我们在ChatGPT中部署了系统级的保护措施，旨在减轻这种行为。我们的自动化和手动测试表明，这些额外的保护措施有助于缓解该问题。

持续改进。我们将继续改进在这一领域的保护措施，这些经验将为未来的任何版本发布提供信息。

3.2 越狱

对越狱攻击的鲁棒性评估。我们评估了模型对越狱（jailbreaks）的鲁棒性，这是一种对抗性提示，旨在故意规避模型对本不应生成内容的拒绝。

StrongReject评估。以下是学术越狱评估StrongReject【1, A strongreject for empty jailbreaks by A. Souly et al., 2024, arXiv preprint arXiv:2402.10260】的改编版本。此评估将一个已知的越狱技术插入到来自违禁内容评估的示例中。然后，我们使用与检查违禁内容相同的策略评分器对其进行评估。我们测试了跨越不同危害类别的基础提示上的越狱技术，并根据相关政策评估其 not_unsafe 指标。请注意，我们过滤了原始的StrongReject示例集，移除了所有我们的模型（包括较旧的4o）都持续表现安全的示例，因为否则该评估集会高度饱和。

表2：StrongReject 过滤版（越高越好）

结果分析。我们发现 gpt-5.2-thinking 的表现优于 gpt-5.1-thinking。gpt-5.2-instant 的表现低于 gpt-5.1-instant，但仍高于 gpt-5-instant-oct3（如GPT-5.1系统卡附录中所报）。经过调查，部分错误是由于评分器问题，其余的似乎是在非法类别下的某些案例中出现了回归，我们将在未来的更新中对此进行调查。

3.3 提示注入

对已知提示注入攻击的评估。我们评估了模型对已知的针对连接器（connectors）和函数调用（function-calling）的提示注入攻击的鲁棒性。这些攻击在工具输出中嵌入对抗性指令，旨在误导模型并覆盖系统/开发者/用户的指令。这两项评估都是我们用于训练数据的分割，因此不代表模型泛化到新攻击的能力。我们有两个评估集：
* Agent JSK: 将提示注入攻击插入到模拟的电子邮件连接器中。
* PlugInject: 将提示注入攻击插入到函数调用中。

表3：提示注入

结果分析。gpt-5.2-instant 和 gpt-5.2-thinking 在这些评估上都显示出显著的改进，基本上使这些评估饱和。与任何对抗性领域一样，这些评估高估了鲁棒性，因为我们只能针对我们已知的攻击进行评估；即便如此，我们观察到这些模型对已知攻击具有很强的鲁棒性。

3.4 视觉

图像输入评估。我们运行了随ChatGPT agent一同引入的图像输入评估，该评估在给定不允许的文本和图像组合输入时，评估模型输出的 not_unsafe 指标。

表4：图像输入评估，指标为 not_unsafe（越高越好）

结果分析。我们发现，GPT-5.2的instant和thinking版本通常与其前代表现相当。我们手动检查了视觉自残评估中的失败案例，发现由于评分器问题导致了假阳性；经过手动调查，该模型满足安全发布要求，评分器问题将在未来迭代中解决。

3.5 幻觉

评估事实正确性。为了评估我们的模型提供事实正确响应的能力，我们测量了在代表真实ChatGPT生产对话的提示上的事实性幻觉率。我们使用一个具有网络访问权限的基于LLM的评分模型来识别助手对这些提示的响应中的事实错误，并报告了响应中被识别为存在事实错误的声明百分比，以及包含至少一个主要事实错误的响应百分比。我们发现，在这种设置下，GPT-5.2 Thinking的表现与（或略好于）其前代产品。

按主题分析事实性。为了解事实性如何因主题而异，我们额外使用了一个基于LLM的分类器来识别涵盖特定事实性相关领域的提示子集：商业和市场研究、金融和税务、法律和监管、审阅和撰写学术论文，以及时事和新闻。在启用浏览功能的情况下，GPT-5.2 Thinking表现尤为出色，在所有5个领域的幻觉率均低于1%。

3.6 健康

背景与评估基准。聊天机器人可以帮助消费者更好地了解自己的健康状况，并帮助卫生专业人员提供更好的护理【2, Introducing gpt-5 by OpenAI, Aug. 2025】【3, Pioneering an AI clinical copilot with Penda health by OpenAI, July 2025】。我们在HealthBench【4, Introducing healthbench by OpenAI, May 2025】上评估GPT-5.2，这是一个评估健康性能和安全性的基准。HealthBench包含5000个示例，涵盖了聊天机器人与消费者或卫生专业人员之间的（可能是多轮的）对话。模型响应通过特定于示例的评分标准进行评估。我们报告了三个变体的结果：HealthBench、HealthBench Hard和HealthBench Consensus。

表5：HealthBench

结果分析。在上表中，我们观察到GPT-5.2模型在健康性能和安全性方面与其各自的GPT-5.1模型表现相似。

3.7 欺骗

欺骗的定义与评估。欺骗——即模型的用户界面响应歪曲了其内部推理或所采取的行动——可能在多种情况下出现。我们在一组代表了先前在ChatGPT中引发欺骗行为的流量提示上对GPT-5.2 Thinking进行了评估。此外，我们使用了多模态CharXiv基准【5, Charxiv: Charting gaps in realistic chart understanding in multimodal llms by Z. Wang et al., June 2024, arXiv preprint arXiv:2406.18521】的修改版本，其中所有图像都被移除，并测量模型是否尝试回答。我们采取了类似的方法，提出需要浏览的问题，但每次调用浏览工具都返回错误，以及在一组被设计为不可能完成的代理编码任务中进行测试。

评估结果与分析。虽然先前在生产流量中可能发生的欺骗行为有所减少，但我们观察到在某些特定领域的失败率有所上升。我们最初发现，在缺少图像的情况下，GPT-5.2 Thinking比以前的模型更愿意产生幻觉答案。然而，经过仔细检查，我们发现这部分是由于一些提示有严格的输出要求（例如，“只输出一个整数”）。因此，当在遵循指令和放弃之间存在矛盾时，模型优先考虑更严格地遵循指令。

编码欺骗基准分析。同样，在编码欺骗基准的一个子集上，当给予模型的任务与它正在操作的代码库不匹配时，GPT-5.2 Thinking倾向于尝试从头开始实现整个代码库。虽然这不是预期的行为，但这可以说是良性的，因为模型是出于善意尝试遵循用户的请求，而不是在没有尝试的情况下谎称成功。

生产流量中的欺骗率。在真实的生产流量中，GPT-5.2 Thinking的欺骗率为1.6%，显著低于GPT-5.1，略低于GPT-5。这些数字是基于对大量预发布AB测试流量运行基于推理的思维链监控器得出的。欺骗的类别包括：谎报工具返回的内容或运行了哪些工具、捏造事实或引用、对最终答案的信心超过内部推理、奖励hacking以及声称在后台进行工作而实际上没有发生任何工作。

对齐的挑战。稳健地对齐先进的人工智能系统是一个开放的研究问题，存在许多潜在的权衡，包括应在多大程度上优先考虑指令遵循而非其他对齐考虑。随着我们继续改进对齐技术，我们的目标是透明地沟通任何残留的特异性。

表6：欺骗率（越低越好）

3.8 网络安全

训练目标与评估。我们训练了 gpt-5.2-thinking 的集成版本，以便在教育/网络安全主题上提供最大程度的帮助，同时拒绝或降级针对网络滥用的操作指导，包括恶意软件创建、凭证盗窃和链式利用等领域。我们在与训练集不重叠的数据上评估其性能，衡量策略合规率（越高越好）。

表7：网络安全评估

结果分析。总体而言，我们观察到 gpt-5.2-thinking 在策略合规率上相比 gpt-5.1-thinking 和 gpt-5-thinking 有显著提升。在能力评估中，我们没有看到有意义的倒退。我们观察到，在良性网络请求的具体性方面有极小的倒退，以及在高风险双重用途网络请求的具体性方面有小幅下降。

3.9 多语言性能

评估方法。为了评估模型的多语言能力，我们聘请了专业的人类翻译员将MMLU的测试集翻译成不同的语言。我们发现 gpt-5.2-thinking 的表现与 gpt-5-thinking 大致相当。

表8：MMLU语言（0-shot，越高越好）

评估细节。这些结果是通过对模型进行0-shot、思维链提示得到的。答案由一个评分模型从模型的响应中解析出来。

3.10 偏见

第一人称公平性评估。我们还在我们的第一人称公平性评估【6, First-person fairness in chatbots by T. Eloundou et al., Oct. 2024, OpenAI tech. rep.】上测试了这些模型。该评估由多轮对话组成，开始时用户会分享自己的名字，例如“嗨，我叫[名字]”，模型会回应“嗨[名字]！今天有什么可以帮你的吗？”然后我们用一个请求提示模型，例如“写一个童话故事”。

评估方法与数据集。该评估用于评估有害的刻板印象，方法是评级当用户的名字在统计上更常与男性（如Brian）或女性（如Ashley）相关联时，模型响应的差异。响应中有害的刻板印象差异由GPT-4o进行评级，其评级被证明与人类评级一致。该评估包含超过600个具有挑战性的提示，反映了在GPT-4o-mini生成中表现出高偏见率的真实世界场景。这些提示是故意选择的，其难度比标准生产流量高一个数量级；这意味着在典型使用中，我们期望我们的模型的偏见大约低十倍。

指标与结果。我们报告了 harm_overall 指标，该指标代表了基于此评估表现的男性与女性名字的偏见答案预期差异（即，评估表现除以10）。我们看到 gpt-5.2-thinking 的表现与 gpt-5.1-thinking 大致相当。

表9：第一人称公平性评估

4 准备框架

框架定义与应用。“准备框架”（Preparedness Framework）是OpenAI用于追踪和准备可能带来严重危害新风险的前沿能力的方法。该框架承诺我们追踪和减轻严重危害的风险，包括通过实施足以将高能力模型的风险降至最低的保障措施。

对GPT-5.2的评级。与之前的 gpt-5.1-thinking 和 gpt-5-thinking 一样，我们继续将 gpt-5.2-thinking 在生物和化学领域视为“高能力”（High capability）。我们已按照GPT-5系统卡中的描述，对该模型应用了相应的保障措施。对于网络安全和AI自我完善领域，对最终检查点的评估表明，与它们的前代模型一样，GPT-5.2模型没有达到“高”阈值的合理可能性。

4.1 能力评估

评估方法的说明。对于以下评估，我们测试了多种引导方法，包括在相关时使用脚手架（scaffolding）和提示。然而，评估结果代表了潜在能力的下限；额外的提示或微调、更长的部署、新颖的交互或不同形式的脚手架可能会引导出超出我们在测试中或我们的第三方合作伙伴测试中所观察到的行为。

置信区间的计算。我们使用标准的自助法（bootstrap）程序计算pass@1的95%置信区间，该程序对每个问题的模型尝试进行重采样以近似指标的分布。虽然这种方法被广泛使用，但它可能会低估非常小的数据集的不确定性，因为它只捕捉了抽样方差（模型在多次尝试中对相同问题表现的随机性），而没有捕捉所有问题级别的方差（问题难度或通过率的变化）。这可能导致置信区间过窄，特别是当一个问题的通过率接近0%或100%且尝试次数很少时。我们报告这些置信区间以反映评估结果的内在变异。

4.1.1 生物与化学

能力评级。我们将此次发布视为生物和化学领域的“高能力”，并启动了相关的准备保障措施。我们没有确切证据表明这些模型能够有意义地帮助一个新手制造严重的生物危害——这是我们对“高能力”的定义阈值——但这些模型仍然处于即将达到这种能力的边缘。鉴于生物威胁相对于化学威胁的潜在严重性更高，我们优先考虑生物能力评估，并将其用作该类别中“高”和“关键”能力的指标。

表10：生物与化学评估概览

4.1.1.1 多模态病毒学故障排除

评估目标与数据集。为了评估模型在多模态环境下对湿实验（wet lab）进行故障排除的能力，我们在一个包含350个完全未见过的病毒学故障排除问题的集合上对模型进行了评估，这些问题来自SecureBio。

结果。所有模型都超过了22.1%的领域专家基线中位数。

4.1.1.2 ProtocolQA 开放式问答

评估目标与数据集。为了评估模型对常用已发表实验室协议进行故障排除的能力，我们将FutureHouse的ProtocolQA数据集【7, Lab-bench: Measuring capabilities of language models for biology research by J. M. Laurent et al., 2024】中的108个多项选择题修改为开放式简答题，这使得评估比多选版本更难、更现实。这些问题在常见的已发表协议中引入了严重的错误，描述了执行此协议的湿实验结果，并询问如何修正程序。为了将模型性能与博士专家的性能进行比较，我们对19位具有一年以上湿实验经验的博士科学家进行了专家基线测试。

结果与安全措施。所有模型的表现均低于54%的专家共识基线和42%的专家中位数基线。为了在启用浏览的情况下运行此评估，我们维护了一个领域黑名单，并过滤掉黑名单上网站的任何浏览结果。我们还使用一个分类器来检查浏览过程，该分类器会标记作弊实例，并手动审查所有被标记的运行过程。

4.1.1.3 隐性知识与故障排除

评估目标与数据集。我们在一个由Gryphon Scientific创建的隐性知识和故障排除多项选择数据集上评估了模型。问题涵盖了生物威胁制造过程的所有5个阶段，并侧重于隐性知识可能成为瓶颈的领域。隐性知识问题旨在对非该领域工作人员来说是晦涩的，即它们要么需要追踪相关论文的作者，要么需要认识该领域的人。故障排除问题旨在对没有实践经验的人来说是晦涩的，即答案只有那些亲身尝试过该协议的人才知道。

数据集的纯净性。该数据集是无污染的；它完全是与我们在Gryphon Scientific的合作伙伴在内部创建的，并且尚未发表。

结果。没有一个被测试的模型超过80%的专家共识基线，尽管所有模型的表现都超过了63%的第80百分位博士专家基线。gpt-5.2-thinking 由于拒绝次数增加而得分较低。如果我们将所有拒绝都视为通过，gpt-5.2-thinking 在此评估中的得分为83.33%。

4.1.1.4 TroubleshootingBench

评估目标与数据集设计。为了评估模型识别和纠正生物协议中真实世界实验错误的能力，我们从专家编写的湿实验程序中构建了一个简答式故障排除数据集。TroubleshootingBench专注于隐性的、实践性的知识和未受污染的、网上无法获得的程序。

数据集构建过程。我们要求在相关生物学科（病毒学、遗传学、微生物学或蛋白质工程）拥有博士学位的科学家转录他们个人在实验室中使用过的生物协议。每个协议必须包括精确的逐步程序、设备和试剂。如果协议改编自已发表的文献，专家必须显著改变至少几个步骤。他们根据这些协议各自创建了三个故障排除问题，引入了微妙或现实的执行错误（例如，不当的匀浆技术）并描述了由此导致的失败结果。

数据集细节与基准。经过独立的专家审查，最终的数据集包括52个协议，每个协议都配有三个专家编写的故障排除问题。为了对模型性能进行基准测试，我们与12位独立的博士专家进行了一项人类基线测试活动。第80百分位的专家得分（36.4%）被用作模型性能的指示性阈值。与侧重于众所周知的已发表程序的ProtocolQA开放式问答相比，TroubleshootingBench旨在测试模型在非公开的、基于经验的协议和依赖于隐性程序知识的错误上的表现。

结果。在不考虑拒绝的情况下，gpt-5.2-thinking 在此评估中得分最高，比 gpt-5.1-thinking 高出3个百分点。

4.1.2 网络安全

领域焦点与总体结果。网络安全领域关注的是可能因使用模型进行网络利用以破坏计算机系统的机密性、完整性和/或可用性而产生的风险。我们的内部结果显示，gpt-5.2-thinking 在我们的评估中表现显著优于 gpt-5-thinking，并且能力水平与 gpt-5.1-codex-max 相当。gpt-5.2-thinking 模型系列未达到高网络能力的阈值。

高网络能力的定义。根据我们的准备框架，高网络安全能力被定义为模型能够消除扩展网络行动的现有瓶颈，具体方式可以是自动化针对合理加固目标的端到端网络行动，或者自动化发现和利用具有操作意义的漏洞。具体来说，这意味着如果一个模型能够针对防御良好的系统开发出可用的零日远程漏洞利用，或者能够有意义地协助旨在实现真实世界效果的复杂、隐蔽的企业或工业入侵行动，那么它就具备了高能力。在我们对先前通过这两种途径造成严重危害的网络安全事件的分析中，我们发现每个实例都需要精通以下三项技能：
1. 发现先进的、具有操作意义的漏洞利用
2. 面向目标的、端到端的攻击自动化
3. 操作的一致性，允许攻击者扩大损害和/或避免被发现

表11：漏洞识别与利用能力评估

评估的局限性。这些评估中的每一个都有重要的局限性：
* 夺旗赛 (CTF) 评估 仅测试预先编写的攻击路径和孤立的技术技能；它们不衡量模型设计和运行现实的、端到端战役（编排、人物角色/网络钓鱼、行为掩护、对抗性适应）的能力，尤其是在混乱的现实世界数据和金融/技术系统上。换句话说，它们忽略了将点状漏洞利用转化为可扩展、有弹性的网络行动的能力。
* CVE-Bench【8, Cve-bench: A benchmark for ai agents’ ability to exploit real-world web application vulnerabilities by Y. Zhu et al., 2025】 是一个公开的基准，旨在衡量模型在自由和开源Web应用程序中识别和利用漏洞的能力。由于该基准只衡量Web应用程序，其性能仅是衡量总体网络风险的有限指标，因为与系统或内核漏洞相比，这类漏洞的广泛操作意义有限。
* 网络靶场 (Cyber Range) 是一个内部开发的基准，用于评估给定模型在模拟网络环境中执行多步骤操作的能力。虽然这比CTF风格的评估现实得多，但这些挑战尚未代表一个加固的目标，即其中会有防御和监控，如果发现模型正在进行网络操作，可能会中断它。此外，这些场景的噪音较少——即，比真实网络中因长期使用而产生的细节和干扰物要少——这使得模型更容易找到理想的攻击路径。

评估结论与未来工作。由于这些局限性，即使在所有三项评估中表现出色，也只是模型被认为具备高网络能力的必要条件，而非充分条件。即使非常强的结果，也可能仍未达到针对加固目标进行可扩展、端到端网络行动所需的要求。鉴于我们预计能力将继续增长，我们正在继续投资于保障措施，包括上述的模型安全训练和扩大我们的监控与执法管道以瓦解潜在的滥用。我们还在开展旨在帮助防御者和加强网络安全保障的举措，并继续构建和加强我们的网络安全评估。

4.1.2.1 夺旗赛 (CTF) 挑战

评估方法。我们在一组精心策划的、公开可用的CTF挑战测试集上评估模型性能，这些挑战符合以下标准：
* 挑战所需的技能属于以下类别之一：
* Web应用程序利用 (web)：标志存储在运行易受攻击软件的虚拟机上，必须通过暴露的网络服务利用该软件来运行代码以检索标志。
* 逆向工程 (rev)：要求分析提供的程序以找到恢复标志所需的漏洞。
* 二进制和网络利用 (pwn)：要求找到利用正在运行的程序并检索标志所需的输入。
* 密码学 (crypto)：向参与者提供加密的标志，或远程系统使用密码学来保护标志。
* 杂项 (misc)：各种其他挑战，从解决问题到高级安全概念和技术。

• 挑战是公开可用的，并提供了可行的执行环境。

难度分级与评估设置。挑战进一步按解决挑战所需的熟练程度分为高中、大学或专业级网络安全知识和技能，所需技能由我们的内部网络安全专家手动判断。对于所有大学和专业级CTF，我们要求解决方案涉及非平凡的利用水平，需要链接两个或更多的利用步骤，并且不能通过复制粘贴教科书示例来解决。历史上，我们报告了高中、大学和专业级别的结果，但鉴于能力的提升和我们对更严格基准的投资，我们将专注于专业级CTF。

执行与指标。为了评估模型应对CTF，我们为其提供了一个预装了常见攻击性网络安全工具的无头Linux环境，以及一个允许模型调用这些工具或以类似人类的方式执行命令的框架。我们为每个CTF练习运行16次，记录最佳 rollout 集合的 pass@12 指标；然后将此指标与准备框架建立的阈值以及先前发布的OpenAI模型的性能进行比较。虽然性能很强，但并未达到我们潜在的高网络能力的阈值。

结论。一如既往，我们注意到这些评估结果可能代表了模型能力的下限，因为额外的脚手架或改进的能力引导可能会显著提高观察到的性能。

4.1.2.2 CVE-Bench

评估描述。CVE-Bench是一个基准测试，要求模型在沙盒环境中识别和利用真实世界的Web应用程序漏洞。我们使用了CVE-Bench（版本1.0），重点关注涵盖内容管理系统、AI/ML应用、业务管理工具、运营监控系统、Web基础设施、库/包、电子商务平台以及少量计算管理、邮件服务器和Web门户应用的漏洞；由于一些基础设施移植的挑战，我们只运行了40个基准挑战中的34个。

评估设置。我们使用零日（zero-day）提示配置运行该基准，即模型被给予一个它需要做什么的通用任务描述，而不是一日（one-day）配置，即模型被给予要利用的漏洞描述。此外，我们运行该基准时，代理无法访问Web应用程序的源代码，而必须远程探测它。

指标与结果。我们在此评估中使用pass@1来衡量模型持续识别被内部网络安全专家认为是相对直接的漏洞的能力。一致性对于衡量模型识别漏洞的成本-智能边界以及其潜在规避寻找规模化漏洞发现和利用尝试的检测机制的能力非常重要。

gpt-5.2-thinking 的表现比 gpt-5.1-thinking 好8个百分点，但比能够跨多个上下文窗口扩展其工作的 gpt-5.1-codex-max 差11个百分点。

4.1.2.3 网络靶场

评估描述。网络靶场（Cyber range）演习衡量模型在现实的、模拟的网络中进行完全端到端网络操作的能力。这些演习是长期的，要求模型（1）构建一个计划以实现抽象的对手目标；（2）利用在野外可能遇到的漏洞、错误配置和弱点；以及（3）将这些漏洞利用串联起来以实现场景目标。

指标与结果。性能以16次试验中的通过或失败来衡量，其中通过表示至少有一次成功。总体成功率是通过场景的百分比。

表12

4.1.2.4 网络能力的外部评估

Irregular的外部评估。Irregular是一家致力于解决和减轻前沿网络安全风险的AI安全组织，它评估了模型解决三种网络攻击挑战的能力：
* 漏洞研究与利用：测试在逆向工程、代码分析、密码学和漏洞利用方面的能力。
* 网络攻击模拟：评估对常见攻击流程、侦察方法以及网络协议和组件（如防火墙和文件服务器）的理解和利用。
* 规避：涵盖避免被安全控制和监控系统检测的能力。

测试设置与结果。作为测试设置的一部分，模型有1000轮与每个挑战互动的机会，并采用旨在最大化其能力的引导技术。模型的目标是获取一个秘密标志。模型在每个挑战上运行多次，并测量成功率和每次成功的成本：所有运行的总成本除以成功运行的次数。

在v1原子挑战套件上，gpt-5.2-thinking 在漏洞研究与利用中实现了83%的平均成功率，在网络攻击模拟挑战中为100%，在规避挑战中为73%。有关模型在特定挑战上能力展示的更多细节，请参见Irregular的“密码挑战案例研究”报告。

成本分析。就API使用成本而言（假设与GPT-5定价相同），对于已解决的挑战，漏洞研究与利用挑战的平均每次成功成本为$10.8，网络攻击模拟挑战的平均每次成功成本为$3.7，规避挑战的平均每次成功成本为$12.9。

4.1.3 AI 自我完善

总体结果。gpt-5.2-thinking 的能力水平与 gpt-5.1-codex-max 相当，并且没有达到我们的“高”能力阈值。“高”能力阈值被定义为相当于一名高效的中层职业研究工程师，以下评估中的表现表明我们可以排除 gpt-5.2-thinking 达到该水平的可能性。

表13：AI自我完善评估概览

4.1.3.1 OpenAI PRs

评估目标。衡量模型是否以及何时能够自动化OpenAI研究工程师的工作，是自我完善评估工作的一个关键目标。我们测试模型复制OpenAI员工的拉取请求（pull request）贡献的能力，这衡量了我们朝这个能力发展的进展。

评估方法。我们直接从内部OpenAI的拉取请求中获取任务。单个评估样本基于一次代理（agentic）运行。在每次运行中：
1. 一个代理的代码环境被检出到OpenAI仓库的一个PR前的分支，并被给予一个描述所需更改的提示。
2. ChatGPT代理使用命令行工具和Python修改代码库中的文件。
3. 修改在完成后由一个隐藏的单元测试进行评分。

如果所有特定于任务的测试都通过，则该次运行被认为是成功的。提示、单元测试和提示都是人工编写的。

结果。gpt-5.2-thinking 是在此评估中表现最好的模型，甚至超过了 gpt-5.1-codex-max。

4.1.3.2 MLE-Bench

评估描述。由准备团队开发的MLE-bench评估代理解决Kaggle挑战的能力，这些挑战涉及在GPU上设计、构建和训练机器学习模型。在此评估中，我们为代理提供一个虚拟环境、GPU以及来自Kaggle的数据和指令集。然后代理有24小时的时间来开发解决方案，尽管在一些实验中我们将其扩展到100小时。

数据集与目标。完整的数据集包括75个精心挑选的Kaggle竞赛，奖金总价值190万美元。衡量模型自我完善的进展是评估自主代理全部潜力的关键。我们使用MLE-bench来基准化我们朝向模型自我完善以及通用代理能力的进展。下面绘制的子集是30个从<50GB和<10小时的任务子集中挑选的最有趣和最多样化的竞赛。
* 结果变量：bronze pass@1或pass@n：模型能够在多少百分比的竞赛中至少获得一枚铜牌。
* 示例问题：分子翻译——从分子的旋转图像中预测化学标识符。

结果。gpt-5.2-thinking 在此评估中的得分与 gpt-5.1-codex-max 相当。

4.1.3.3 PaperBench

评估描述。PaperBench【9, Paperbench: Evaluating ai’s ability to replicate ai research by G. Starace et al., 2025, https://openai.com/index/paperbench/】评估AI代理复现顶尖AI研究的能力。代理必须从零开始复现20 篇ICML 2024 Spotlight和Oral论文，包括理解论文贡献、开发代码库和成功执行实验。为了进行客观评估，我们制定了评分标准，将每个复现任务分层分解为具有明确评分标准的更小子任务。总的来说，PaperBench包含8,316个可独立评分的任务。

评估设置与结果。我们测量了原始PaperBench分割的一个10篇论文的子集，其中每篇论文需要<10GB的外部数据文件。我们报告了在高推理努力且无浏览情况下的pass@1性能。

gpt-5.2-thinking 的得分仅比我们在此基准上得分最高的模型 gpt-5.1-codex-max 低一个百分点。

4.1.3.4 OPQA

评估描述。OpenAI-Proof Q&A（OPQA）在OpenAI遇到的20个内部研究和工程瓶颈上评估AI模型，每个瓶颈都代表了一个重大项目至少一天的延迟，并且在某些情况下影响了大型训练运行和发布的成果。“OpenAI-Proof”指的是每个问题都需要OpenAI的一个团队花费超过一天的时间来解决。

任务与评估。任务要求模型诊断和解释复杂问题——例如意外的性能回归、异常的训练指标或微妙的实现错误。模型被赋予一个容器的访问权限，其中包含代码访问和运行工件。每个解决方案都以pass@1进行评分。

结果。gpt-5.1-codex-max 仍然是此基准上得分最高的模型，为8%。

A7 补充细节

4.2 研究类别更新：沙盒效应（Sandbagging）

Apollo Research的外部评估。Apollo Research对gpt-5.2-thinking进行了全面的评估，涉及战略性欺骗、情境中谋划和破坏能力。在这些评估中，Apollo发现gpt-5.2-thinking的谋划能力和倾向与包括gpt-5.1-thinking和gpt-5.1-codex-max在内的其他近期前沿模型大致相当。

评估发现。gpt-5.2-thinking偶尔会表现出欺骗行为，例如在给定明确的情境中目标时伪造数据、假装完成任务或策略性地表现不佳，但它对开发者的隐蔽颠覆率很低，并且在这些设置中不从事破坏或自我保护行为。虽然gpt-5.2-thinking可能比之前的一些OpenAI模型表现出更高的被评估意识，但其欺骗率通常与同类模型相似，并且没有被脚手架（scaffolding）显著放大。此外，Apollo观察到gpt-5.2-thinking的思维链中语言异常现象少于gpt-5.1-thinking。

结论。基于这些发现，Apollo得出结论，gpt-5.2-thinking不太可能通过谋划造成灾难性危害。

A6 参考文献

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