GPT-5.2 系列

1. GPT-5.2 系列概览

GPT-5.2 系列（2025年12月发布）适合做细节 review和深度分析。

1.1 模型选择矩阵

模型	特点	适用场景	定价
GPT-5.2 Instant	快速响应，延迟低	日常代码辅助、快速问答	低
GPT-5.2 Thinking	深度推理，复杂分析	复杂问题分析、算法设计	中
GPT-5.2 Pro	最强专业版	关键代码审查、论文评审	高

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2. 核心能力

2.1 基准测试

能力	数据	说明
ARC-AGI-1	90%+	首次突破 90% 通用推理基准
知识截止	2025年8月	支持最新研究成果
长上下文	1M+ tokens	支持大型文档分析

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3. GPT-5.3-Codex 核心升级

3.1 核心特性

特性	数据	说明
自我参与开发	-	早期版本加速自身开发
速度提升	25%+	比前代快 25%
Token 减半	50%	相同任务所需 token 减半
训练速度	4x	训练速度提升 4 倍

3.2 性能优势

基准	得分	说明
Terminal-Bench 2.0	77.3%	智能体编码领先
OSWorld	64.7%	桌面自动化领先
网络安全	High 级别	OpenAI 首个获评

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4. Claude Opus 4.6 vs GPT-5.3-Codex

4.1 核心对比

维度	Claude Opus 4.6	GPT-5.3-Codex
上下文窗口	100万 tokens (Beta)	400K tokens
复杂知识工作	更强	稍弱
自主编码任务	稍弱	更强
发展方向	广度（多智能体、Office）	深度（效率、交互性）

4.2 适用场景选择

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5. 科研使用场景

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6. 与 Claude 的配合策略

flowchart TD
    subgraph 研究流程
        A(Idea 生成) --> B(项目设计)
        B --> C(代码实现)
        C --> D(实验验证)
        D --> E(论文写作)
    end

    subgraph 工具分工
        F(Claude Opus 4.6) --> A
        G(Claude Code 2.0) --> C
        H(GPT-5.2 Pro) --> D
        I(GPT-5.2 Instant) --> F
    end

任务	推荐工具	理由
项目架构设计	Claude Opus 4.6	长上下文，200K tokens
代码实现	Claude Code 2.0	SWE-bench 80.9%
细节审查	GPT-5.2 Pro	ARC-AGI 90%+，深度推理
快速问答	GPT-5.2 Instant	响应速度快
漏洞检测	GPT-5.2 Thinking	深度推理能力
文献调研	Claude + Elicit	自动化综述能力

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7. 项目文档生成流程

7.1 步骤 1: 生成项目基准文档

将 idea 交给 GPT Pro/Thinking，让其生成可用的项目文档：

# 项目基准文档模板

## 0. 一页速览（30秒读懂）
[核心问题 + 核心贡献]

## 1. 研究问题与动机（Problem Statement）
- 解决什么问题？
- 为什么这个问题重要？

## 2. 相关工作地图（Related Work Map）
- 领域分类
- 主要方法
- 你的定位

## 3. 核心研究假设与可验证主张（Claims）
- Claim 1: [必须对应实验]
- Claim 2: [必须对应实验]

## 4. 形式化（Problem Formulation）
[数学形式化]

## 5. 系统设计（System Architecture）
[架构图 + 模块说明]

## 6. 学习目标（Learning Objective）
[损失函数 + 优化目标]

## 7. 实验与评测（Experiments）
- 主实验
- 消融实验
- 压力测试

## 8. 预期贡献（Expected Outcome）
- 论文贡献点
- 潜在影响

## 9. 风险与备选（Risks & Alternatives）
- 最大风险
- Plan B

7.2 步骤 2: 人工 Review

• 主要看”claim-实验对齐”
• baseline 是否足够强
• 是否有致命假设

关键问题：

• 哪些段落最容易被审稿人抓住？
• 哪些实验设计不够严谨？
• 哪些 claim 缺证据？

7.3 步骤 3: 生成执行文档

再次交给 GPT Pro/Thinking，生成专门给 Claude Code 用的执行文档（更偏工程步骤与任务拆分）。

7.4 步骤 4: 迭代到稳定

用这种方式迭代到文档稳定为止。

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8. Scitex：自动化科研平台

8.1 核心功能

功能	说明
合成数据生成	根据假设自动生成符合统计规律的合成数据
统计分析	自动完成 ANOVA、效应量计算
可视化	生成出版级图表（箱线图、散点图）
论文撰写	LaTeX 模板自动填充
同行评审	AI 模拟审稿人，自动生成 Rebuttal

8.2 工作流程

flowchart LR
    A(研究假设) --> B(合成数据)
    B --> C(统计分析)
    C --> D(可视化)
    D --> E(论文撰写)
    E --> F(AI 评审)
    F --> G(自动修订)

8.3 适用场景

• 快速原型验证（合成数据验证假设）
• 人机协作科研
• 教育与实践培训

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最佳实践

9.1 使用建议

1. 不要用它写代码：Claude Code 在代码任务上更强
2. 用它做审查：让它找 bug、提质疑
3. 用它做分析：让它分析论文、发现逻辑问题
4. 多用它的 Thinking 模式：深度推理输出更可靠

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10. Book 实战增补（逐篇并入）

10.1 Kimi-K2.5 免费通道：作为 GPT/Claude 之外的成本缓冲层

这部分整合自 book/土豪英伟达_Kimi_K2_5_免费用_API_支持OpenCode.md，核心价值不是“替代一切”，而是给工作流增加一条低成本可切换通道。

10.1.1 实操配置要点

• 平台：NVIDIA Build（注册后获取 API Key）。
• Base URL：https://integrate.api.nvidia.com/v1
• Model ID：moonshotai/kimi-k2.5

10.1.2 推荐使用策略

任务类型	建议模型层
快速草稿、批量改写、低风险总结	Kimi-K2.5（成本优先）
高风险技术决策、关键代码审查	GPT/Claude 强模型（质量优先）
大批量流水任务	Kimi 先跑，再用强模型抽检

10.1.3 接入清单

1. 在平台获取 API Key 并保存。
2. 在客户端填入 base-url + model-id + key。
3. 用 3 个固定测试 prompt 做烟雾测试（速度、稳定性、格式）。
4. 把它加入模型路由规则，作为“降本 fallback”。

10.1.4 详细步骤（可直接执行）

1. 进入 NVIDIA Build 平台创建 key，并记录创建时间与配额说明。
2. 在工具侧新增供应商：
   • base_url: https://integrate.api.nvidia.com/v1
   • model: moonshotai/kimi-k2.5
   • api_key: <你的key>
3. 运行三条基准提示词：
   • 摘要任务（看压缩质量）
   • 结构化输出（看 JSON 稳定性）
   • 长文本改写（看一致性）
4. 记录延迟、失败率、输出格式稳定性，写入模型路由文档。
5. 配置“降级策略”：主模型失败时自动回退到 Kimi。

最小验证脚本（示意）

curl -sS https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NVIDIA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "moonshotai/kimi-k2.5",
    "messages": [{"role":"user","content":"用三点总结RAG评测重点"}],
    "temperature": 0.2
  }'

10.1.5 文章细节补充（按原文落地）

10.1.5.1 A. 账号与密钥准备

1. 访问 NVIDIA Build 开发者平台并完成注册。
2. 在控制台创建 API Key，创建后立即复制保存。
3. 记录模型标识与基座 URL，后续统一写入配置中心。

10.1.5.2 B. 在多工具中的统一接入

• OpenCode/Coding CLI：新增一个可切换模型配置项；
• 笔记或写作工具（如 Copilot 类）：复用同一套 key/base/model；
• 脚本任务：通过环境变量统一注入，减少散落配置。

建议新增一个 models.md（或等价配置文件）记录：

• 供应商名称
• base URL
• model ID
• 适用任务
• 失败回退路径

10.1.5.3 C. 三段式验证（避免上线即翻车）

1. 连通性验证：确认接口可通、响应码正常；
2. 能力验证：固定三组任务评估质量（摘要、结构化、长改写）；
3. 稳定性验证：连续跑 20~50 次，观察超时与格式漂移。

10.1.5.4 D. 故障回退策略（建议默认开启）

• 主模型失败（超时/限流）→ 自动切 Kimi；
• Kimi 输出不满足格式约束 → 再交给主模型做最终规范化；
• 两者都失败 → 返回可重试错误而不是静默空结果。

10.1.6 风险提示

• 免费额度/策略可能变化，生产任务需保留备选供应商。
• 同一任务跨模型切换时，需明确输出格式与验收标准，避免结果漂移。