👨‍💻 Мои наблюдения по GPT-5.2.

OpenAI сейчас без промедления выкатывает новые версии, как и конкуренты. Почти уверен, что улучшения, которые появляются в ChatGPT, скоро будут или даже уже есть у других моделей.

Поэтому тут не «фан-клуб OpenAI», а практические наблюдения, которые можно пробовать применять и в DeepSeek, Claude, Gemini, Qwen и в других LLM. Я в 80% случаев использую ChatGPT, поэтому мне удобнее отслеживать изменения у них.

Вот мои субъективные наблюдения за пару дней активного использования.

Лучше работает с визуальными данными.

Я периодически закидываю диаграммы, скриншоты, таблицы и прошу переписать данные в текст, вытащить конкретные цифры, структурировать информацию под задачу.

Я решил проверить как справляется Gpt5.2 и пока ни одной ошибки не было обнаружено даже в достаточно сложных диаграммах, хотя раньше такое случалось.

Стала разговорчивее, чем нужно.

Если задаю задачу не до конца чётко, модель начинает додумывать смысл, которого я не просил. Вот, например, просто сказал преобразовать график в список, а он начал рассуждать о трендах и значимости данных. Поэтому пишите конкретные промпты с ограничениями что нужно делать, а что нет.

Повысилась уверенность в ответах.

У меня в системном промпте задан параметр: Обозначать степень уверенности при каждом выводе или решении.

И вот интересное наблюдение: в GPT-5.2 модель чаще ставит 0.9 уверенности даже при достаточно сложных задачах (прикрепил скрин). Раньше значения при таких задачах выше 0.8 были редкостью.

Либо у модели выросла самооценка, либо она реально стала лучше удерживать контекст и опираться на факты.

🤑 Кстати, ещё нюанс: денежная мотивация в промптах теперь работает слабее, чем раньше. Зато хорошо работает чёткая постановка задачи.

В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки