2025년 12월 11일, OpenAI는 GPT-5.2를 공식 발표했습니다. 이 모델은 "전문직 지식 업무를 위한 가장 역량 있는 모델 시리즈"로 소개되었으며, 여러 주요 벤치마크에서 역사적인 성과를 달성했습니다.
이 분석은 OpenAI 공식 발표, GPT-5.2-Codex 발표, Introl Blog, ChatGPT Release Notes 등 공식 소스를 기반으로 작성되었습니다.
역사적 벤치마크 성과
OpenAI 공식 발표와 Introl Blog 분석에 따른 GPT-5.2의 주요 벤치마크 성과입니다:
- ARC-AGI-1: 90%+ (업계 최초 90% 돌파)
- AIME 2025: 100% (수학 올림피아드 완벽 점수)
- FrontierMath: 40.3% (GPT-5.1 대비 10% 향상)
- GPQA Diamond: 93.2%
- 컨텍스트 윈도우: 400K 토큰
"GPT-5.2는 중요한 역량 임계점을 넘어섰습니다: ARC-AGI-1 90%+ 최초, AIME 2025 100%, FrontierMath 40.3%를 달성했습니다."
- Introl Blog
전문직 업무 자동화: GDPval 결과
OpenAI는 GPT-5.2가 44개 직종의 전문직 업무에서 인간 전문가와 비교 평가를 실시했다고 발표했습니다:
- 70.9%의 비교에서 GPT-5.2 Thinking이 전문가를 이기거나 동점
- 전문가 대비 11배 이상 빠른 속도
- 전문가 대비 1% 미만의 비용
GPT-5.2 모델 라인업
OpenAI Academy에서 공개된 세 가지 GPT-5.2 변형입니다:
1. GPT-5.2-Instant
- 일상 업무와 학습을 위한 빠른 워크호스
- 간단한 질문, 브레인스토밍, 일반 대화에 최적
2. GPT-5.2-Thinking
- 코딩, 장문 요약 등 복잡한 작업용
- 심층 추론이 필요한 태스크에 최적
3. GPT-5.2-Pro
- 가장 지능적이고 신뢰할 수 있는 옵션
- 어려운 문제 해결에 최적
모든 세 모델은 2025년 8월까지의 지식 컷오프를 가지고 있습니다.
GPT-5.2-Codex: 에이전트 코딩의 새 기준
OpenAI 공식 발표에 따르면, GPT-5.2-Codex는 "복잡한 실세계 소프트웨어 엔지니어링을 위한 가장 진보된 에이전트 코딩 모델"입니다.
GPT-5.2-Codex 주요 개선사항
- 장기 작업: 긴 시간에 걸친 복잡한 프로젝트 수행 능력 향상
- 대규모 코드 변경: 리팩토링, 마이그레이션 등 대규모 변경 작업 최적화
- Windows 환경: Windows 개발 환경 성능 대폭 개선
- 사이버보안: "가장 사이버 역량이 뛰어난 모델"로 평가
GPT-5.2-Codex는 현재 Responses API를 통해 이용 가능합니다.
OpenAI의 2026년 전략
Axios와 Medium 분석에 따르면, OpenAI는 2026년을 격동의 해로 시작했습니다.
내부 "코드 레드" 상황
"1월 3일, Sam Altman은 내부 '코드 레드'를 발령하여 팀들에게 다른 이니셔티브를 중단하고 ChatGPT의 속도, 신뢰성, 개인화 개선에 집중하라고 요청했습니다."
- Medium
이는 Gemini 3가 벤치마크에서 ChatGPT를 앞서기 시작한 후 내린 결정으로 알려졌습니다.
새로운 제품 발표 (2026년 1월)
ChatGPT Release Notes에 따르면, OpenAI는 1월 16일 두 가지 새로운 제품을 발표했습니다:
- ChatGPT Go: 새로운 소비자향 제품
- OpenAI for Healthcare: 헬스케어 전문 솔루션
음성 중심 디바이스 개발
Axios는 OpenAI가 차세대 음성 모델로 구동되는 "스크린 없는 음성 중심 소비자 디바이스"를 개발 중이며, 2026년 말 출시를 목표로 한다고 보도했습니다.
매출 전망
Axios에 따른 OpenAI의 매출 전망입니다:
- 2025년: $130억 이상 (확정)
- 2026년 목표: $300억
업계 맥락: AI 삼파전
Medium 분석은 2026년 1월 첫 주에 세 가지 서로 다른 AI 전략이 드러났다고 평가합니다:
- OpenAI: 규모, 인프라, 새로운 배포 전략에 의존
- Anthropic: 효율성과 지속 가능한 경제성 최적화
- DeepSeek: 알고리즘 혁신으로 하드웨어 의존도 감소
스케일링 법칙의 한계?
MIT Technology Review에 따르면, 많은 연구자들이 AI 산업이 스케일링 법칙의 한계에 도달하기 시작했다고 생각합니다.
"Yann LeCun은 오랫동안 스케일링에 대한 과도한 의존을 경고해 왔고, Sutskever는 최근 인터뷰에서 현재 모델이 정체되고 있으며 사전 학습 결과가 평평해져 새로운 아이디어가 필요하다고 말했습니다."
- MIT Technology Review
개발자를 위한 시사점
GPT-5.2의 등장이 개발자들에게 주는 의미를 정리합니다:
- 400K 컨텍스트: 대규모 코드베이스 전체를 한 번에 분석 가능
- Codex 통합: 리팩토링, 마이그레이션 등 장기 프로젝트 자동화
- 전문직 수준 성능: 44개 직종에서 전문가와 동등한 품질
- 비용 효율: 전문가 대비 1% 미만의 비용으로 동등한 결과
GPT-5.3은 언제?
Data Studios 분석은 GPT-5.3에 대한 기대를 다루면서도, 공식 채널에 나타나기 전까지는 어떤 미래 버전도 확정된 것이 아니라고 강조합니다.
현재 GPT-5.2가 최신 공식 릴리스이며, 개발자들은 이 모델을 기준으로 애플리케이션을 설계하고 최적화하는 것이 현명합니다.