当GPT-5.2在一项严苛的通用智能测试中首次超越人类平均水平，人工智能界迎来一个既振奋又警醒的转折点。OpenAI联合创始人Greg Brockman近日宣布，基于GPT-5.2构建的系统Poetiq（GPT-5.2X-High）在最新版ARC-AGI-2基准测试中取得75%的准确率，显著高于人类平均的60%。这一突破不仅刷新纪录，更直击大模型长期被诟病的“性能悖论”——在标准测试中技能爆表，落地应用却频频掉链子。
ARC-AGI-2（Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence-Version2）由Keras之父François Chollet团队于2025年推出，其设计哲学极为纯粹:杜绝刷题，只测真推理。该基准不提供训练集，每道题目都是全新、未见过的抽象任务，要求AI像人类一样通过观察少量示例，归纳规则、迁移知识并完成推理。这意味着，任何依赖记忆或统计拟合的模型都将在此失效——它专为检验“真正的通用智能”而生。
此次登顶的并非OpenAI官方模型，而是一家名为Poetiq的初创公司所构建的“元系统”。Poetiq并未重新训练GPT-5.2，而是通过精巧的软件架构，自动调度、组合并引导现有大模型完成复杂推理流程。结果令人震惊:在未改动基础模型的前提下，系统性能从接近人类水平的60%一举跃升至75%，每题成本不足8美元。相比之下，主打“深度思考”的Gemini3Deep Think（Preview）仅得46%，且成本更高。
这一15个百分点的飞跃，揭示了一个关键趋势:**AI的下一重天花板，不在算力堆砌，而在系统设计与人机协同**。恰在此时，OpenAI官方在X平台发布2026年战略预测，明确提出“能力过剩”（Capability Overhang）概念——当前大模型“能做的事”远超人们“实际用它做的事”。模型已具备博士级专业能力，却仍被当作高级搜索引擎使用;企业采购了AI，却未重构任何工作流程。
OpenAI由此将重心转向应用层:2026年将大力投入医疗、商业与日常场景的系统集成，强调“教人用AI”与“让AI融入流程”。正如社区热议所言:“真正的挑战不是AI不够强，而是组织不愿改变。”Poetiq的成功恰恰证明，通过优秀的系统工程，现有模型的潜能可被成倍释放。
GPT-5.2超越人类，不是终点，而是起点。它宣告了“唯参数论”时代的终结，开启了以系统智能、流程再造与人机共生为核心的新竞赛。未来的赢家，或许不再是拥有最大模型的公司，而是最懂如何将AI编织进人类生活经纬的那一个。
