GPT-5.2 在 AIME 2025 拿满分的消息让学术圈炸了锅，但这种满分在真实的科研深水区毫无意义。当题目脱离了已知题库的引力场，进入陶哲轩参与设计的 FrontierMath T4 级别难题时，GPT-5.2 的逻辑链条会像劣质塑料一样崩断。
1. 逻辑重构：原生智力 vs 暴力检索
GPT-5.2 的满分神话很大程度上源于对训练集内逻辑路径的极致覆盖。在处理非标准定义的代数拓扑或极端参数下的经济建模时，它的思维链（CoT）表现出一种令人沮丧的路径依赖。
- GPT-5.2 的死穴：它倾向于将新问题强行归类为旧模型。在处理复杂因果推断时，一旦输入参数违背了统计常识（例如设定一个极端的反直觉变量），GPT-5.2 往往会忽略 Prompt 约束，给出一个符合历史数据分布但逻辑错误的结论。
- Gemini 3 Pro 的结构化锚点：Gemini 3 Pro 引入了“动态逻辑校准”技术。它不再单纯预测下一个 Token，而是在推理过程中实时检测变量间的矛盾。在处理 GDPval 变量冲突的实验中，Gemini 3 能够识别出约束条件的优先级，而非盲目套用公式。
- 实操差异：在 nunu.chat 这种聚合平台上将两者 Temperature 调至 0 进行压测，GPT-5.2 的输出像复读机一样稳定且死板，而 Gemini 3 则展现出对边界条件更敏锐的逻辑弹性。
2. 视觉死角：SEM 电镜图与 LaTeX 报错
科研复现的头号杀手是 PDF 里的低质量图表。GPT 系列长期以来在多模态理解上存在空间错觉。
- 视觉颗粒度的溃败：面对 300dpi 且带有噪声的 SEM（扫描电镜）图像，GPT-5.2 经常将图像伪影识别为物理结构。
这种像素级的误判会导致后续模拟参数彻底跑偏。
- Gemini 3 Pro 的闭环检索：Gemini 3 结合 Deep Research Agent 展示了降维打击的能力。它不仅能识别图表，还能自动追溯引用来源去抓取原始高清数据。最关键的是，它能识别出坐标轴缩放导致的视觉欺骗（Over-exaggeration），这是目前 GPT-5.2 完全不具备的批判性视觉能力。
- 公式推导的工程细节：GPT-5.2 在生成复杂分块矩阵的 LaTeX 代码时，经常报
Invalid delimiter错误。相比之下，Gemini 3 凭借超长上下文窗口对原始文献的直接锚定，在公式还原的连贯性上具有护城河级别的优势。
3. 科研 SOP：双机冷备份工作流
放弃单一模型的幻想。2026 年的科研效率竞争，本质上是 Agent 编排能力的竞争。基于 nunu.chat 的多模型环境，建议采用以下分段式 SOP：
第一阶段：文献清洗（首选 Gemini 3 Pro）
- 操作：批量上传 20 篇 PDF，开启
Deep Research模式。 - 核心任务：提取实验参数，利用其视觉优势剔除那些图片造假或数据异常的幻觉文献。
第二阶段：仿真代码（首选 GPT-5.2）
- 操作：将第一阶段确定的数理模型转化为 Python 仿真。
- 避坑指南：严禁使用模糊指令。必须在 System Prompt 中强制开启
Strict Debugging模式，否则 GPT-5.2 极易进入降智模式，生成看似完美但无法运行的代码。
第三阶段：逻辑审计（交叉验证）
- 闭环逻辑：将 GPT 生成的代码交由 Gemini 3 进行逻辑审计，重点检查归约步骤；反之，将 Gemini 的调研报告交由 GPT 进行文字精炼。
在高阶学术场景下，Gemini 3 的视觉逻辑感知力领先 GPT-5.2 约半个迭代周期。对于需要频繁调用顶级模型且受限于网络环境的研究者，nunu.chat 提供的国内直连方案和大量免费额度，是目前落地这一套双机工作流最理想的载体。别再纠结榜单上的 100 分，能帮你跑通那行报错代码的模型才是好模型。
