4PDQEvlrRHY tech.huanqiu.comarticleOpenAI 推出 GPT-5.1-Codex-Max 编程模型:可 “通宵” 处理任务,性能跑分超越谷歌/e3pmh164r/e3pmtmdvg【环球网科技综合报道】11月20日消息,据VentureBeat报道,OpenAI昨日正式发布新一代智能体编程模型GPT-5.1-Codex-Max,该模型在长远推理、工作效率及实时交互能力上实现显著提升,将取代GPT-5.1-Codex成为Codex集成界面的默认模型,为全球开发者带来更高效的编程辅助体验。作为OpenAI在编程模型领域的重要升级产品,GPT-5.1-Codex-Max在多项关键编程基准测试中表现亮眼。在衡量实际软件问题解决能力的SWE-Bench Verified测试中,其准确率达到77.9%,小幅领先于谷歌Gemini 3 Pro的76.2%;在Terminal-Bench 2.0测试中,以58.1%的准确率优于Gemini 3 Pro的54.2%;而在竞争激烈的LiveCodeBench Pro编码Elo基准测试中,该模型与Gemini 3 Pro的2439分持平,展现出强劲的综合性能。 此次模型升级的核心亮点是引入“压缩”(Compaction)机制。这一创新架构允许模型在接近上下文窗口限制时,智能保留关键信息并丢弃无关细节,实现了跨越数百万token的连续工作而不降低性能。依托该机制,模型在内部测试中成功完成了持续超过24小时的复杂任务,包括多步骤代码重构和自主调试,同时token效率提升约30%,有效降低了开发成本与响应延迟。目前,GPT-5.1-Codex-Max已集成到OpenAI旗下多个Codex开发环境,涵盖官方命令行工具(Codex CLI)、内部代码审查工具及各类交互式编程环境。开发者可通过这些工具体验强化学习训练可视化、光学定律模拟等实时交互功能。该模型暂未通过公共API开放,官方表示后续将逐步推进,普通用户需订阅ChatGPT Plus、Pro或企业版等付费计划使用。据OpenAI透露,其内部95%的工程师每周都会使用Codex系列工具,自采用以来,工程师平均拉取请求(Pull Requests)提交量提升约70%,开发效率显著提高。针对模型的自主性应用,OpenAI明确强调其定位为编码“助手”而非人类替代品。为保障开发安全与透明度,模型会生成详细的终端日志和测试引用,方便开发者审查验证代码,且默认运行于严格的沙盒环境,禁用网络访问以防范安全风险。(纯钧)1763608674447环球网版权作品,未经书面授权,严禁转载或镜像,违者将被追究法律责任。责编:郑湘琪环球网176360867444711[]//img.huanqiucdn.cn/dp/api/files/imageDir/0003ee965578fb1cfa17df37a79951efu1.png{"email":"zhengxiangqi@huanqiu.com","name":"郑湘琪"}
【环球网科技综合报道】11月20日消息,据VentureBeat报道,OpenAI昨日正式发布新一代智能体编程模型GPT-5.1-Codex-Max,该模型在长远推理、工作效率及实时交互能力上实现显著提升,将取代GPT-5.1-Codex成为Codex集成界面的默认模型,为全球开发者带来更高效的编程辅助体验。作为OpenAI在编程模型领域的重要升级产品,GPT-5.1-Codex-Max在多项关键编程基准测试中表现亮眼。在衡量实际软件问题解决能力的SWE-Bench Verified测试中,其准确率达到77.9%,小幅领先于谷歌Gemini 3 Pro的76.2%;在Terminal-Bench 2.0测试中,以58.1%的准确率优于Gemini 3 Pro的54.2%;而在竞争激烈的LiveCodeBench Pro编码Elo基准测试中,该模型与Gemini 3 Pro的2439分持平,展现出强劲的综合性能。 此次模型升级的核心亮点是引入“压缩”(Compaction)机制。这一创新架构允许模型在接近上下文窗口限制时,智能保留关键信息并丢弃无关细节,实现了跨越数百万token的连续工作而不降低性能。依托该机制,模型在内部测试中成功完成了持续超过24小时的复杂任务,包括多步骤代码重构和自主调试,同时token效率提升约30%,有效降低了开发成本与响应延迟。目前,GPT-5.1-Codex-Max已集成到OpenAI旗下多个Codex开发环境,涵盖官方命令行工具(Codex CLI)、内部代码审查工具及各类交互式编程环境。开发者可通过这些工具体验强化学习训练可视化、光学定律模拟等实时交互功能。该模型暂未通过公共API开放,官方表示后续将逐步推进,普通用户需订阅ChatGPT Plus、Pro或企业版等付费计划使用。据OpenAI透露,其内部95%的工程师每周都会使用Codex系列工具,自采用以来,工程师平均拉取请求(Pull Requests)提交量提升约70%,开发效率显著提高。针对模型的自主性应用,OpenAI明确强调其定位为编码“助手”而非人类替代品。为保障开发安全与透明度,模型会生成详细的终端日志和测试引用,方便开发者审查验证代码,且默认运行于严格的沙盒环境,禁用网络访问以防范安全风险。(纯钧)