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刚刚!OpenAI 发布了 GPT-5-Codex。

这是 OpenAI 推出的专门为智能体(Agent)编程任务优化的全新模型,标志着 AI 在软件工程领域的重大突破。

GPT-5-Codex 是 OpenAI 基于 GPT-5 架构深度优化的编程专用模型,旨在解决传统 AI 模型在复杂软件工程任务中的局限性。

其核心定位是成为开发者的“全能编程助手”,通过自主式(Agentic)软件工程能力,实现从需求理解、代码生成到测试验证的全流程自动化。

核心功能与特性

动态计算能力

GPT-5-Codex 能够根据任务复杂度动态调整“思考时间”,从数秒到长达七小时不等,确保在复杂任务中持续投入资源。

例如,在大型代码库重构任务中,模型可独立运行超过7小时,不断迭代实现、修复测试,最终交付可用代码。

自主式软件工程能力

模型接受过完整项目构建、功能开发、测试编写、调试、大规模重构和代码审查等复杂任务的训练。

相比 GPT-5,GPT-5-Codex 更易于控制,遵循指令更好,代码质量更高。开发者只需简单描述需求,无需编写冗长的风格说明。

代码审查与漏洞发现

GPT-5-Codex 专门训练了代码审查能力,可以主动发现关键漏洞。

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模型会遍历代码库,分析依赖,并运行代码和测试来验证正确性。评估结果显示,其审查意见错误更少,更能集中在关键问题上。

多场景支持

GPT-5-Codex 已在 Codex 的所有使用场景中上线,包括 Codex CLI、IDE 扩展、网页端、移动设备以及 GitHub 中的代码审查。

它是云端任务和代码审查的默认模型,开发者也可以通过 Codex CLI 或 IDE 插件在本地任务中选择使用。

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终端体验

$ npm i -g @openai/codex

性能表现与基准测试

SWE-bench Verified 测试

GPT-5-Codex 在该测试中表现优异,准确度优于 GPT-5。

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OpenAI 此次使用了数据集中的全部500个任务进行评估,解决了之前因基础设施限制仅使用477个任务的问题。

代码重构任务

在包含大型成熟软件库重构任务的基准测试中,GPT-5-Codex 覆盖了 Python、Go、OCaml 等多种语言。

模型在重构代码的简洁度和运行效率上均有显著提升。

效率与成本优化

在用户交互中 token 数量最少的10%情况下,GPT-5-Codex 的 token 消耗比 GPT-5 少93.7%。

在用户交互中 token 数量最多的10%情况下,模型会投入更多时间进行深入推理、编辑、测试和迭代。

结语

GPT-5-Codex 发布后迅速获得开发者好评,甚至有人表示这是“自切片面包发明以来最好的东西”。

OpenAI CEO 山姆・奥特曼在发布两个半小时后表示,GPT-5-Codex 的流量已经占到了 Codex 流量的40%左右,并预计该模型在当天之内就将成为 Codex 的流量主体。

OpenAI 计划在未来向 API 客户开放 GPT-5-Codex 模型,进一步拓展其应用场景。

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