用户投稿OpenAI最近发布了他们的最新编程模型，被称为“最强编程模型”，它在性能上超越了谷歌的同类模型。这个模型能够像人类程序员一样“通宵工作”，不间断地编写和优化代码，大大提高了编程效率。
该模型采用了先进的深度学习技术，能够理解和生成高质量的代码。它不仅能够自动完成常见的编程任务，如代码补全、错误检测和调试，还能够理解和遵循复杂的编程逻辑和算法。这使得AI程序员能够在短时间内完成复杂的编程任务，大大提高了开发效率。
此外，该模型还具备良好的可扩展性和适应性，能够适应不同的编程语言和开发环境。这意味着它可以在各种不同的项目中使用，为程序员提供强大的支持。
然而，尽管这个模型在性能上表现出色，但它并不能完全取代人类程序员。AI程序员仍然需要人类的指导和监督，以确保代码的质量和符合项目需求。此外，AI程序员在处理一些需要创造力和创新性的任务时，仍然无法与人类程序员相比。
总的来说，OpenAI的最新编程模型是一个强大的工具，它能够帮助程序员提高工作效率，完成更复杂的编程任务。但人类程序员在创造力和创新性方面仍然具有不可替代的优势。
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IT之家 11 月 20 日消息，OpenAI 昨日（11 月 19 日）发布博文，宣布推出 GPT-5.1-Codex-Max 智能体编程模型，显著提升了长远推理能力、效率和实时交互能力。此外该模型将取代 GPT-5.1-Codex，成为 Codex 集成界面上的默认模型。
IT之家援引博文介绍，此次发布紧随谷歌 Gemini 3 Pro 之后，但在多个关键编程基准测试中，Codex-Max 展现出更强的实力。例如，在衡量解决实际软件问题的 SWE-Bench Verified 测试中，Codex-Max 以 77.9% 的准确率小幅领先于 Gemini 3 Pro 的 76.2%。
Codex-Max 在 Terminal-Bench 2.0 测试中也领先，准确率达到 58.1%，而 Gemini 的准确率为 54.2%；在 LiveCodeBench Pro（一项竞争激烈的编码 Elo 基准测试）测试中，它的得分与 Gemini 的 2439 分持平。
GPT-5.1-Codex-Max 的一项重大架构升级是引入了名为“压缩”（Compaction）的机制。该机制允许模型在接近其上下文窗口限制时，智能地保留关键上下文信息并丢弃无关细节，从而实现跨越数百万 token 的连续工作而不会出现性能下降。
得益于此，该模型在内部测试中已成功完成持续超过 24 小时的复杂任务，如多步骤代码重构和自主调试。同时，这项技术还提升了约 30% 的 token 效率，有效降低了成本与延迟。
新模型目前已集成到 OpenAI 自家的多个 Codex 开发环境中，包括其官方命令行工具（Codex CLI）、内部代码审查工具以及各类交互式编程环境。
开发者可以通过这些工具体验到模型强大的实时交互能力，例如在可视化界面中进行强化学习训练或模拟光学定律。不过，GPT-5.1-Codex-Max 尚未通过公共 API 提供，但官方表示即将开放。普通用户则需要订阅 ChatGPT Plus、Pro 或企业版等付费计划才能使用。
OpenAI 透露，其内部 95% 的工程师每周都会使用 Codex，自采用以来，这些工程师平均多提交了约 70% 的拉取请求（Pull Requests），显著提升了内部开发速度。
尽管 Codex-Max 具备高度的自主性，OpenAI 仍强调它应作为编码“助手”而非人类的替代品。为保证透明度，模型会生成详细的终端日志和测试引用，以便开发者审查和验证其生成的所有代码。此外，模型在默认情况下运行于严格的沙盒环境中，并禁用了网络访问，以确保安全性。
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