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应对竞争压力,OpenAI发布最强代码生成模型

应对竞争压力,OpenAI发布最强代码生成模型

热心网友 时间:2026-02-09
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从写代码到「接管电脑」,GPT-5.3-Codex 正在重新定义什么叫 AI 工具人。


作者|桦林舞王

编辑|靖宇

2 月 5 日,Anthropic 在超级碗上发布的讽刺广告,,却被科技圈嘲笑。

现在,Altman 的报复来了!

当地时间 2 月 5 日,OpenAI 发布 GPT-5.3-Codex,这款最新的代码模型不仅在测试中名列前茅,而且能真正接管电脑,自主切换程序,完成复杂任务。

,现在又是 GPT-5.3-Codex,来自 Altman 的反击,是如此迅速。

01

从「代码助手」到「电脑管家」

传统的 AI 编程工具,包括 GitHub Copilot 和之前的 Codex,本质上都是「代码补全器」——你写一行,它帮你写下一行。但 GPT-5.3-Codex 完全不同。

它能「接管」你的整台电脑。

OpenAI 在发布会上展示的场景让人印象深刻:Codex 不仅能写代码,还能运行测试、调试程序、管理数据库、处理文件系统,甚至能够自主地在不同应用程序之间切换,完成复杂的多步骤任务。

一位 Hacker News 用户的观察很有意思:「Codex 在发现错误和小的不一致性方面非常出色,这让我感到惊讶。Claude Code 在『原始编程』方面很好,但 Codex 在仔细、系统地发现『问题』方面是无敌的。」

说白了,这不再是一个编程工具,而是一个数字员工。

相比于之前的版本,GPT-5.3-Codex 的提升不再仅仅体现在代码生成的正确率,而是在「智能代理(Agentic)」能力上的质变。


5.3 Codex 和自家产品的对比|图片来源:OpenAI

在保持相同推理深度的情况下,运行速度比GPT-5.2-Codex快了25%。同时,新模型引入了「中途转向(Mid-turn Steering)」。你不再需要等待模型生成完毕后才反馈,可以在它运行长达数小时的任务(如重构整个代码库)时,随时插入指令进行纠偏。

就在 OpenAI 发布 5.3 的同一天(甚至只相差 15 分钟),Anthropic 发布了Claude Opus 4.6,火药味极浓。


OpenAI 和 Anthropic 最新代码模型的数据对比|图片来源:AI 自制

更有趣的是,这是OpenAI第一个「自己造自己」的模型。

研究团队用 Codex 来监控训练过程、分析代码质量、提出优化建议。AI 开始参与 AI 的诞生过程,这个循环一旦形成,进化速度将是指数级的。

02

90% 时间在编程的产品经理

最能说明 Codex 影响力的,不是技术指标,而是人的工作方式改变。

OpenAI 产品设计负责人 Ed Bayes 的话很直接:「我现在 90% 的时间都在编程。一年前正好相反,可能只有 10% 的时间。」

一个产品设计师,现在大部分时间在写代码——这个转变背后的逻辑很简单:当 AI 能够理解你的意图并直接实现时,传统的「产品-开发-测试」流水线就被压缩了。

这种变化不只发生在 OpenAI 内部。


两天前 OpenAI 刚刚发布 MacOS 版的 Codex 独立应用|图片来源:OpenAI

The New Stack 分析师指出:「GPT-5.3-Codex 不仅仅在单个任务上更好,而是朝着能够在现实世界技术工作的全谱中进行推理、构建和执行的单一通用代理迈出了一步。」

但这也带来了新的分工模式。

一位 Hacker News 用户总结了 Codex 与 Anthropic Claude 的区别:「在 Codex 中,定位是一个交互式协作者:你在执行过程中引导它,保持循环,在它工作时纠正方向。而在 Opus 4.6 中,强调的是相反的:一个更自主、更智能、更深思熟虑的系统。」

这意味着,程序员的角色正在从「执行者」转向「指挥者」。

03

AI Coding 大战升级

Codex 的发布时间点很微妙——就在超级碗前夕,OpenAI 和 Anthropic 都准备了竞争性广告。VentureBeat 将此次发布描述为「AI 编程战争的开场齐射」。

这不是偶然。当 AI 编程工具从「锦上添花」变成「必需品」时,这个市场的竞争就会变得异常激烈。

有 Hacker News 评论员直接警告 Anthropic:「他们最好采取重大行动,否则 OpenAI 将杀死 Claude Code。」话虽然说得直接,但反映了业内的普遍判断:Codex 这次的能力跃升,确实给竞争对手带来了巨大压力。

不过,Every.to 的对比测试显示了另一个角度:「在一项调试测试中,GPT-5.3 Codex 运行了超过 8 个工具调用,逐位分析但错过了实际问题。而 Opus 4.6 只读了一次文档就诊断出了问题。」

这说明,不同的 AI 编程工具正在形成差异化的优势:Codex 更像一个细致的执行者,Claude 更像一个敏锐的诊断师。

但无论如何,Sam Altman 的评价很能说明问题:「感觉,比基准测试显示的更像是一个真正的进步。」当CEO用「感觉」而不是数据来描述产品时,往往意味着这个产品已经超越了现有的评估体系。

这场 AI 编程战争,本质上是在争夺一个问题的答案:在软件开发这个万亿美元市场中,人和 AI 的边界到底在哪里?

Codex 给出的答案是:AI 可以做程序员能做的几乎所有事情,人类负责告诉 AI 要做什么。这个分工模式一旦被验证,整个软件行业的人才需求、薪酬结构、甚至教育体系都会发生根本性改变。

现在的问题不再是「AI 会不会取代程序员」,而是「什么样的程序员,不会被 AI 取代」。

*头图来源:OpenAI

来源:https://www.163.com/dy/article/KL35H26O05119FMA.html

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