Gemini 3的超预期表现拿到了本该GPT-5应该有的评价,为了换回注意力,OpenAI刚刚紧急发布了GPT-5.1 Codex Max,这是其新一代前沿智能编码。该模型在开发周期的每个阶段都表现出更快的速度、更高的智能水平和更好的令牌效率,又一次将AI编程推向了新高度。

它在SWE-Bench(编程)测试中取得77.9%准确率,比谷歌发布的Gemini 3 Pro(76.2%)高出1.7个百分点。在 Terminal-Bench 2.0 测试中,58.1% 对 54.2%,优势更明显。更关键的是,它首次实现了持续24小时的项目级开发,包括多步骤重构、测试驱动迭代和自主调试。

主要更新:自动压缩与扩展推理

GPT-5.1 Codex Max引入了两项关键改进:

  1. 自动压缩(Compaction):模型现在能够自主管理其上下文窗口,通过压缩技术,扩展可处理的代码项目规模,并延长完成任务所需的工作时长。这是首个原生训练支持跨多个上下文窗口操作的模型,能够在单个任务中连贯处理数百万个令牌。

  2. 扩展推理能力(xhigh reasoning effort):模型现在可以“思考更长时间”,输出令牌数量相比之前的“高”推理模式翻倍,以实现更优的结果。在非延迟敏感任务中,这一改进尤为显著。

有网友提到,旧版的压缩功能在总结上下文时会丢失关键信息,导致性能大幅下降。但新版模型通过端到端的强化学习训练,压缩效果预计会更好。不过,也有用户对实际编码任务中的表现持观望态度,希望看到更多真实案例。

一位用户分享了自己的体验:“如果能在Windows环境下运行Codex而不需要每个提示都批准15个操作,且工具调用不再频繁失败,那就太棒了。”目前,GPT-5.1 Codex Max已支持Windows环境,并优化了在Codex CLI中的协作能力。

性能与成本优化

在效率方面,GPT-5.1 Codex Max显示出显著的令牌效率提升。在SWE-bench Verified测试中,使用“中等”推理努力时,该模型在达到相同性能的同时,比GPT-5.1 Codex少用了30%的思考令牌。

可用性与未来展望

GPT-5.1 Codex Max现已通过Codex在CLI、IDE扩展、云环境和代码评审中使用,API访问即将开放。这一更新为大规模项目重构、深度调试会话和多小时智能循环任务提供了可能。

尽管模型在上下文窗口管理上有所突破,但有用户指出,当使用超过50%的上下文时,模型性能仍会下降。自动压缩的触发时机是否能由用户自定义,也成为后续关注的焦点。

​最后

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