GPT-5.1-Codex-Max: Dies ist das neue Modell von OpenAI für Code.

OpenAI hat GPT-5.1-Codex-Max vorgestellt., ein neues Modell künstlicher Intelligenz ausgerichtet auf die Softwareentwicklung, die damit einhergeht Versprechen, bei langfristigen Projekten den eingeschlagenen Kurs beizubehalten, ohne den Kontext aus den Augen zu verlieren.In der Praxis sprechen wir von einem Entwicklung des Codex in der Lage, komplexe Aufgaben über Stunden hinweg zu bewältigen, mit Verbesserungen bei Effizienz und Geschwindigkeit die in realen Arbeitsabläufen erkennbar sind.

Die große Neuheit liegt in seiner Fähigkeit, vernünftig argumentieren dank einer Speicherverwaltungstechnik namens KomprimierungDieser Ansatz ermöglicht es, das Kontextfenster auszulasten, bevor es überlastet wird. Das System erkennt Redundanzen, fasst das Zusätzliche zusammen und behält das Wesentliche bei.Dadurch werden die typischen Versäumnisse vermieden, die langfristige Aufgaben verzögern.

Was ist GPT-5.1-Codex-Max?

Es ist ein spezifisches Modell für die Programmierung optimiert für erweiterte SoftwareentwicklungsaufgabenVon Code-Reviews über die Erstellung von Pull-Requests bis hin zur Unterstützung der Frontend-Entwicklung. Im Gegensatz zu früheren Generationen ist es geschult, auch während langer Arbeitstage gleichbleibende Leistungen zu erbringen. und in Archiven von beträchtlicher Größe.

OpenAI ordnet GPT-5.1-Codex-Max eine Stufe über Codex ein. durch die Erlaubnis Kontinuierliche Durchflussmengen von 24 Stunden oder länger ohne Beeinträchtigung der ErgebnisseFür diejenigen, die Produkte entwickeln, bedeutet dies weniger Unterbrechungen aufgrund von Kontextgrenzen und weniger Zeitverschwendung durch das erneute Erklären von Aufgaben in aufeinanderfolgenden Iterationen.

Technische Innovationen und die Verdichtungstechnik

Der Schlüssel ist in der GeschichtsverdichtungDas Modell erkennt, welche Kontextbestandteile tatsächlich entbehrlich sind, fasst sie zusammen und behält wichtige Informationen bei, um die Aufgabe ohne Überlastung des Gedächtnisses fortsetzen zu können. Dieser Mechanismus wird in manchen Publikationen auch als „Komprimierung“ bezeichnet, beschreibt aber denselben Prozess der intelligenten Kontextfilterung.

Auf dieser Grundlage kann GPT-5.1-Codex-Max die Iteration über den Code fortsetzen. Fehler beheben und refaktorisieren Ganze Module können ausgeführt werden, ohne dass das Kontextfenster zum Flaschenhals wird. Bei intensiver Nutzung reduziert dies zudem die Anzahl der für die Verarbeitung benötigten Token, was sich positiv auf Kosten und Latenz auswirkt.

Das Modell beinhaltet einen Modus von „Extra hohe“ Begründung Bei schwierigen Problemen, mit dem Ziel, bei Bedarf tiefer in die Analyse einzutauchen und gleichzeitig die Konsistenz der Ergebnisse in Prozessen mit vielen Schritten und Abhängigkeiten zu gewährleisten.

Leistung und Benchmarks: Was die Zahlen aussagen

Bei internen Evaluierungen mit Schwerpunkt auf der Programmierung, GPT-5.1-Codex-Max ist eine Verbesserung gegenüber seinem Vorgänger. an verschiedenen Fronten, mit höhere Erfolgsraten und höhere Token-EffizienzDiese Ergebnisse wurden von OpenAI gemeldet. Sie spiegeln Tests realer technischer Aufgaben und Batterien wider, wie z. B. SWE-Bench Verified, SWE-Lancer IC SWE und Terminal-Bench 2.0..

Unter den gemeinsam genutzten Daten erreicht das Modell ungefähr 77,9 % im SWE-Bench-Test verifiziert (im Vergleich zu 73,7 % des GPT-5.1-Codex) Register 79,9 % in SWE-Lancer IC SWE und erreichen 58,1 % in Terminal-Bench 2.0Darüber hinaus wurden in längeren Kontexten Geschwindigkeitssteigerungen von 27 bis 42 % bei typischen Aufgaben im Vergleich zu Codex gemessen, wie aus denselben Quellen hervorgeht.

In Vergleichen mit anderen Modellen, wie zum Beispiel Gemini 3 ProOpenAI strebt einen leichten Vorsprung in mehreren Programmier-Benchmarks an, und einschließlich Parität in Wettbewerbstests wie LiveCodeBench ProEs ist wichtig zu beachten, dass diese Zahlen aus folgenden Quellen stammen: Innenmaße und kann in Produktionsumgebungen variieren.

Integrationen, Tools und Verfügbarkeit in Spanien und Europa

GPT-5.1-Codex-Max ist jetzt auf Oberflächen betriebsbereit, die auf folgenden Prinzipien basieren: KodexDie offiziellen CLI-, IDE-Erweiterungs- und Code-Review-Dienste von OpenAI-ÖkosystemDas Unternehmen gibt an, dass der öffentliche API-Zugang erst in einer späteren Phase erfolgen wird, sodass die Teams bereits heute mit dem Testen beginnen können. native Tools während sie maßgeschneiderte Integrationen vorbereiten.

Hinsichtlich der kommerziellen Verfügbarkeit, die Pläne ChatGPT Plus, Pro, Business, Edu und Enterprise Dazu gehört das neue Modell seit seiner Markteinführung. Nutzer und Organisationen in Spanien und dem Rest der Welt Europäische Union Mit diesen Abonnements können Sie es in Ihren Abläufen aktivieren, ohne dass zusätzliche Bereitstellungen erforderlich sind, solange Sie kompatible Oberflächen von Codex verwenden.

OpenAI merkt außerdem an, dass das Modell für die Arbeit in folgenden Umgebungen optimiert ist: Windows-Umgebungenund erweitert so den Anwendungsbereich über Unix hinaus und erleichtert die Einführung in Unternehmen mit gemischten Entwicklungsparks und standardisierten Unternehmenswerkzeugen.

Betriebssicherheit und Risikokontrollen

Um das Risiko bei langen Ausführungen zu reduzieren, arbeitet das Modell in einem isolierter Arbeitsbereichohne Berechtigung, außerhalb des Standardbereichs zu schreiben. Darüber hinaus ist die Netzwerkverbindung deaktiviert, sofern sie nicht explizit vom verantwortlichen Entwickler aktiviert wird, was die Datenschutzerklärung.

Die Umwelt beinhaltet Mechanismen von Überwachung Diese Konfiguration erkennt anomale Aktivitäten und unterbricht Prozesse bei Verdacht auf Missbrauch. Sie zielt darauf ab, die Autonomie der Agenten mit angemessenen Sicherheitsvorkehrungen für Teams, die sensiblen Code oder kritische Repositories verwalten, in Einklang zu bringen.

Anwendungsfälle, in denen es den größten Beitrag leistet

Der Hauptvorteil zeigt sich bei Aufgaben, die ein dauerhaftes Gedächtnis und Kontinuität erfordern: Umfangreiches Refactoring, Debugging, das eine längere Überwachung erfordert, kontinuierliche Code-Reviews und die Automatisierung von Pull-Requests in großen Repositories.Bei diesen Aufgaben verringert die Verdichtung den "Verschleiß" des Kontextes und erhält die Kohärenz aufrecht.

Für Startups und technische Teams, Die Delegation dieser Prozesse an ein stabiles Modell ermöglicht eine stärkere Fokussierung auf Produktprioritätenum Lieferungen zu beschleunigen und Fehler aufgrund von Ermüdung oder manueller Wiederholung zu reduzieren. All dies, mit einem effizienteren Tokenverbrauch als in früheren Versionen.

• Multimodulprojekte wo Kontinuität zwischen den Sitzungen von entscheidender Bedeutung ist.
• Unterstützte CI/CD mit Überprüfungen und Korrekturen dieser Fortschritt im Hintergrund.
• Frontend-Support und kontextübergreifende Überprüfungen in komplexen User Stories.
• Fehleranalyse und Debugging Lange andauernd ohne den Fall alle paar Stunden aufs Neue zu erklären.

Unterschiede im Vergleich zu Codex und anderen Modellen

Der Hauptunterschied zum klassischen Codex liegt nicht nur in der reinen Feuerkraft, sondern auch in der effektives Kontextmanagement Langfristig gesehen. Codex zeichnete sich bei spezifischen Aufgaben aus; Codex-Max ist für nachhaltige Prozesse konzipiert, bei denen das Modell als Kollaborateur fungiert, der auch nach Stunden nicht den Überblick verliert.

Vergleiche mit Alternativen wie Gemini 3 Pro In mehreren Codierungstests tendieren sie zu GPT-5.1-Codex-Max. Den veröffentlichten Daten zufolge, obwohl Es empfiehlt sich, diese Ergebnisse in unseren eigenen Umgebungen und mit realen Arbeitslasten zu validieren. bevor es in den Workflow einer Organisation standardisiert wird.

Wer eine codebasierte KI benötigt, die auch anspruchsvolle technische Aufgaben ohne Ermüdung bewältigt, wird hier fündig. GPT-5.1-Codex-Max Eine Option, die speziell auf Kontinuität, standardmäßige Sicherheit und Token-Effizienz ausgerichtet ist.; eine Reihe von Eigenschaften, die sich in Teams in Spanien und Europa mit anspruchsvollen Arbeitsrhythmen in schnellere Lieferungen und eine feinere Code-Wartung umsetzen lassen.

Verwandte Artikel:

Gemini 3 Pro: So kommt Googles neues Modell in Spanien an

Alberto navarro

Ich bin ein Technik-Enthusiast, der seine „Geek“-Interessen zum Beruf gemacht hat. Ich habe mehr als 10 Jahre meines Lebens damit verbracht, modernste Technologie zu nutzen und aus purer Neugier an allen möglichen Programmen herumzubasteln. Mittlerweile habe ich mich auf Computertechnik und Videospiele spezialisiert. Das liegt daran, dass ich seit mehr als fünf Jahren für verschiedene Websites zum Thema Technologie und Videospiele schreibe und Artikel erstelle, die Ihnen die Informationen, die Sie benötigen, in einer für jeden verständlichen Sprache vermitteln möchten.

Bei Fragen reicht mein Wissen von allem rund um das Windows-Betriebssystem bis hin zu Android für Mobiltelefone. Und mein Engagement gilt Ihnen, ich bin immer bereit, ein paar Minuten zu investieren und Ihnen bei der Lösung aller Fragen in dieser Internetwelt zu helfen.