- Nuovo modello specializzato nella programmazione con compattazione per lunghe sessioni senza perdere coerenza.
- Miglioramenti misurabili nei benchmark (SWE-Bench, SWE-Lancer, Terminal-Bench) e utilizzo di un minor numero di token.
- Disponibile per Plus, Pro, Business, Edu ed Enterprise; integrazione con gli strumenti Codex; API pubblica pianificata.
- Ambiente isolato senza rete di default, con controlli di sicurezza e monitoraggio.
OpenAI ha introdotto GPT-5.1-Codex-Max, un nuovo modello di intelligenza artificiale orientato allo sviluppo di software che viene fornito con promettere di mantenere la rotta nei progetti a lungo termine senza perdere il contestoIn pratica stiamo parlando di un evoluzione del Codex in grado di sostenere compiti complessi per ore, con miglioramenti in termini di efficienza e velocità che sono evidenti nei flussi di lavoro reali.
La grande novità sta nella sua capacità di ragionare in modo sostenuto grazie a una tecnica di gestione della memoria chiamata compattazioneQuesto approccio consente di saturare la finestra del contesto prima che diventi sovraccarica. Il sistema individua le ridondanze, riassume l'accessorio e conserva l'essenziale.evitando così le tipiche sviste che bloccano i compiti a lungo termine.
Che cos'è GPT-5.1-Codex-Max?
È un modello specifico per la programmazione ottimizzata per compiti estesi di ingegneria del softwareDalla revisione del codice alla generazione di richieste pull e al supporto dello sviluppo frontend. A differenza delle generazioni precedenti, è addestrati a mantenere la coerenza durante le lunghe giornate lavorative e in depositi di dimensioni considerevoli.
OpenAI posiziona GPT-5.1-Codex-Max un gradino sopra Codex consentendo flussi continui di 24 ore o più senza risultati degradantiPer chi sviluppa prodotti, ciò significa meno interruzioni dovute ai limiti del contesto e meno tempo sprecato a rispiegare le attività in iterazioni successive.
Innovazioni tecniche e tecnica di compattazione
La chiave è in compattazione della storiaIl modello identifica quali parti del contesto sono letteralmente superflue, le riassume e conserva i riferimenti critici per proseguire con l'attività senza sovraccaricare la memoria. Questo meccanismo è anche definito "compressione" in alcuni materiali, ma descrive lo stesso processo di filtraggio intelligente del contesto.
Con questa base, GPT-5.1-Codex-Max può continuare a iterare sul codice, correggere gli errori e riorganizzare È possibile eseguire interi moduli senza che la finestra di contesto diventi un collo di bottiglia. Nei casi di utilizzo intensivo, riduce anche il numero di token necessari per l'elaborazione, con un impatto sia sui costi che sulla latenza.
Il modello incorpora una modalità di Ragionamento “extra alto” Per problemi complessi, con l'obiettivo di approfondire l'analisi quando il compito lo richiede, mantenendo al contempo la coerenza dell'output nei processi con molti passaggi e dipendenze.
Prestazioni e benchmark: cosa dicono i numeri
Nelle valutazioni interne focalizzate sulla programmazione, GPT-5.1-Codex-Max è un miglioramento rispetto al suo predecessore su fronti diversi, con tassi di successo più elevati e una maggiore efficienza dei tokenQuesti risultati, riportati da OpenAI, Riflettono test su attività ingegneristiche e batterie del mondo reale come SWE-Bench Verified, SWE-Lancer IC SWE e Terminal-Bench 2.0.
Tra i dati condivisi, il modello raggiunge circa 77,9% su SWE-Bench Verificato (rispetto al 73,7% del GPT-5.1-Codex), registra 79,9% in SWE-Lancer IC SWE e raggiungere 58,1% in Terminal-Bench 2.0Inoltre, in contesti prolungati, sono stati misurati aumenti di velocità dal 27% al 42% in compiti tipici rispetto al Codex, secondo le stesse fonti.
Nei confronti pubblicati con altri modelli, come Gemelli 3 ProOpenAI punta a ottenere un leggero vantaggio in diversi benchmark di codifica e inclusa la parità nei test competitivi come LiveCodeBench ProÈ importante tenere presente che queste cifre provengono da misure interne e possono variare negli ambienti di produzione.
Integrazioni, strumenti e disponibilità in Spagna e in Europa
GPT-5.1-Codex-Max è ora operativo su superfici basate su CodiceI servizi ufficiali di CLI, estensioni IDE e revisione del codice di Ecosistema OpenAIL'azienda ha dichiarato che l'accesso pubblico all'API arriverà in una fase successiva, consentendo ai team di iniziare a testarlo già da oggi. strumenti nativi mentre preparano integrazioni personalizzate.
Per quanto riguarda la disponibilità commerciale, i piani ChatGPT Plus, Pro, Business, Edu e Enterprise Includono il nuovo modello dal suo lancio. Utenti e organizzazioni in Spagna e nel resto del mondo Unione Europea Con questi abbonamenti puoi attivarlo nei tuoi flussi, senza bisogno di ulteriori distribuzioni, purché utilizzi le superfici compatibili con Codex.
OpenAI nota inoltre che il modello è ottimizzato per funzionare in Ambienti Windows, ampliando la portata oltre Unix e facilitandone l'adozione in aziende con parchi di sviluppo misti e strumenti aziendali standardizzati.
Sicurezza operativa e controlli dei rischi
Per ridurre il rischio nelle esecuzioni lunghe, il modello opera in un spazio di lavoro isolatosenza autorizzazione per scrivere al di fuori del suo ambito predefinito. Inoltre, la connettività di rete è disabilitata a meno che non sia esplicitamente abilitata dallo sviluppatore responsabile, rafforzando l' privacy.
L'ambiente incorpora meccanismi di monitoraggio che rilevano attività anomale e interrompono i processi in caso di sospetto uso improprio. Questa configurazione cerca di bilanciare l'autonomia degli agenti con ragionevoli misure di sicurezza per i team che gestiscono codice sensibile o repository critici.
Casi d'uso in cui contribuisce maggiormente
Il vantaggio principale si manifesta nei lavori che richiedono memoria persistente e continuità: Refactoring esteso, debug che richiede un monitoraggio prolungato, revisioni continue del codice e automazione delle richieste pull in repository di grandi dimensioniIn questi compiti, la compattazione riduce l'usura del contesto e mantiene la coerenza.
Per startup e team tecnici, Delegare questi processi a un modello stabile consente una maggiore attenzione su priorità del prodottoper accelerare le consegne e ridurre gli errori derivanti dalla fatica o dalla ripetizione manuale. Tutto questo, con un consumo di token più snello rispetto alle versioni precedenti.
- Progetti multi-modulo dove la continuità tra le sessioni è fondamentale.
- CI/CD assistito con controlli e correzioni che avanzano sullo sfondo.
- Supporto frontend e revisioni multicontesto in storie utente complesse.
- Analisi dei guasti e debug di lunga durata senza dover spiegare nuovamente il caso ogni poche ore.
Differenze rispetto al Codex e ad altri modelli
La differenza principale rispetto al Codex classico non risiede solo nella potenza grezza, ma anche nella gestione efficace del contesto Nel lungo termine, Codex eccelleva in compiti specifici; Codex-Max è progettato per processi prolungati, in cui il modello agisce come un collaboratore che non perde il controllo con il passare delle ore.
Confronti con alternative come Gemelli 3 Pro Si orientano verso GPT-5.1-Codex-Max in diversi test di codifica Secondo i dati diffusi, sebbene La cosa prudente da fare è convalidare questi risultati nei nostri ambienti e con carichi di lavoro reali. prima di standardizzarlo nella pipeline di un'organizzazione.
Chiunque abbia bisogno di un'intelligenza artificiale basata sul codice in grado di resistere a maratone tecniche senza stancarsi troverà in GPT-5.1-Codex-Max un'opzione specificamente orientata alla continuità, alla sicurezza di default e all'efficienza del token; un insieme di qualità che, nei team spagnoli ed europei con ritmi impegnativi, può tradursi in consegne più rapide e una manutenzione del codice più accurata.
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