GPT-5.1-Codex-Max: 이것은 OpenAI의 새로운 코드 모델입니다.

OpenAI가 GPT-5.1-Codex-Max를 출시했습니다.하는 인공지능의 새로운 모델 다음과 같은 소프트웨어 개발에 중점을 둡니다. 맥락을 잃지 않고 장기 프로젝트를 계속 진행하겠다는 약속실제로 우리는 ~에 대해 이야기하고 있습니다. 코덱스의 진화 수 시간 동안 복잡한 작업을 지속할 수 있음 효율성과 속도 향상 실제 워크플로에서 눈에 띄는 부분입니다.

가장 큰 참신함은 그것이 할 수 있는 능력에 있습니다. 지속적으로 추론하다 압축이라고 불리는 메모리 관리 기술 덕분에이 접근 방식을 사용하면 컨텍스트 창이 과부하되기 전에 포화될 수 있습니다. 이 시스템은 중복을 식별하고, 보조 자료를 요약하며, 필수 자료를 보존합니다.이렇게 하면 장기적 작업을 지연시키는 전형적인 실수를 피할 수 있습니다.

GPT-5.1-Codex-Max란 무엇인가요?

그것은이다 프로그래밍을 위한 특정 모델 최적화 확장된 소프트웨어 엔지니어링 작업코드 리뷰부터 풀 리퀘스트 생성, 프런트엔드 개발 지원까지. 이전 세대와 달리 긴 근무일 동안 일관성을 유지하도록 훈련됨 그리고 상당한 규모의 저장소에 보관되어 있습니다.

OpenAI, GPT-5.1-Codex-Max를 Codex보다 한 단계 위에 배치 허용함으로써 24시간 이상 연속 흐름으로 인해 결과가 저하되지 않음제품을 구축하는 사람들에게 이는 맥락적 경계로 인한 방해가 줄어들고, 연속적인 반복 작업에서 작업을 다시 설명하는 데 낭비되는 시간이 줄어든다는 것을 의미합니다.

기술 혁신과 압축 기술

열쇠는 역사 압축이 모델은 맥락의 어떤 부분이 문자 그대로 불필요할지 파악하고, 이를 요약하며, 기억에 과부하가 걸리지 않고 작업을 계속할 수 있도록 중요한 참고 자료를 유지합니다. 이 메커니즘은 일부 자료에서는 "압축"이라고도 하지만, 맥락을 지능적으로 필터링하는 동일한 과정을 설명합니다.

이 기반을 통해 GPT-5.1-Codex-Max는 코드를 계속 반복할 수 있습니다. 오류를 수정하고 리팩토링합니다 컨텍스트 윈도우가 병목 현상을 일으키지 않고 전체 모듈을 실행할 수 있습니다. 또한, 사용량이 많은 사용 사례에서는 처리에 필요한 토큰 수도 줄어들어 비용과 지연 시간 모두에 영향을 미칩니다.

이 모델은 모드를 통합합니다. "매우 높은" 추론 여러 단계와 종속성이 있는 프로세스에서 출력의 일관성을 유지하면서 작업에 필요할 때 더 심층적인 분석을 수행하는 것을 목표로 하는 어려운 문제의 경우.

성능 및 벤치마크: 숫자가 말해주는 것

프로그래밍에 초점을 맞춘 내부 평가에서 GPT-5.1-Codex-Max는 이전 버전보다 개선되었습니다. 다양한 전선에서 더 높은 성공률 그리고 더 큰 토큰 효율성OpenAI에서 보고한 이러한 결과는 여기에는 SWE-Bench Verified, SWE-Lancer IC SWE, Terminal-Bench 2.0과 같은 실제 엔지니어링 작업 및 배터리에 대한 테스트가 반영됩니다..

공유된 데이터 중 모델은 대략 다음과 같습니다. SWE-Bench에서 77,9% 확인됨 (GPT-5.1-Codex의 73,7%와 비교) 등록 SWE-Lancer IC SWE에서 79,9% 그리고 달성 터미널-벤치 2.0에서 58,1%또한 같은 출처에 따르면 장기간에 걸친 작업에서는 Codex에 비해 일반적인 작업의 속도가 27%~42% 향상된 것으로 측정되었습니다.

다른 모델과 비교한 결과, 제미니 3 프로OpenAI는 여러 코딩 벤치마크에서 약간의 이점을 목표로 하고 있습니다. LiveCodeBench Pro와 같은 경쟁 테스트에 동등성 포함이 수치는 다음에서 나온다는 점을 명심하는 것이 중요합니다. 내부 측정 생산 환경에 따라 다를 수 있습니다.

스페인 및 유럽의 통합, 도구 및 가용성

GPT-5.1-Codex-Max는 이제 다음 기반 표면에서 작동합니다. 사본공식 CLI, IDE 확장 및 코드 검토 서비스 OpenAI 생태계회사 측은 공개 API 접근 기능이 추후에 도입될 예정이며, 이를 통해 팀에서 오늘부터 테스트를 시작할 수 있을 것이라고 밝혔습니다. 기본 도구 맞춤형 통합을 준비하는 동안.

상업적 이용 가능성에 관하여 계획 ChatGPT Plus, Pro, Business, Edu 및 Enterprise 여기에는 출시 당시의 새로운 모델이 포함됩니다. 스페인과 전 세계의 사용자와 조직 EU 이러한 구독을 사용하면 Codex와 호환되는 표면을 사용하는 한 추가 배포가 필요 없이 흐름에서 활성화할 수 있습니다.

OpenAI는 또한 모델이 다음에서 작동하도록 최적화되었다고 언급합니다. Windows 환경Unix를 넘어 적용 범위를 확대하고, 혼합 개발 공원과 표준화된 기업 도구를 갖춘 기업에서 도입을 촉진합니다.

운영 안전 및 위험 관리

장기 실행의 위험을 줄이기 위해 모델은 다음과 같이 작동합니다. 격리된 작업 공간기본 범위를 벗어나는 쓰기 권한 없이. 또한, 담당 개발자가 명시적으로 활성화하지 않는 한 네트워크 연결이 비활성화되어 개인 정보 보호 정책.

환경은 다음의 메커니즘을 통합합니다. 모니터링 비정상적인 활동을 감지하고 오용이 의심되는 경우 프로세스를 중단합니다. 이 구성은 에이전트의 자율성과 민감한 코드 또는 중요 저장소를 관리하는 팀을 위한 합리적인 안전 장치의 균형을 추구합니다.

가장 큰 기여를 하는 사용 사례

가장 큰 장점은 지속적인 메모리와 연속성이 필요한 작업에 나타납니다. 대규모 리포지토리에서 장기간 모니터링이 필요한 광범위한 리팩토링, 디버깅, 지속적인 코드 검토 및 풀 리퀘스트 자동화이러한 작업에서 압축은 맥락의 "마모"를 줄이고 일관성을 유지합니다.

스타트업 및 기술팀의 경우 이러한 프로세스를 안정적인 모델에 위임하면 다음에 더 집중할 수 있습니다. 제품 우선순위피로나 수동 반복으로 인한 오류를 줄이고 배송을 가속화합니다. 이 모든 것이 더욱 간소화된 토큰 소비로 이전 버전보다.

• 다중 모듈 프로젝트 세션 간 연속성이 중요한 경우.
• CI/CD 지원 확인 및 수정 포함 배경에서 진행되는 진행 상황.
• 프런트엔드 지원 및 크로스 컨텍스트 검토 복잡한 사용자 스토리에서.
• 고장 분석 그리고 디버깅 오래 지속되는 몇 시간마다 사건을 다시 설명하지 않고.

Codex 및 기타 모델과 비교한 차이점

클래식 Codex와의 주요 차이점은 순수한 힘뿐만 아니라 효과적인 컨텍스트 관리 장기적으로 볼 때, Codex는 특정 업무에 탁월한 성과를 보였습니다. Codex-Max는 지속적인 프로세스를 위해 설계되었으며, 시간이 흘러도 모델이 추적을 잃지 않는 협력자 역할을 합니다.

다음과 같은 대안과의 비교 제미니 3 프로 그들은 여러 코딩 테스트에서 GPT-5.1-Codex-Max를 선호합니다. 공개된 자료에 따르면, 가장 현명한 방법은 우리 자신의 환경과 실제 작업 부하에서 이러한 결과를 검증하는 것입니다. 조직의 파이프라인에서 표준화하기 전에.

지치지 않고 기술 마라톤을 견딜 수 있는 코드 기반 AI가 필요한 사람은 다음을 찾을 수 있습니다. GPT-5.1-코덱스-맥스 연속성, 기본 보안 및 토큰 효율성에 특별히 맞춰진 옵션; 스페인과 유럽의 리듬이 까다로운 팀에서 더 빠른 납품과 더 정교한 코드 유지 관리로 이어질 수 있는 일련의 특성입니다.