GPT-5.1-Codex-Max: Dette er OpenAIs nye modell for kode

OpenAI har introdusert GPT-5.1-Codex-Max, Un ny modell for kunstig intelligens orientert mot programvareutvikling som følger med lover å holde kursen i langsiktige prosjekter uten å miste kontekstI praksis snakker vi om en utviklingen av Codex i stand til å utføre komplekse oppgaver i timevis, med forbedringer i effektivitet og hastighet som er merkbare i virkelige arbeidsflyter.

Den store nyheten ligger i dens evne til å resonnere på en vedvarende måte takket være en minnehåndteringsteknikk kalt komprimeringDenne tilnærmingen gjør at kontekstvinduet mettes før det blir overbelastet. Systemet identifiserer overflødigheter, oppsummerer tilbehøret og beholder det viktigste.og dermed unngår man de typiske overseelsene som setter langsiktige oppgaver i stå.

Hva er GPT-5.1-Codex-Max?

Det er en spesifikk modell for programmering optimalisert for utvidede programvareutviklingsoppgaverFra kodegjennomgang til generering av pull-forespørsler og støtte til frontend-utvikling. I motsetning til tidligere generasjoner er det trent til å opprettholde konsistens gjennom lange arbeidsdager og i arkiver av betydelig størrelse.

OpenAI plasserer GPT-5.1-Codex-Max ett trinn over Codex ved å tillate kontinuerlige strømmer på 24 timer eller mer uten forringende resultaterFor de byggeproduktene betyr dette færre avbrudd på grunn av kontekstbegrensninger og mindre tid kastet bort på å forklare oppgaver på nytt i påfølgende iterasjoner.

Tekniske innovasjoner og komprimeringsteknikken

Nøkkelen er i historiekomprimeringModellen identifiserer hvilke deler av konteksten som bokstavelig talt er unødvendige, oppsummerer dem og beholder kritiske referanser for å fortsette med oppgaven uten å overbelaste minnet. Denne mekanismen kalles også «komprimering» i noen materialer, men den beskriver den samme prosessen med intelligent filtrering av konteksten.

Med dette grunnlaget kan GPT-5.1-Codex-Max fortsette å iterere over koden, rette feil og restrukturere Hele moduler kan kjøres uten at kontekstvinduet blir en flaskehals. I intensive brukstilfeller reduserer det også antall tokens som kreves for behandling, noe som påvirker både kostnader og ventetid.

Modellen inneholder en modus for «Ekstra høy» begrunnelse For vanskelige problemer, med sikte på å gå dypere inn i analysen når oppgaven krever det, samtidig som man opprettholder konsistens i resultatet i prosesser med mange trinn og avhengigheter.

Ytelse og referansetester: hva tallene sier

I interne evalueringer med fokus på programmering, GPT-5.1-Codex-Max er en forbedring i forhold til forgjengeren på forskjellige fronter, med høyere suksessrater og større tokeneffektivitetDisse resultatene, rapportert av OpenAI, De gjenspeiler tester på reelle ingeniøroppgaver og batterier som SWE-Bench Verified, SWE-Lancer IC SWE og Terminal-Bench 2.0..

Blant de delte dataene når modellen omtrent 77,9 % på SWE-Bench Verifisert (sammenlignet med 73,7 % av GPT-5.1-Codex), registre 79,9 % i SWE-Lancer IC SWE og oppnå 58,1 % i Terminalbenk 2.0Videre er det i langvarige sammenhenger målt hastighetsøkninger på 27 % til 42 % i typiske oppgaver sammenlignet med Codex, ifølge de samme kildene.

I sammenligninger publisert med andre modeller, som f.eks. Gemini 3 ProOpenAI sikter mot en liten fordel i flere kodebenchmarks, og inkludert paritet i konkurrerende tester som LiveCodeBench ProDet er viktig å huske på at disse tallene kommer fra interne målinger og kan variere i produksjonsmiljøer.

Integrasjoner, verktøy og tilgjengelighet i Spania og Europa

GPT-5.1-Codex-Max er nå operativ på overflater basert på CodexDe offisielle CLI-, IDE-utvidelsene og kodegjennomgangstjenestene til OpenAI-økosystemSelskapet indikerer at offentlig API-tilgang vil komme i en senere fase, slik at teamene kan begynne å teste det i dag. innfødte verktøy mens de forbereder tilpassede integrasjoner.

Når det gjelder kommersiell tilgjengelighet, planene ChatGPT Plus, Pro, Business, Edu og Enterprise De inkluderer den nye modellen fra lanseringen. Brukere og organisasjoner i Spania og resten av verden EU Med disse abonnementene kan du aktivere det i flytene dine, uten behov for ytterligere distribusjoner, så lenge du bruker Codex sine kompatible overflater.

OpenAI bemerker også at modellen er optimalisert for å fungere i Windows-miljøer, utvide omfanget utover Unix og legge til rette for adopsjon i selskaper med blandede utviklingsparker og standardiserte bedriftsverktøy.

Driftssikkerhet og risikokontroller

For å redusere risikoen i lange henrettelser, opererer modellen i en isolert arbeidsplassuten tillatelse til å skrive utenfor standardområdet. Videre er nettverkstilkobling deaktivert med mindre det er eksplisitt aktivert av den ansvarlige utvikleren, noe som forsterker Personvern.

Miljøet inneholder mekanismer for overvåkning som oppdager unormal aktivitet og avbryter prosesser hvis det er mistanke om misbruk. Denne konfigurasjonen søker å balansere agentautonomi med rimelige sikkerhetstiltak for team som administrerer sensitiv kode eller kritiske databaser.

Brukstilfeller der det bidrar mest

Hovedfordelen vises i jobber som krever vedvarende hukommelse og kontinuitet: Omfattende refaktorering, feilsøking som krever langvarig overvåking, kontinuerlige kodegjennomganger og automatisering av pull-forespørsler i store repositorierI disse oppgavene reduserer komprimering «slitasjen» på konteksten og opprettholder sammenheng.

For oppstartsbedrifter og tekniske team, Å delegere disse prosessene til en stabil modell gir større fokus på produktprioriteringerfor å akselerere leveranser og redusere feil som følge av tretthet eller manuell repetisjon. Alt dette, med et mer strømlinjeformet tokenforbruk enn i tidligere versjoner.

• Flermodulprosjekter hvor kontinuitet mellom øktene er avgjørende.
• Assistert CI/CD med kontroller og korrigeringer som rykker frem i bakgrunnen.
• Frontend-støtte og krysskontekstvurderinger i komplekse brukerhistorier.
• Feilanalyse og feilsøking langvarig uten å forklare saken på nytt med noen få timers mellomrom.

Forskjeller sammenlignet med Codex og andre modeller

Den største forskjellen fra den klassiske Codex ligger ikke bare i den rå kraften, men også i effektiv konteksthåndtering På lang sikt utmerket Codex seg med spesifikke oppgaver; Codex-Max er designet for vedvarende prosesser, der modellen fungerer som en samarbeidspartner som ikke mister oversikten etter hvert som timene går.

Sammenligninger med alternativer som f.eks. Gemini 3 Pro De heller til fordel for GPT-5.1-Codex-Max i flere kodetester Ifølge dataene som er offentliggjort, selv om Det kloke å gjøre er å validere disse resultatene i våre egne miljøer og med reelle arbeidsbelastninger. før det standardiseres i en organisasjons pipeline.

Alle som trenger en kodedrevet AI som tåler tekniske maratonløp uten å bli slitne, vil finne det i GPT-5.1-Codex-Max et alternativ spesielt rettet mot kontinuitet, sikkerhet som standard og tokeneffektivitet; et sett med egenskaper som, i team i Spania og Europa med krevende rytmer, kan føre til raskere leveranser og finere kodevedlikehold.

Relatert artikkel:

Gemini 3 Pro: Slik kommer Googles nye modell til Spania

Alberto navarro

Jeg er en teknologientusiast som har gjort sine "geek"-interesser til et yrke. Jeg har brukt mer enn 10 år av livet mitt på å bruke banebrytende teknologi og fikse med alle slags programmer av ren nysgjerrighet. Nå har jeg spesialisert meg på datateknologi og videospill. Dette er fordi jeg i mer enn 5 år har skrevet for forskjellige nettsteder om teknologi og videospill, og laget artikler som prøver å gi deg den informasjonen du trenger på et språk som er forståelig for alle.

Hvis du har spørsmål, spenner min kunnskap fra alt relatert til Windows-operativsystemet samt Android for mobiltelefoner. Og mitt engasjement er til deg, jeg er alltid villig til å bruke noen minutter og hjelpe deg med å løse eventuelle spørsmål du måtte ha i denne internettverdenen.