- Bagong modelo na dalubhasa sa programming na may compaction para sa mahabang session nang hindi nawawala ang pagkakaugnay-ugnay.
- Masusukat na mga pagpapabuti sa mga benchmark (SWE-Bench, SWE-Lancer, Terminal-Bench) at paggamit ng mas kaunting mga token.
- Available para sa Plus, Pro, Business, Edu at Enterprise; pagsasama sa mga tool ng Codex; pampublikong API na binalak.
- Nakahiwalay na kapaligiran na walang network bilang default, na may mga kontrol sa seguridad at pagsubaybay.
Ipinakilala ng OpenAI ang GPT-5.1-Codex-Max, A bagong modelo ng artificial intelligence nakatuon sa pagbuo ng software na kasama ng nangangako na manatili sa kurso sa mga pangmatagalang proyekto nang hindi nawawala ang kontekstoSa pagsasagawa, pinag-uusapan natin ang isang ebolusyon ng Codex may kakayahang magpanatili ng mga kumplikadong gawain sa loob ng maraming oras, na may mga pagpapabuti sa kahusayan at bilis na kapansin-pansin sa mga totoong daloy ng trabaho.
Ang malaking bagong bagay ay namamalagi sa kakayahan nitong dahilan sa isang napapanatiling paraan salamat sa isang memory management technique na tinatawag na compactionAng diskarte na ito ay nagbibigay-daan sa window ng konteksto na maging puspos bago ito maging overload. Tinutukoy ng system ang mga redundancies, ibinubuod ang accessory, at pinapanatili ang mahalaga.kaya iniiwasan ang mga karaniwang oversight na pumipigil sa mga pangmatagalang gawain.
Ano ang GPT-5.1-Codex-Max?
Ito ay isang partikular na modelo para sa programming na na-optimize para sa pinahabang mga gawain sa software engineeringMula sa pagsusuri ng code hanggang sa pagbuo ng mga pull request at pagsuporta sa pagbuo ng frontend. Hindi tulad ng mga nakaraang henerasyon, ito ay sinanay upang mapanatili ang pagkakapare-pareho sa mahabang araw ng trabaho at sa mga repository na may malaking sukat.
Inilalagay ng OpenAI ang GPT-5.1-Codex-Max isang hakbang sa itaas ng Codex sa pamamagitan ng pagpayag tuloy-tuloy na daloy ng 24 na oras o higit pa nang hindi nakakasira ng mga resultaPara sa mga produktong gumagawa, nangangahulugan ito ng mas kaunting mga pagkaantala dahil sa mga hangganan ng konteksto at mas kaunting oras na nasayang sa muling pagpapaliwanag ng mga gawain sa sunud-sunod na mga pag-ulit.
Mga teknikal na inobasyon at ang compaction technique
Ang susi ay nasa compaction ng kasaysayanTinutukoy ng modelo kung aling mga bahagi ng konteksto ang literal na dispensable, ibinubuod ang mga ito, at pinapanatili ang mga kritikal na sanggunian upang magpatuloy sa gawain nang walang labis na memorya. Ang mekanismong ito ay tinutukoy din bilang "compression" sa ilang mga materyales, ngunit inilalarawan nito ang parehong proseso ng matalinong pag-filter sa konteksto.
Sa pundasyong ito, maaaring magpatuloy ang GPT-5.1-Codex-Max sa pag-ulit sa code, ayusin ang mga error at refactor Maaaring patakbuhin ang buong module nang hindi nagiging bottleneck ang window ng konteksto. Sa masinsinang mga kaso ng paggamit, binabawasan din nito ang bilang ng mga token na kinakailangan para sa pagproseso, na nakakaapekto sa parehong gastos at latency.
Ang modelo ay nagsasama ng isang mode ng "Extra high" na pangangatwiran Para sa mahihirap na problema, na may layuning mas malalim ang pagsusuri kapag kailangan ito ng gawain, habang pinapanatili ang pare-pareho ng output sa mga proseso na may maraming hakbang at dependencies.
Pagganap at mga benchmark: kung ano ang sinasabi ng mga numero
Sa mga panloob na pagsusuri na nakatuon sa programming, Ang GPT-5.1-Codex-Max ay isang pagpapabuti kaysa sa nauna nito sa iba't ibang larangan, kasama mas mataas na mga rate ng tagumpay at higit na kahusayan ng tokenAng mga resultang ito, iniulat ng OpenAI, Sinasalamin nila ang mga pagsubok sa mga gawain at baterya sa real-world engineering gaya ng SWE-Bench Verified, SWE-Lancer IC SWE, at Terminal-Bench 2.0.
Sa ibinahaging data, umabot ang modelo sa humigit-kumulang 77,9% sa SWE-Bench Verified (kumpara sa 73,7% ng GPT-5.1-Codex), mga rehistro 79,9% sa SWE-Lancer IC SWE at makamit 58,1% sa Terminal-Bench 2.0Higit pa rito, sa matagal na mga konteksto, ang mga pagtaas ng bilis ng 27% hanggang 42% ay nasusukat sa mga karaniwang gawain kumpara sa Codex, ayon sa parehong mga mapagkukunan.
Sa mga paghahambing na nai-publish sa iba pang mga modelo, tulad ng Gemini 3 ProAng OpenAI ay naglalayon para sa isang bahagyang kalamangan sa ilang mga coding benchmark, at kabilang ang pagkakapantay-pantay sa mga mapagkumpitensyang pagsubok tulad ng LiveCodeBench ProMahalagang tandaan na nagmula ang mga numerong ito panloob na mga sukat at maaaring mag-iba sa mga kapaligiran ng produksyon.
Mga integrasyon, tool at availability sa Spain at Europe
Ang GPT-5.1-Codex-Max ay gumagana na ngayon sa mga ibabaw batay sa CodexAng opisyal na CLI, mga extension ng IDE, at mga serbisyo sa pagsusuri ng code ng OpenAI ecosystemIsinasaad ng kumpanya na ang pampublikong pag-access sa API ay darating sa susunod na yugto, na magbibigay-daan sa mga team na simulan itong subukan ngayon. katutubong kagamitan habang naghahanda sila ng mga pasadyang pagsasama.
Tungkol sa pagkakaroon ng komersyal, ang mga plano ChatGPT Plus, Pro, Business, Edu at Enterprise Kasama nila ang bagong modelo mula sa paglulunsad nito. Mga user at organisasyon sa Spain at sa iba pang bahagi ng mundo European Union Sa mga subscription na ito, maaari mo itong i-activate sa iyong mga daloy, nang hindi nangangailangan ng mga karagdagang deployment, hangga't ginagamit mo ang mga katugmang surface ng Codex.
Sinabi rin ng OpenAI na ang modelo ay na-optimize upang gumana Mga kapaligiran sa Windows, pagpapalawak ng saklaw sa kabila ng Unix at pinapadali ang pag-aampon nito sa mga kumpanyang may pinaghalong development park at standardized na corporate tool.
Kaligtasan sa pagpapatakbo at mga kontrol sa panganib
Upang mabawasan ang panganib sa mahabang pagpapatupad, gumagana ang modelo sa a nakahiwalay na workspacenang walang pahintulot na magsulat sa labas ng default na saklaw nito. Higit pa rito, hindi pinagana ang koneksyon sa network maliban kung tahasang pinagana ng responsableng developer, na nagpapatibay sa Palihim.
Ang kapaligiran ay nagsasama ng mga mekanismo ng pagmamanman na nakakakita ng maanomalyang aktibidad at nakakaabala sa mga proseso kung pinaghihinalaan ang maling paggamit. Ang pagsasaayos na ito ay naglalayong balansehin ang awtonomiya ng ahente sa mga makatwirang pag-iingat para sa mga koponan na namamahala ng sensitibong code o kritikal na mga repositoryo.
Gamitin ang mga kaso kung saan ito ang may pinakamaraming kontribusyon
Ang pangunahing bentahe ay lumilitaw sa mga trabaho na nangangailangan ng patuloy na memorya at pagpapatuloy: Malawak na refactoring, pag-debug na nangangailangan ng matagal na pagsubaybay, tuluy-tuloy na pagsusuri ng code, at pag-automate ng mga kahilingan sa paghila sa malalaking repositoryoSa mga gawaing ito, binabawasan ng compaction ang "wear and tear" ng konteksto at nagpapanatili ng pagkakaugnay-ugnay.
Para sa mga startup at technical team, Ang pagtatalaga ng mga prosesong ito sa isang matatag na modelo ay nagbibigay-daan para sa higit na pagtutok sa mga priyoridad ng produktoupang mapabilis ang mga paghahatid at mabawasan ang mga error na nagreresulta mula sa pagkapagod o manu-manong pag-uulit. Lahat ng ito, na may mas streamline na pagkonsumo ng token kaysa sa mga nakaraang bersyon.
- Mga proyektong multi-module kung saan ang pagpapatuloy sa pagitan ng mga session ay mahalaga.
- Tinulungang CI/CD na may mga tseke at pagwawasto na advance sa background.
- Suporta sa frontend at mga pagsusuri sa cross-context sa mga kumplikadong kwento ng gumagamit.
- Pagsusuri ng pagkabigo at pag-debug pangmatagalan nang hindi muling ipinaliwanag ang kaso bawat ilang oras.
Mga pagkakaiba kumpara sa Codex at iba pang mga modelo
Ang pangunahing pagkakaiba mula sa klasikong Codex ay namamalagi hindi lamang sa hilaw na kapangyarihan, kundi pati na rin sa epektibong pamamahala sa konteksto Sa pangmatagalan. Mahusay ang Codex sa mga partikular na gawain; Idinisenyo ang Codex-Max para sa mga napapanatiling proseso, kung saan gumaganap ang modelo bilang isang collaborator na hindi nawawalan ng track habang lumilipas ang mga oras.
Paghahambing sa mga alternatibo tulad ng Gemini 3 Pro Sumasandal sila sa GPT-5.1-Codex-Max sa ilang coding test Ayon sa inilabas na datos, bagaman Ang maingat na bagay na dapat gawin ay patunayan ang mga resultang ito sa sarili nating mga kapaligiran at sa mga totoong workload. bago ito i-standardize sa pipeline ng isang organisasyon.
Ang sinumang nangangailangan ng code-driven na AI na makatiis sa mga teknikal na marathon nang hindi napapagod ay makakahanap GPT-5.1-Codex-Max isang opsyon na partikular na nakatuon sa pagpapatuloy, seguridad bilang default, at kahusayan ng token; isang hanay ng mga katangian na, sa mga koponan sa Spain at Europe na may hinihingi na mga ritmo, ay maaaring isalin sa mas mabilis na paghahatid at mas pinong pagpapanatili ng code.
Isa akong mahilig sa teknolohiya na ginawang propesyon ang kanyang mga "geek" na interes. Ako ay gumugol ng higit sa 10 taon ng aking buhay sa paggamit ng makabagong teknolohiya at pag-iisip sa lahat ng uri ng mga programa dahil sa purong kuryusidad. Ngayon ay nagdadalubhasa na ako sa teknolohiya ng kompyuter at mga video game. Ito ay dahil sa higit sa 5 taon na ako ay sumusulat para sa iba't ibang mga website sa teknolohiya at mga video game, na lumilikha ng mga artikulo na naglalayong ibigay sa iyo ang impormasyong kailangan mo sa isang wika na naiintindihan ng lahat.
Kung mayroon kang anumang mga katanungan, ang aking kaalaman ay mula sa lahat ng nauugnay sa Windows operating system pati na rin ang Android para sa mga mobile phone. At ang aking pangako ay sa iyo, lagi akong handang gumugol ng ilang minuto at tulungan kang lutasin ang anumang mga katanungan na maaaring mayroon ka sa mundo ng internet na ito.