GPT-5.1-Codex-Max：这是 OpenAI 的新代码模型。

OpenAI 推出了 GPT-5.1-Codex-Max，一 新型人工智能模型 面向软件开发，其特点是 承诺在长期项目中坚持到底，不偏离主题。实际上，我们谈论的是 法典的演变 能够持续数小时执行复杂任务， 效率和速度的提升 这些在实际工作流程中显而易见。

最大的创新之处在于它能够 以持续的方式进行推理 多亏了一种叫做内存压缩的内存管理技术这种方法可以让上下文窗口在过载之前达到饱和状态。 该系统能够识别冗余信息，总结附属内容，并保留必要信息。从而避免了阻碍长期任务的典型疏忽。

什么是 GPT-5.1-Codex-Max？

这是一个 针对特定编程模型进行了优化 扩展软件工程任务从代码审查到生成拉取请求，再到支持前端开发。与前几代产品不同，它是 经过培训，能够在长时间工作日内保持工作一致性 并且存在于规模相当大的存储库中。

OpenAI 将 GPT-5.1-Codex-Max 的排名比 Codex 高一级。 通过允许 连续流动24小时或更长时间，结果不下降对于产品开发人员来说，这意味着由于上下文边界而导致的干扰更少，以及在连续迭代中重新解释任务所浪费的时间更少。

技术创新和压实技术

关键在于 历史压缩该模型能够识别上下文中哪些部分是可有可无的，对其进行概括，并保留关键信息，以便在不增加记忆负担的情况下继续完成任务。这种机制在某些资料中也被称为“压缩”，但它描述的是智能筛选上下文的同一过程。

有了这个基础，GPT-5.1-Codex-Max 就可以继续迭代代码了。 修复错误并重构 整个模块可以正常运行，而不会出现上下文窗口成为瓶颈的情况。在密集型使用场景下，它还能减少处理所需的令牌数量，从而降低成本和延迟。

该模型包含一种模式 “超高”理由 对于难题，目标是在任务需要时进行更深入的分析，同时在具有许多步骤和依赖关系的过程中保持输出的一致性。

性能和基准：数据说明了什么

在以编程为重点的内部评估中， GPT-5.1-Codex-Max 是对其前代产品的改进。 在不同的方面，与 更高的成功率 以及更高的代币效率OpenAI 报告的这些结果 它们反映了对真实工程任务和电池的测试，例如 SWE-Bench Verified、SWE-Lancer IC SWE 和 Terminal-Bench 2.0。.

在共享数据中，该模型达到了约 SWE-Bench 验证通过率 77,9% （与 GPT-5.1-Codex 的 73,7% 相比），注册 SWE-Lancer IC SWE 79,9% 并达到 Terminal-Bench 2.0 中得分 58,1%。此外，据同一消息来源称，在长时间的环境下，与 Codex 相比，典型任务的速度提高了 27% 至 42%。

在与其他型号的比较中，例如 双子座3专业版OpenAI的目标是在几项编程基准测试中取得微弱优势， 包括在 LiveCodeBench Pro 等竞争性测试中的一致性需要注意的是，这些数据来源于 内部测量 并且在生产环境中可能会有所不同。

西班牙和欧洲的集成、工具和可用性

GPT-5.1-Codex-Max 现在可在基于以下平台的表面上运行： 法典官方的 CLI、IDE 扩展和代码审查服务 OpenAI生态系统该公司表示，公共 API 访问权限将在稍后阶段推出，允许团队现在就开始进行测试。 本机工具 同时，他们也在准备定制化的集成方案。

关于商业可用性，计划 ChatGPT Plus、Pro、Business、Edu 和 Enterprise 其中包括新模型自发布以来的种种表现。西班牙及世界其他地区的用户和组织。 欧洲联盟 通过这些订阅，只要您使用 Codex 的兼容界面，就可以在流程中激活它，而无需额外的部署。

OpenAI 还指出，该模型经过优化，可在以下情况下运行： Windows 环境将其应用范围扩展到 Unix 之外，并促进其在拥有混合开发园区和标准化企业工具的公司中的应用。

运行安全和风险控制

为了降低长期执行的风险，该模型在一个 独立工作空间未经授权，无法写入其默认范围之外的内容。此外，除非负责的开发人员明确启用，否则网络连接将被禁用，这进一步强化了…… 隐私.

环境包含以下机制 监控 能够检测异常活动，并在怀疑存在滥用行为时中断进程。此配置旨在平衡代理的自主性与为管理敏感代码或关键代码库的团队提供合理的安全保障。

它最能发挥作用的应用场景

主要优势体现在需要持久记忆和连续性的工作中： 大型代码库中需要进行大量的重构、调试（需要长时间监控）、持续的代码审查以及自动化拉取请求。在这些任务中，压缩减少了上下文的“损耗”，并保持了连贯性。

对于初创公司和技术团队而言， 将这些流程委托给一个稳定的模型，可以更专注于…… 产品优先级加快交付速度，减少因疲劳或重复性人工操作造成的错误。所有这一切， 更精简的代币消耗 比以前的版本要好。

• 多模块项目 其中，课程之间的连续性至关重要。
• 辅助 CI/CD 经过检查和更正 幕后取得进展。
• 前端支持和跨上下文审查 在复杂的用户故事中。
• 故障分析 和调试 持久的 无需每隔几个小时就重新解释案情。

与 Codex 和其他模型相比的差异

与经典法典的主要区别不仅在于其强大的威力，还在于…… 有效的情境管理 从长远来看，Codex 擅长特定任务；而 Codex-Max 则专为持续性流程而设计，该模型可以作为协作者，随着时间的推移不会偏离方向。

与类似替代方案的比较 双子座3专业版 在多项编码测试中，他们倾向于选择 GPT-5.1-Codex-Max。 根据公布的数据，尽管 明智的做法是在我们自己的环境中，使用真实的工作负载来验证这些结果。 在将其标准化到组织的流程中之前。

任何需要能够经受住技术马拉松考验而不疲倦的代码驱动型人工智能的人都会发现 GPT-5.1-Codex-Max 专门针对连续性、默认安全性和令牌效率而设计的选项；对于节奏紧张的西班牙和欧洲团队而言，这些特质可以转化为更快的交付速度和更精细的代码维护。