在人工智能模型不断突破前沿的激烈竞争中，谷歌发布了其最新的Gemini 3 Pro模型，该模型在推理、多模态理解和响应速度等多个基准测试中表现出色，并在LMArena排行榜上占据领先地位。紧随其后，OpenAI迅速推出了其前沿的智能体编码模型GPT-5.1-Codex-Max，以守住其在软件开发领域的优势。
应对挑战的迅速回应
Gemini 3 Pro于2025年11月19日发布，而GPT-5.1-Codex-Max则在次日，即2025年11月20日宣布发布。这种紧密的发布时间线表明OpenAI采取了直接回应竞争对手的策略。
来源资料指出，编码能力目前是最重要的AI能力。这是因为几乎所有AI的进步都源于软件，而且软件开发者无论是在构建智能体（Agents）还是利用智能体进行开发时，都是最大的代币（token）消费者。因此，OpenAI不能在这一核心领域让步。
GPT-5.1-Codex-Max：是否为“大杀器”？
GPT-5.1-Codex-Max被定位为OpenAI Codex家族中的前沿智能体编码模型，专为处理长期、复杂的软件项目而设计。业界普遍认为，该模型标志着从“自动补全”到“自主完成”的明确转变。
核心技术：压缩（Compaction）
Codex Max的核心秘诀在于“压缩”（Compaction）。不同于依赖单个巨大上下文窗口的传统模型，Codex Max能够压缩和缝合多个上下文窗口，形成一个长期的任务轨迹。你可以将其视为压缩了其记忆中重要的部分。
这一技术优势使其能够：
- 保持连贯的思维链：即使在多小时的调试会话中，也不会忘记任务的起始细节。
- 处理大型项目：能够跨越大型代码库（monorepos）操作，在一次通过中处理多个服务，并在旧模型因令牌限制而失效后，仍能保持对集成细节的关注。
- 实现24小时自主运行：Codex Max能够作为一个智能体在沙盒中运行，在24小时的窗口期内持续迭代、运行测试并从自身错误中恢复，而不会忘记全局目标。
xHigh推理模式
Codex Max还提供不同的推理层级，其中xHigh推理模式是针对通常需要高级工程师花费下午时间来解决的深度复杂问题而设计的。例如，它可以用于解开遗留数据管道、重构脆弱的领域层或追逐只在负载下出现的竞态条件。在这种模式下，模型会放慢速度，以换取更高的可靠性。
由于这些自主完成任务和长时间维持上下文的能力，许多团队将GPT-5.1-Codex-Max视为目前最好的AI编码智能体之一，能够独立完成工作任务，而不仅仅是吐出函数片段。
编码能力的对决与业界反应
跑分基准对比
在AI编码基准测试方面，Codex Max的表现被认为显著优于早期的Codex模型。
| 编码基准 (Benchmark) | GPT-5.1-Codex-Max (或GPT 5.1) | Gemini 3 Pro | 结论 (Coding Agent Performance) |
|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified(GitHub真实错误修复) | 77.9%(高于GPT-5.1-Codex的73.7%) | 76.2% | Codex Max 略微领先。 |
| SWE Lancer IC SWE (Diamond)(全栈任务) | 79.9%(高于旧基线的66.3%) | 暂无直接Gemini 3 Pro数据 | Codex Max 优势明显(对比旧模型)。 |
| Terminal Bench 2.0(长周期终端工作流) | 58.1%(高于GPT-5.1-Codex的52.8%) | 54.2% | Codex Max 领先。 |
这些基准测试结果表明，GPT-5.1-Codex-Max在衡量实际项目性能的AI编码基准上得分更高。在 SWE-Bench Verified 上，Codex Max 略微超过了 Gemini 3 Pro。
业界体感和定位
尽管 Gemini 3 Pro 在整体基准（例如，学术推理、多模态理解和速度）上普遍优于 GPT-5.1，并且在某些方面展现出卓越的战略远见和对约束条件的创造性运用，但在核心编码能力上，Codex Max 表现出更强的专业性：
- 专业深度：Codex Max倾向于原始智能体深度（raw agentic depth），其压缩技术使其能够比依赖单个上下文窗口的模型更持久地解决问题。
- 开发者反馈：Reddit上的开发者社区反馈指出，对于真实世界的软件工程任务（SWE tasks），GPT-5.1-Codex-Max的xHigh推理模式比Gemini 3 Pro的表现要好得多。有评论认为，Gemini是一个“优秀的编码员”（good "coder"），但Codex是“系统性地更好”（systematically better），并且在测试中更可靠、假设更少。
- 市场分工：许多团队选择混合使用模型。他们将GPT-5.1-Codex-Max视为深度重构和大型代码更改的主要引擎，而保留Claude或Gemini用于互补的优势和交叉检查。
因此，虽然 Gemini 3 Pro 在整体推理和多模态领域取得了突破，OpenAI的 Codex Max 成功地通过其专有的“压缩”技术和在 SWE-Bench 等关键编码基准上的领先表现，在自主编码智能体这一至关重要的细分市场中，巩固了其作为“大杀器”的地位。
总而言之，OpenAI通过GPT-5.1-Codex-Max在Gemini 3 Pro发布后迅速抢占了编码智能体这一核心高地。如果将AI的竞争比作一场军备竞赛，那么 Gemini 3 Pro 可能是全能的陆海空三军，而Codex Max 则是专注于长途奔袭和复杂攻坚的专业突击队，确保OpenAI在利润丰厚且战略重要的软件开发领域保持领先地位。
Let's Make AGI Real 
留下评论