▲Cheng Qian li Shuiqing Zhidongxi新闻编辑的HiDongxi生成的AI的图像与AI生成，9月16日在这一天的清晨，OpenAI发布了一种新的GPT-5-Codex型号，这是针对GPPT-5的软件工程进行了专门针对gpt-5的软件工程进行了优化的型号。 OpenAI在其博客上指出，GPT-5-Codex培训的重点是实际的软件工程工作，这可能会挥发以根据任务调整思考时间，并且可以在大型和复杂的活动中独立工作7个小时以上。同时，在基准测试中，与GPT-5相比，在许多基准测试中GPT-5-Codex的准确性以及对代码审查的评论很大的评论的可能性也有所提高。 OpenAI的联合创始人兼首席执行官Samaltman发行后两个多小时，在X中宣布GPT-5-Codex交通比例已达到Codex TR总量的40％。AXTIC，现在它可以占流量量的一半以上。 GPT-5-Codex可在Codex开发人员使用的所有场景中可用。这是用于云任务和代码审核的默认工具。开发人员还可以通过Codex命令行界面（CLI）或集成开发环境将其扩展，以选择将其用于本地活动。 OpenAI于今年4月首次启动了开源编程代理Codex CLI，并于5月首次推出了Codex的Web版本。它将Codex与通过ChatGpt帐户连接的单个产品体验结合在一起，使开发人员无缝地在本地NAN环境和云之间切换工作而不会失去上下文。 Codex包括用于Chatgpt Plus，Pro，Business，Musiness，Education和Enterprise用户的订阅软件包。另外，教育和业务套餐可以支持一些一周编码的主要课程，并且Pro软件包可以在一周内支持多个项目的使用。对于开发人员通过API键使用Codex CLI，OpenAI计划尽快向API提供GPT-5-Codex。在OpenAI评论部分中，开发人员表示，OpenAI的新版本非常承诺用于处理复杂的项目，并且开发人员还担心他们在AI工具订阅中的预算。 1。根据任务进行思考的动态调整时间，减少错误注释并增加高影响评论。 GPT-5-Codex具有复杂的实用工程活动的Nagexercise，例如从一开始就开发完整的项目，增加功能和测试，调试，进行大规模重构和执行代码审查。最好遵循代理的说明。md并生成高质量的代码。开发人员只需要建议自己的需求，而无需编写长期的代码或干净的代码说明。此外，GPT-5-Codex易变地根据任务的复杂性来调整精神时间。实施任务的时间是FROM秒至7个小时。该模型结合了编程代理的两个基本技能：在互动会议中配对开发人员，并不断地进行较长的活动并团结起来。这意味着在处理小型，定义明确的请求或与之聊天时，Codex感觉ISIT更加敏捷，并且在处理诸如大型重构之类的复杂任务时也可以工作更长的时间。从历史数据（包括GPT-5发行时），OpenAI仅发布了SWE-BENCH测试结果，这是一个基准测试集，该测试集衡量了该模型解决实际软件工程活动的功能，因为某些任务当时无法在基础架构中运行其环境。现在，OpenAI已解决此问题，现在可以发布所有500个活动的测试结果。 GPT-5-Codex在该基准测试中具有74.5％的精度，在GPT-5中具有72.8％的精度。 OpenAI基于包含Severeking Bases的重构样式任务检查新型号代码的重建功能成熟的代码，涉及Python，GO和OCAML等编程语言。在该测试中，GPT-5-Codex的精度为51.3％，GPT-5的精度为33.9％。在试验期间，研究人员发现，GPT-5-Codex可以独立处理大型且复杂的任务超过7个小时，不断收缩，解决测试错误，最后成功地交付了错误。根据使用OpenAI的内部员工的使用，研究人员发现，当用户互动周期按模型产生的令牌数量排序时，在最后10％的情况下，至少生成的代币数量是GPT-5-Codex使用的令牌，比GPT-5少于GPT-5。最高的10％恰恰相反，GPT-5-Codex将更多地思考，在更多的时间内花费两次，代码编辑，测试和重复作为GPT-5。 GPT-5-Codex也可用于执行代码评论并找到关键缺陷。审核时，它给出了开发人员代码的底部，依赖性的原因，并运行代码和TRIALS证明准确性。 OpenAI评论最近提交给PocultoseSitori流行资源的代码评论的性能，经验丰富的软件工程师评估了每次提交中评论的准确性和重要性。 GPT-5的虚假评论中约有13.7％，只有4.4％的GPT-5-Codex，GPT-5的39.4％，GPT-5-Codex的52.4％。在每个拉的请求的平均注释中，平均有1.32 GPT-5-Codex和0.9 GPT-5-Codex。他们发现GPT-5-Codex的意见不太可能是错误的，也不重要。根据TechCrunch的说法，OpenAI Codex产品经理Alexander Embiricos在简报中说，GPT-5-Codex绩效的改善主要是由于他的动态思维技能。用户可能熟悉Chatgpt中的实时GPT-5路由器。这将根据任务的复杂性将查询引向不同的模型。 GPT-5-Codex的工作原理类似，但是没有内置路由器，可以广告只是实时的任务处理时间。这是与路由器相比的优势，因为路由器在开始解决问题所需的计算和时间时决定，GPT-5-Codex可以决定在问题开始后五分钟再花一个小时。 OpenAI的官方博客还指出，与Genter GPT-5模型不同，他们建议开发人员在进行ACODEX代理程序活动或类似的Codex环境时仅使用GPT-5-Codex。主要，更自动的智能编程流的第二和第三改进，并最近进行了一些更新，包括增强的Codex CLI和新的IDE扩展。首先，这是为Codex CLI。根据Codex CLI的开放社区资源的反馈，OpenAI围绕代理的编程流进行了Codex CLI。现在，开发人员可以直接与CLI附加和共享图像，包括屏幕截图，线框和图表，以根据设计决策提出共享上下文需要。当与更复杂的作业进行通信时，Codex现在可以使用列表来监视开发的内容，并在外部系统上使用诸如Web搜索和MCP之类的工具，从而提高了整个使用该工具的准确性。升级到终端用户界面包括更好的工具调用和差异显示格式 - 不同且易于理解。批准模式将在三个级别中简化：仅阅读（需要明确批准），自动（需要完全访问工作空间，但需要在工作区外批准）和完整访问（您可以从任何位置读取文件并通过网络运行命令）。它还支持压缩对话状态，促进开发人员管理更长的会议。第二个是IDE的扩展。此IDE的扩展可以与Codex代理连接到VS代码，光标和其他从代码派生的编辑器，从而可以预览本地代码的更改并合作使用法典代码。当开发人员在IDE中使用codex时，您只需输入较短的说明即可获得结果，因为法典可以利用上下文信息，例如打开或选择的开发人员片段。 IDE的扩展使开发人员可以在云环境和区域之间移动工作流程。开发人员可以创建新的云任务，监视恒定工作，并查看完成的任务，而无需离开编辑器。如果您需要对代码进行最终调整，也可以直接打开云任务，并且法典将在上下文中完全维护上下文信息。此外，OpenAI通过存储容器改善了云的基础设施性能，将新任务的平均完成时间降低了90％。现在可以通过唱歌和实现常用的安装脚本自动设置该法典；在配置对Internet的访问时，在运行时执行了诸如PIP安装之类的命令根据需要获得依赖。像CLI和IDE扩展一样，开发人员现在可以通过上传图像（例如接口原型，视觉草稿或上传接口未对准和样式异常的屏幕截图）来共享法典中的前端设计规范，以描述UI弱点。当Codex构建前端内容时，您可以自己启动浏览器以查看构建效果并迭代地对其进行优化。最后，屏幕截图的结果将受到GitHub拉的相应任务和请求的攻击。在代码审查中，可以使用法典来检测关键缺陷。与静态检查工具不同，它可以与按拉力要求表示的开发意图与实际差异相匹配，将代码的整个基础和依赖项结合起来，以进行识别诊断，并通过实现代码和测试用例来验证操作的实际操作。当开发人员允许codex到GitHub存储库时，当拉动请求是从草稿状态到就绪状态，并应拉力要求发布拉的结果时，该法典会自动检查它。如果法典建议进行更改，则开发人员可以允许法典直接实现这些更改到同一线程线程。开发人员还可以清楚地提及@codex对请求评论的@codex评论，例如@codex评论过时的依赖性@codex安全弱点。目前在OpenAI中使用Codex检查其大多数拉动请求，并且可能会发现道路-A每日问题，并且通常是在审查开始之前。结论：AI编程工具的竞争变得越来越激烈。到目前为止，AI编程工具的竞争变得激烈。有许多主要产品，例如Openai Codex，Claude Code，Anysphere Cursor和Microsoft Github Copilot。 2025年初，光标的年收入（ARR）收入超过5亿美元。AI代码编辑Windsurf的作品，导致其团队进入了Google和认知。 OpenAI Codex发布了一种新模型，该模型特别优化用于智能编程，该模型大大提高了自动编程和与用户合作的能力，证明了AI编程工具的竞争强度继续升温。 特别声明：上面的内容（包括照片或视频（如果有））已由“ NetEase”自助媒体平台上传和发布。 注意：上面的内容（包括照片和视频（如果有））已由NetEase Hao用户上传和发布，该用户是社交媒体平台，仅提供信息存储服务。