OpenAI сегодня выпустила GPT‑5.1-Codex-Max, модель агентного кодирования нового поколения, предназначенную для долгосрочных задач. По сравнению с предыдущими моделями, GPT‑5.1-Codex-Max использует технологию «сжатия», которая может работать в нескольких контекстных окнах и даже надежно обрабатывать миллионы токенов за одну задачу. OpenAI заявила, что эта модель не только повышает производительность, но также обеспечивает более быстрое и эффективное использование токенов.
Понятно, что процесс обучения GPT-5.1-Codex-Max охватывает реальные задачи разработки программного обеспечения, такие как создание PR, проверка кода, интерфейсная разработка, вопросы и ответы и т. д., и превзошел предыдущие модели во многих передовых оценках программирования. Например, модель получила оценку 77,9% по результатам SWE-Bench Verified (500 образцов), 79,9% по оценке SWE-Lancer IC SWE и 58,1% по оценке TerminalBench 2.0, что выше, чем предыдущие показатели GPT-5.1-Codex.
Помимо поддержки платформ Unix, GPT‑5.1-Codex-Max специально подготовлен для сред Windows. При сложной реконструкции и длительных циклах агентов большинство моделей кодирования, представленных на рынке, ограничены контекстным окном и с ними трудно работать непрерывно. GPT‑5.1-Codex-Max, с другой стороны, может работать автономно в течение нескольких часов или даже десятков часов, автоматически сжимая содержимое сеанса, когда оно приближается к пределу окна. Согласно данным внутреннего тестирования OpenAI, модель может работать непрерывно более 24 часов.
Кроме того, благодаря улучшенным возможностям рассуждения GPT‑5.1-Codex-Max использует на 30 % меньше жетонов мышления, чем GPT-5.1-Codex, при выполнении той же задачи на SWE-Bench Verified. Благодаря режиму рассуждения «Extra High (xhigh)» модель может глубже размышлять над сложными задачами.
В настоящее время GPT‑5.1-Codex-Max запущен в интерфейсе командной строки Codex, расширении IDE, облачных продуктах и продуктах для проверки кода, поддерживая пользователей премиум-подписки ChatGPT Plus, Pro, Business, Edu и Enterprise. В то же время OpenAI в ближайшем будущем также внедрит эту модель в API и заменит ее моделью по умолчанию в Кодексе.