刚刚,OpenAI发布GPT-5-Codex:可独立工作超7小时,还能审查、重构大型项目

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刚刚,OpenAI发布GPT-5-Codex:可独立工作超7小时,还能审查、重构大型项目
7354点击    2025-09-16 12:17

凌晨 1 点,OpenAI 发布了 GPT-5-Codex


从名字也能看出来,这是针对智能体编程任务进行了专门优化的 GPT-5。OpenAI 博客介绍说,GPT-5-Codex 的训练重点放在真实的软件工程任务上。它既能在短时间的交互式会话中快速响应,也能独立完成冗长复杂的任务。它的代码审查(code review)能力可以在代码上线前发现关键漏洞。


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GPT-5-Codex 已经在 Codex 的所有使用场景中上线,包括 Codex CLI、IDE 扩展、网页端、移动设备以及 GitHub 中的代码审查。它是云端任务和代码审查的默认模型,开发者也可以通过 Codex CLI 或 IDE 插件,在本地任务中选择使用它。顺带一提:Codex 已包含在 ChatGPT 的 Plus、Pro、Business、Edu 和 Enterprise 订阅中。


发布两个半小时后,OpenAI CEO 山姆・奥特曼激动地表示 GPT-5-Codex 的流量已经占到了 Codex 流量的 40% 左右,并且他预计该模型在今天之内就将成为 Codex 的流量主体。


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OpenAI 表示:「自从 4 月推出 Codex CLI、5 月推出 Codex Web 以来,Codex 已逐步演变成更高效的编程助手。两周前,我们把 Codex 整合成一个统一的产品体验,并与 ChatGPT 账号打通。这样,你可以无缝切换本地环境和云端任务,不会丢失上下文。」


该模型一发布就收获了诸多好评,甚至有人表示这是「自切片面包发明以来最好的东西」。


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OpenAI 已经以附录形式将 GPT-5-Codex 加入了 GPT-5 系统卡。


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地址:https://openai.com/index/gpt-5-system-card-addendum-gpt-5-codex/


下面我们就来更详细地了解一下 GPT‑5-Codex。


GPT‑5-Codex


GPT-5-Codex 重点优化了在真实工程场景中的自主式(agentic)软件工程能力


它接受过完整项目构建、功能开发、测试编写、调试、大规模重构和代码审查等复杂任务的训练。相比 GPT-5,它更易于控制,遵循 AGENTS.md 的指令更好,代码质量更高。OpenAI 表示:「你只需要告诉它想要什么,而不用写冗长的风格说明。」


其在 SWE-bench Verified(软件工程)和 Code refactoring tasks(代码重构)两个基准上的准确度表现都优于 GPT-5 (high)。


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值得一提的是,OpenAI 在 SWE-bench Verified 上的成绩这一次终于使用了该数据集中所有的共 500 个任务,而不是像之前那样只使用了 477 个任务(曾因此备受批评),OpenAI 声称之前只使用 477 个任务的原因是「有部分任务无法在基础设施上运行,而现在这一问题已解决。」


至于另一个代码重构基准 Code refactoring tasks 则包含许多来自大型成熟软件库的重构任务,覆盖 Python、Go、OCaml 等语言。比如 Gitea 的一个 PR,就修改了 232 个文件、3541 行代码,为应用逻辑引入 ctx 变量。


GPT-5-Codex 不仅性能更优,也能根据任务复杂度动态调整思考时间


它结合了两种关键能力:一是与开发者配合的交互式会话,二是对长任务的持久自主执行。


在处理小型请求或对话时,GPT-5-Codex 反应更快;而在处理复杂任务(如大型重构)时,它能持续工作更久。OpenAI 表示:「在测试中,我们看到 GPT-5-Codex 能独立运行超过 7 小时,不断迭代实现、修复测试,最终交付可用代码。」


OpenAI 还分享了他们的 内部使用数据:


  • 用户请求中,用户交互中 token 数量(包括隐藏的推理和最终的输出)最少的 10% 情况下,GPT-5-Codex 的 token 消耗比 GPT-5 少 93.7%。
  • 用户交互中 token 数量最多的 10% 情况下,它会投入更多时间,进行更深入的推理、编辑、测试和迭代。


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GPT-5-Codex 也专门训练了代码审查能力,可以主动发现关键漏洞。它会遍历代码库,分析依赖,并运行代码和测试来验证正确性。OpenAI 用热门开源项目的最新提交(commit)做了评估,并让经验丰富的工程师进行了验证,结果发现:GPT-5-Codex 的审查意见更少出现错误或无关内容,更能把注意力集中在关键问题上。


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在前端任务上,GPT-5-Codex 表现可靠。它能生成美观的桌面应用,也在移动网站的偏好测试中显著提升。云端环境下,它还能读取你上传的图片或截图,检查自己的进度,并把结果截图返回。


GPT-5-Codex 针对 Codex CLI、IDE 插件、云环境和 GitHub 进行了深度优化,同时也支持多种工具调用。不过 OpenAI 也指出:「与通用的 GPT-5 不同,我们建议只在 Codex 或类似场景下使用 GPT-5-Codex。」


Codex 更新


除了发布 GPT-5-Codex,OpenAI 今天还宣布了 Codex 的一些升级,包含全新设计的 Codex CLI 以及新的 Codex IDE 插件。


Codex CLI


Codex CLI 是开源的。过去几个月里,OpenAI 基于社区反馈重新设计了 CLI,让它更适合「自主编程」的工作流,使模型能成为更强大、更可靠的搭档。


现在用户可以在 CLI 中直接添加图片,例如截图、线框图和设计图。这样可以建立共享上下文,让设计决策更清晰,并更容易得到符合预期的结果。


在处理复杂任务时,Codex 会用待办清单(to-do list)跟踪进度,还支持 web 搜索 和 MCP 等外部系统连接工具,整体的工具调用更准确。


终端界面也升级了:工具调用和代码差异现在格式更清晰,更容易阅读。


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批准模式(approval mode)简化为三种:


  • 只读:需要明确批准才能修改;
  • 自动:拥有完整工作区权限,但在工作区外仍需批准;
  • 完全访问:可以读取任意文件,并在有网络访问的情况下运行命令。


CLI 还支持压缩对话状态,方便管理更长的会话。


Codex IDE 插件


Codex 也能在 IDE 中直接使用。这个插件支持 VS Code、Cursor 以及其他 VS Code 分支。它能把 Codex 带进编辑器,让用户能无缝预览本地改动,并直接用 Codex 修改代码。


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OpenAI 介绍了在 IDE 中使用 Codex 的几个优势:


  • 你可以写更简短的提示词,得到更快的结果,因为 Codex 会自动利用上下文,例如你打开的文件或选中的代码。
  • 你可以在云端和本地环境之间流畅切换。比如,在编辑器里直接创建云端任务、跟踪进行中的工作或审查已完成的任务。
  • 如需要调整,你可以在 IDE 中直接打开云端任务,Codex 会保留上下文。


云端的 Codex


除了 CLI 和 IDE 插件,新的 GitHub 集成也让 Codex 的云端智能体更贴近开发者的日常工作流。用户无需离开编辑器或 GitHub,就能把任务交给 Codex。


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OpenAI 表示,他们也一直在幕后不断提升云端性能,包括:


  • 通过缓存容器(caching containers),新任务和跟进任务的完成时间缩短了 90%。
  • Codex 会自动检测常见的初始化脚本并执行,帮你完成环境配置。
  • 在配置了网络权限后,它还能在运行时执行 pip install 等命令,安装所需依赖。


和 CLI、IDE 一样,云端 Codex 也支持使用图片。你可以上传前端设计规范或 UI bug 截图。Codex 会在浏览器里运行自己生成的内容,检查效果,并把截图附在任务或 GitHub PR 中。


代码审查


Codex 现在也支持代码审查功能,可以发现关键缺陷。和静态分析工具不同,Codex 会:


  • 对比 PR 的目标和实际改动,
  • 分析整个代码库和依赖关系,
  • 运行代码和测试来验证行为。


这种审查力度,通常只有最仔细的人类工程师才能做到。Codex 正好补上这一缺口,帮助团队更早发现问题,减轻审查负担,让上线更放心。


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在 GitHub 上启用后:


  • 当 PR 从草稿变为可审查状态时,Codex 会自动给出分析。
  • 如果它建议修改,你可以直接在同一讨论线程里让它实现。
  • 你也可以手动请求审查,比如在 PR 里输入 「@codex review」,甚至给额外指令,如 「@codex review for security vulnerabilities」(检查安全漏洞)或 「@codex review for outdated dependencies」(检查过时依赖)。


OpenAI 表示:「在 OpenAI 内部,Codex 已经审查了我们绝大多数 PR,每天能发现数百个问题,很多在人工审查开始之前就已经被拦下。这让团队能更快推进,同时保持信心。」


OpenAI 如何让 Codex 更安全?


OpenAI 还介绍了在开发 Codex 时对代码与数据安全的保护措施,他们也部署了一些防范潜在滥用的手段。


  • 默认沙箱环境:无论本地还是云端,Codex 默认运行在沙箱环境中,且关闭网络访问。这可以避免它在你的电脑上执行有害操作,也能减少来自不可信来源的提示词注入风险。
  • 权限机制:在执行可能危险的操作前,Codex 会请求许可。它也经过训练,会运行命令来验证自己的输出。
  • 可配置的安全设置:开发者可以根据风险承受度调整设置。在云端,可以限制网络访问只允许可信域名;在 CLI 和 IDE 插件中,开发者可以决定是否批准 Codex 运行命令,或允许它使用网页搜索、连接 MCP 服务器。这样能扩展能力,但也会增加风险。


OpenAI 也给出了建议:「我们始终建议开发者在上线前先检查 Codex 的工作结果。Codex 会在每个任务中提供引用、终端日志和测试结果,方便人工验证。」但 OpenAI 也强调:Codex 应作为附加审查者,而不是完全取代人工审查。


和 GPT-5 一样,OpenAI 依然将 GPT-5-Codex 在生物与化学领域的任务归类为 High 能力,并采取了相应的安全措施,以尽量减少潜在风险。


价格与可用性


Codex 已包含在 ChatGPT Plus、Pro、Business、Edu 和 Enterprise 订阅中。


  • Plus、Edu、Business 用户:每周可覆盖几次集中的编程会话。
  • Pro 用户:支持一整周、多个项目的完整工作量。
  • Business 计划:可以额外购买积分,突破默认上限。
  • Enterprise 计划:提供共享积分池,按实际使用付费。


目前用户还无法通过 API Key 使用 Codex CLI,但 OpenAI 也表示很快(soon)将通过 API 开放 GPT-5-Codex。


文章来自于“机器之心”,作者“Panda”。

关键词: AI新闻 , GPT-5-Codex , openai , AI编程
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AITNT资源拓展
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1
AI代理

【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。

项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use


2
AI工作流

【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务:Coze Studio(扣子开发平台)和 Coze Loop(扣子罗盘)全面开源,而且采用的是 Apache 2.0 许可证,支持商用!

项目地址:https://github.com/coze-dev/coze-studio


【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/付费

3
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

4
prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0