过去几年，大模型把自然语言处理彻底重塑了。GPT 出来之前，NLP 领域的状态是：每个任务一套模型，每个场景一批数据，每个公司一条流水线，互不通用，边界清晰。GPT 之后，这套逻辑被一个预训练底座 + 任务微调的范式整个替换掉了。
春节还没到，「过年的气氛」已经渗入科技圈每个人的毛孔。单说 AI 大模型这一块，刚刚发布的有 kimi 2.5 和 Step 3.5 Flash，即将发布的据说还有 DeepSeek V4，GPT-5.3、Claude Sonnet 5、Qwen 3.5，GLM-5，说不定一觉醒来，现有的技术就要被颠覆。
过去一年，大模型写代码的能力几乎以肉眼可见的速度提升。从简单脚本到完整功能模块，GPT、Claude、DeepSeek 等模型已经能够在几秒钟内生成看起来相当 “专业” 的代码。
就在这个被 Anthropic 和 OpenAI 视为衡量 Agent 真实工程能力全球权威基准 Terminal-Bench 2.0 榜单上，中国团队 Feeling AI 凭借 CodeBrain-1，搭载最新 GPT-5.3-Codex 底座模型，一举冲到 72.9%(70.3%) 并跻身全球排行榜第二，成为榜单前 10 中唯一的中国团队。
文本摘要作为自然语言处理（NLP）的核心任务，其质量评估通常需要兼顾一致性（Consistency）、连贯性（Coherence）、流畅性（Fluency）和相关性（Relevance）等多个维度。
200多块钱每个月，订阅价格直接压过ChatGPT Plus，功能却单一到离谱：只做语音输入一件事。听起来特别像智商税是吧！！！您猜怎么着，据说真就有10万+用户排着队把钱给它送上门。
驱动具身智能进入通用领域最大的问题在哪里？
直到OpenAI发布GPT3.5的第3年后，人们才好像恍然意识到：AGI 的 A 其实有可能是Anthropic。
在今天，我可以拍着胸脯说，OpenAI的Codex+GPT-5.3-codex，就是你最佳的入门、进阶、毕业的一条龙产品。你要相信我，愚钝如我，也能在它上面感受到进入心流的爽感，一个周末用它，解决了我四五个过去我完全一个人无法实现的开发需求。
网上对 Codex 的评价在这几天也有了不少逆转，许多开发者从 Claude Code 转向 Codex，一些在国内的独立开发者也表示 Codex Plus 会员就可以用，而且还不会像 Claude 那般总是无情封号。
