GPT-5.1-Codex-Max 震撼来袭：实测对比 Gemini 3 Pro，AI 编程进入“马拉松”时代！
GPT-5.1-Codex-Max 震撼来袭：实测对比 Gemini 3 Pro，AI 编程进入“马拉松”时代！
一、核心突破：gpt-5.1-codex-max 挑战“长跑”极限
gpt-5.1-codex-max 被定位为 OpenAI Codex 家族中的巅峰之作，专为智能体编程任务量身打造。它最大的看点，在于其长周期、多步骤的自主工作能力。
以前的模型在处理大型、复杂的软件工程任务时，经常会因为“上下文窗口限制”而出现“失忆”或“崩溃”。但 gpt-5.1-codex-max 通过引入一项关键技术——自动压缩（Compaction），彻底改变了这一局面。
什么是 Compaction？
简单来说，压缩机制允许 gpt-5.1-codex-max 在上下文窗口即将达到上限时，自动清理和总结 历史会话中不重要的信息，同时保留关键的上下文和核心进度。
- 实现效果： 凭借这一机制，gpt-5.1-codex-max 成为 OpenAI 首个原生训练支持跨多个上下文窗口操作的模型，能够在单个任务中连贯地处理数百万个 Token。
- 持久工作： 内部评估显示，gpt-5.1-codex-max 甚至能针对同一复杂任务连续工作超过 24 小时，持续进行代码迭代、修复测试失败，并最终交付成功结果。这种能力是迈向更通用、更可靠 AI 系统的基础。
新增“超高”推理模式
gpt-5.1-codex-max 还新增了 Extra High (xhigh) 推理模式。对于那些对延迟不敏感但追求极致质量的任务，xhigh 模式让模型能够花费更长的时间进行深度思考，以输出更优的解决方案。
二、正面硬刚！gpt-5.1-codex-max vs. Gemini 3 Pro
既然 gpt-5.1-codex-max 是为了对标 Gemini 3 Pro 而来，跑分结果自然是大家关注的焦点。在衡量实际软件工程能力的几项关键编程基准测试中，gpt-5.1-codex-max 成功反超，暂时坐上了编码 SOTA 的宝座。
| 基准测试 | GPT-5.1-Codex-Max (xhigh) | Gemini 3 Pro | 对比结果 |
|---|---|---|---|
| SWE-Bench Verified | 77.9% | 76.2% | Max 领先 1.7 个百分点 |
| Terminal Bench 2.0 | 58.1% | 54.2% | Max 领先 3.9 个百分点 |
| LiveCodeBench Pro (Elo) | 2439 分 | 2439 分 | 持平 |
结论很清晰： 在复杂的软件工程任务（SWE-Bench Verified）和终端操作能力（Terminal Bench 2.0）上，gpt-5.1-codex-max 的准确率都超越了 Gemini 3 Pro。
三、实战体验：谁是更可靠的“编程搭档”？
跑分固然重要，但在实际开发中，模型的协作风格和指令遵循度才是决定使用体验的关键。
在这一点上，用户普遍认为 gpt-5.1-codex-max（Codex）和 Gemini 3 Pro（Gemini CLI）展现出截然不同的“人格”：
1. gpt-5.1-codex-max：忠诚且可靠的“字面意思精灵”
许多开发者反馈，Codex 系列模型，尤其是 gpt-5.1-codex-max，在遵循指令方面表现得极其顽固和执着。
- 指令遵循： gpt-5.1-codex-max 会精确地、痛苦地遵循用户指令的每一个字符。它被形容为**“字面意思精灵”（literal genie）**，你让它做什么，它就会精确地做到什么，哪怕这意味着它需要花费 30 分钟去解决一个因为你之前指令中的一个句子而产生的复杂问题。
- 擅长重构： 这种强烈的指令遵循度使其非常适合处理复杂、需要精确修正的长任务，例如大规模代码重构。在一项对比测试中，gpt-5.1-codex-max 在制定复杂实现计划和实际代码集成方面，被认为是明显的赢家。
- 可靠性： 一位用户表示，Codex 在他们的测试中更加可靠，并且做的假设更少。
2. Gemini 3 Pro：有想法、但有时“不听话”的“高管”
相比之下，Gemini 3 Pro 在作为协作伙伴时，感觉没那么容易配合。
- 自主决策： Gemini 3 Pro 倾向于解读指令背后的意图，有时会跳过讨论，直接开始写代码来执行它认为用户“真正想做”的事情。如果用户问一个问题，它可能会先写一段代码来实现其预期的目标，然后再回答问题。
- 高方差输出： Gemini 3 Pro 拥有更高的输出方差，这意味着它在探索解决方案空间时更具创造性和探索性。然而，这种自主性也可能导致它偏离用户的实际目标，或者做出糟糕的架构决策。
- 实战痛点： 实际使用中，Gemini 3 Pro 曾出现幻觉（例如捏造数据库列名）、忽略部分需求，以及将大量的“内心独白”写进代码注释（如
// Here we will do X because of reason Y. Wait, the plan calls for Z instead. Ok, we'll do Z.）的情况，这让协作过程更加令人沮丧。
总结来说： Gemini 3 Pro 可能是一个优秀的“规划师”（oracle/planner），但在实际的智能体执行（agent）层面，gpt-5.1-codex-max 展现出更强的可控性和可靠性。许多人建议的**“黄金组合”**是：用 Gemini 3 Pro 进行顶层设计和规划，然后把实现任务交给 gpt-5.1-codex-max 来执行。
四、效率与平台支持：开发者的新福音
除了性能和能力，gpt-5.1-codex-max 在效率和兼容性方面也为开发者带来了实实在在的好处：
- Token 效率提升： gpt-5.1-codex-max 实现了显著的 Token 效率提升。在保持甚至提高准确率的前提下，该模型完成任务所需的思考 Token 比前代模型减少了约 30%。这意味着对于开发者而言，使用成本有望实际降低。
- Windows 环境支持： 值得一提的是，gpt-5.1-codex-max 是 OpenAI 首个为 Windows 环境进行训练并能有效运行的编程模型。这解决了此前模型在 Windows 环境中协作能力不足的长期痛点。
- 可用性： gpt-5.1-codex-max 已成为 Codex CLI、IDE 扩展、云环境和代码审查工具的默认模型。它适用于订阅了 ChatGPT Plus、Pro、Business、Edu 或 Enterprise 的用户。不过，API 访问权限正在“很快到来”的路上。
总结：AI 编程的“智能体化”时代
gpt-5.1-codex-max 的发布，进一步巩固了编程模型向**“智能体化”**演进的趋势。它不再仅仅是简单的代码生成器，而是一个能够自我规划、持续工作和自主调试的编程助手。
OpenAI 透露，其内部 95% 的工程师每周都会使用 Codex 系列工具，集成 Codex 后，工程师平均拉取请求（PR）提交量提升了约 70%。这表明，软件开发的工作模式正在从“编写代码”逐渐转向“描述需求和审核结果”。
gpt-5.1-codex-max 的核心意义在于，它解决了困扰 AI 智能体的长上下文和上下文丢失问题，使其有能力完成以前只有人类才能处理的项目级复杂任务。
如果说 AI 编程的进化像是一场马拉松，那么 gpt-5.1-codex-max 刚刚配备了最顶尖的能量补给和导航系统，准备在长程任务中一骑绝尘。
这种长期、连贯工作的能力，就像是给 AI 程序员装上了一个高效的“工作记忆”系统。它不仅能记住你昨天交代的复杂重构任务，还能在遇到内存瓶颈时，自动把不重要的细节收进“存档袋”里，确保在长达 24 小时的马拉松编码中，始终心无旁骛地盯着终点线。
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