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实测 GPT-5.3-Codex,OpenAI 史上第一个高危模型,连 API 都还不敢给我们

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今天凌晨发布的 GPT-5.3-Codex 可以说是 OpenAI 对这段时间来,各种本地 Agent 爆火的一记重拳回击,当然主要是对 Anthropic 的反击。

配合 OpenAI 前几天的发布的 Codex 桌面版应用,Skill、Cowork、Claude Code,甚至是 Openclaw,这些热门工具能实现的功能,现在通过 Codex 的外壳 + GPT-5.3-Codex 模型能力,都能做到了。


在 Codex App 内可以直接选择 GPT-5.3-Codex 模型,也能选择深度思考的强度

和之前介绍 Cowork 的能力一样,我们也丢了一些类似的任务让 Codex 来完成,像是直接处理本地文件、各种格式转换、调用不同的 Skills 组合能力、做 Word/PPT/Excel、下载视频、开发 App……

GPT-5.3-Codex 的表现确实亮眼,相比较从头开始安装 Claude Code,对新人用户来说,现在直接下载 Codex 会是一个更好的选择。

这也是未来模型厂商的一种趋势,一开始大家都是从黑乎乎的命令行终端开始做本地 Agent,接着都慢慢回归到可视化的友好界面。

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。


奥特曼更是激动的宣布,Codex 的活跃用户已经超过 100 万。在模型更新博客,也是毫不掩饰且留有余地的夸赞,

GPT-5.3-Codex 是我们第一个能够自我构建的模型。通过使用 5.3-Codex,我们能够以如此快的速度发布 5.3-Codex。

跟 Claude 团队用两周的时间,使用 Claude Code,100% AI 代码,搓出一个 Cowork 一样;还有 OpenAI 去年年底发布的文章,「使用 Codex 在 28 天内构建 Android 版 Sora」,Agent 的时代真的来了。

用 Codex 取代我的 ChatGPT 和 Claude Code

和大多数的本地 Agent 类似,无论是终端还是 Cowork,我们都是先选择一个工作文件夹。在 Codex 中,我们可以创建多个 Project,选择对应的文件夹,再进一步开始对话,Codex 把它们叫做 Threads 线程。

先用最普遍和简单的例子,我们添加了一个空的下载文件夹,然后点击开始一个线程,选择 GPT-5.3-Codex 模型;就像在 ChatGPT 里面对话一样,输入指令。

要求它帮我们下载一个 X 视频,Codex 会自动检查可用的 Skills 来处理,接着通过 yt-dlp 工具进行下载,这个视频有四个多小时长,Codex 会一直在对话框里自动更新下载进度。


GIF 图经过加速处理

视频下载后,我们还可以要求它提取视频的逐字稿,给我们一份双语版本的文档,最后让它把整个流程打包为一个 Skill,方便下次使用。


如果视频中有一些比较有意思的片段,想要裁剪视频,或者是把裁出来的视频转成 GIF 图,在 Codex 里都能做到。

例如,我们这里下载了一个视频,然后要求它把视频的 5s-25s 裁剪出来成为一个新的视频;得益于 GPT-5.3-Codex 的 Token 快速处理,整个过程不需要很长时间,反而更多是取决于本地电脑的硬件解码编码能力。


GIF 图经过加速处理

或者我们也可以直接要求它把视频的前 5s 转成一个 GIF 文件,并且确保大小在 10MB 以内,帧数可以自行调整,清晰度上将宽度控制在 640px。

很快,我们就能得到对应的 GIF 文件。更极端一点,还能让它把整个视频转成图片,每秒 30 帧,每一帧就是一张图。


这些对本地文件的直接处理,和 GPT-5.3-Codex 在 Terminal-Bench-2 测试集上的优异表现,让 Codex 基本上能满足各种生产力工具、效率工具的功能实现。

作为对比,同样是刚刚发布的 Claude Opus 4.6 在 Terminal-Bench 2.0 上得分是 65.4%,GPT-5.3-Codex 是 77.3%。



上下滑动查看更多内容|图片来源:

https://x.com/neilsuperduper/status/2019486017703547309/

例如在这个文件夹中,有多张图片,我们首先是要求它根据图片内容,对这些图片文件进行重命名,并保持文件名不超过 20 个字母,不允许使用符号。


GIF 图经过加速

自动修改完成后,我们还能要求他对这些图片进行拼接,无论是垂直拼接还是水平,调用对应的工具,Codex 都可以做到。


和 Claude Skills 一样,Codex 也能安装 Skills 市场上丰富的技能,并且在应用内,就已经提供了包括 pptx、xls、word、canvas、notion 在内的多款技能。


回到基础的编程能力,升级后的 GPT-5.3-Codex 表现也比 GPT-5.2 要好上不少。我们直接要求它写一个「每日一词」的 App。和在 ChatGPT 里面直接用 Canvas 给我们一个带不走的网页不同,Codex 能在本地从零开始,完成项目,然后使用 Vercel 或 Cloudflare 等 Skills 部署到网页上。

这里我们选择的推理模式是 Extra High,超强推理模式,于是在每一步操作之前,GPT-5.3-Codex 都会询问我下一步的操作选择,这也和 Codex 内部能直接根据任务情况,调用不同 Skills 有关,其中的头脑风暴 Skill,会自动进行不断对话的模式。


最后,它基本上还是完成了我一开始要求它完成的全部功能,并且还能进一步开发 macOS、iOS,和安卓版本。

如果我们有现成的代码项目,也可以选择该项目文件夹,在 Codex 中打开,GPT-5.3-Codex 会分析项目存在的 Bug,并且修复它。



在过去很长一段时间里,无论是工具还是模型,开发者的首选其实都是 Anthropic 的 Sonnet/Opus 模型和 Claude Code 工具。OpenAI 在编程、尤其是长代码逻辑推理上的掉队,曾让不少开发者转投阵营。

GPT-5.3-Codex 的出现,就是为了终结这场争论。现在 GPT-5.3-Codex 在编程基准测试和实际表现上,不仅碾压了自家的前代模型,也确实有把友商模型按在地上摩擦的前兆。它真正具备了编写、测试和推理代码的能力。

做游戏项目,是这次模型介绍博客里,网站开发部分主要案例,我们也让 GPT-5.3-Codex 做了一个简单的物理弹球游戏,整体的效果虽然没有达到我的期待,因为我在提示词里面有说希望这是一个 RPG 的游戏,但 GPT-5.3-Codex 给我的界面还是过于简陋了。不过,好在还是能玩。


我们也在 X 上找到了一些用 GPT-5.3-Codex 做的小游戏,像这个类似超级玛丽的收集金币。


来源:https://x.com/Angaisb\_/status/2019548783869325331

强中更有强中手

对 Anthropic 来说,OpenAI 今天玩的这些,可能会说,这都是我们玩剩下的。无论是代码、或者 Agent 的能力,还是开始着手去做本地 Agent,从之前 Codex 的终端转成现在的 macOS App。

在技术的领域,OpenAI 仿佛都是跟着 Claude 的脚步在走,Claude 深耕代码能力,OpenAI 搞了 Sora、日报、浏览器、ChatGPT agent,都没什么水花,于是也在代码上发力;Claude 一月初推出 Cowork,OpenAI 也紧接着在二月初发布 Codex App。


就和今天的密集发布一样,凌晨 1:45,Claude 官方发 X 推出 Claude Opus 4.6,紧接着就是 OpenAI 端上 GPT-5.3-Codex。两款模型其实都是为了给 Agent 更强大的基座能力,以前是说代码/vibe coding,但现在 Agent 能做好,基本上都是「写代码写得好」。

Opus 4.6 虽然在 SWE-Bench 上的表现甚至不如 Opus 4.5,并且 Terminal-Bench 2.0 上的成绩也没有 GPT-5.3-Codex 强,但是 Opus 破天荒地把上下文长度拉到了一百万 token 的窗口。而且,这些 benchmark 的表现还没有相差很多。

Claude 说,我的 Sonnet 5 还没上来,那才是真功夫。

我们在网上也找了一些 Opus 4.6 最新的测试案例,有网友说 Claude 4.6 Opus 只是一次调用,就完全重构了他的整个代码库,将原来混乱的代码「屎山」全部模块化,并且没有模型能像 Opus 这样做到。


上下滑动查看更多内容

还有网友拿 Opus 4.6 和 4.5 进行对比,让两个模型玩同一款经营游戏,看谁的账户等级、财富和装备更高。测试博主提到,4.6 版本在初期制定战略的时间更长,但是做出了更好的战略决策,并且在最后确实做到了遥遥领先。



还有网友也做了一个游戏,不过是一个宝可梦的克隆版。博主提到这是他用 AI 做出来的最酷的东西。他提到,Claude Opus 4.6 思考了 1 小时 30 分钟,使用了 11 万个 Token,并且只迭代了三次。

https://x.com/chatgpt21/status/2019679978162634930

在 CLaude 官方演示和早期用户的反馈中,也提到了一个 Opus 表现优秀的案例。Opus 4.6 在一天内自主关闭了 13 个 issue,issue 即项目存在的待解决问题,并将另外 12 个 issue 准确分派给了正确的人类团队成员。

和 Kimi K2.5 的智能体蜂群一样,Opus 4.6 也能管理一个 50 人规模组织的代码库。在 Claude Code 中,我们可以组建 Agent Teams,召唤出一整个队伍的 AI,不再是一个 AI 在战斗。这些AI 可以有的负责写代码,有的负责 Review,有的负责测试,它们之间自主协作。

也有网友测试了 Claude Code 里面的 Agent 蜂群,提到启用蜂群之后的 Opus 4.6,速度提升 2.5 倍,并且效果也更好。


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我们现在的状态就跟这张图片一样,虽然一山比一山高,但都绕不出这个圈。前几个月可能是 Gemini 赚走了风头,一月份来,应该是 Claude,然后看样子又要轮到 OpenAI,或者马斯克的 Grok。


好在这个轮回的过程中,作为用户的我们,能明显感觉到 AI 的能力一直在变强。

GPT-5.3-Codex 的 API 还没有开放,原因是模型太强了,会存在很大的风险,所以 OpenAI 还在考虑怎么安全地启用 API。

Claude Opus 4.6 已经可以在 Claude 通用聊天应用、Claude Code、API 多种方式使用,这两个作为今年国外御三家首发的两款模型,非常值得一试。


未来,更好的服务 Agent,让 Agent 为我们做事,还会是大模型更新的重点。

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