هوش مصنوعی GPT-5.1-Codex-Max: انقلابی در کدنویسی با OpenAI – انتشار رسمی و ویژگیهای کلیدی
در یک رویداد مهم که دیروز (۱۹ نوامبر ۲۰۲۵) در کنفرانس DevDay OpenAI برگزار شد، شرکت OpenAI مدل جدید GPT-5.1-Codex-Max را معرفی کرد. این مدل، که به عنوان "دستیار کدنویسی قابل اعتماد" توصیف شده، بر پایه بهروزرسانیهای اساسی در مدلهای reasoning ساخته شده و برای وظایف agentic در مهندسی نرمافزار، ریاضیات، تحقیقات و غیره آموزش دیده است. OpenAI اعلام کرد که این مدل سریعتر، هوشمندتر و کارآمدتر در مصرف توکنها عمل میکند و هر مرحله از چرخه توسعه را بهبود میبخشد. انتشار GPT-5.1-Codex-Max، که جایگزین مدل قبلی GPT-5.1-Codex میشود، دسترسی به آن را از امروز برای کاربران پلنهای Plus، Pro، Business، Edu و Enterprise در Codex ممکن میسازد – و API آن بهزودی برای کاربران CLI در دسترس خواهد بود.
انتشار رسمی و زمینه رویداد
انتشار GPT-5.1-Codex-Max در حالی رخ داد که OpenAI به دنبال تقویت موقعیت خود در بازار ابزارهای کدنویسی AI است. طبق اعلام رسمی OpenAI، ۹۵ درصد از مهندسان داخلی شرکت از Codex بهطور هفتگی استفاده میکنند و این ابزار باعث شده تعداد pull requestها حدود ۷۰ درصد افزایش یابد. مدل جدید، که بر اساس آموزشهای agentic (وظایف مستقل) ساخته شده، برای کار در محیطهای طولانیمدت (long-horizon) بهینهسازی شده و میتواند وظایفی را که بیش از ۲۴ ساعت طول میکشد، بدون از دست دادن پیشرفت، مدیریت کند. این انتشار، بخشی از استراتژی OpenAI برای تبدیل AI به "شریک کدنویسی قابل اعتماد" است و با تمرکز بر امنیت و کارایی، به رقابت با مدلهایی مانند GitHub Copilot و Amazon CodeWhisperer میپردازد.
ویژگیهای کلیدی GPT-5.1-Codex-Max
این مدل جدید، پیشرفتهای چشمگیری نسبت به نسخههای قبلی دارد و بر روی بنچمارکهای واقعی مانند SWE-bench Verified (۷۷.۹ درصد دقت در مقابل ۷۳.۷ درصد قبلی) و Terminal-Bench 2.0 (۵۸.۱ درصد) برتر عمل میکند. ویژگیهای اصلی عبارتند از:
وظایف طولانیمدت (Long-Running Tasks): مدل بهطور بومی برای کار در چندین پنجره زمینه (context windows) آموزش دیده و از compaction (فشردهسازی هوشمند) برای حفظ زمینه مهم در میلیونها توکن استفاده میکند. این ویژگی، وظایفی مانند بازسازی پروژههای بزرگ، دیباگ عمیق و حلقههای agent چندساعته را ممکن میسازد. OpenAI گزارش میدهد که مدل میتواند بهطور مستقل برای بیش از ۲۴ ساعت کار کند، از جمله تکرار مداوم، رفع شکست تستها و تحویل نهایی.
قابلیتهای کدنویسی مرزی (Frontier Coding): آموزش روی وظایف واقعی مانند ایجاد PR، بررسی کد، کدنویسی frontend و Q&A، مدل را برای محیطهای Windows و همکاری CLI بهینه کرده. همه ارزیابیها با compaction در سطح "Extra High reasoning effort" انجام شده، که برای وظایف غیرحساس به تأخیر مناسب است.
سرعت و کارایی هزینه: بهبودهای token-efficient، مدل را ۳۰ درصد کارآمدتر از GPT-5.1-Codex میکند – مثلاً در SWE-bench Verified، عملکرد بهتری با ۳۰ درصد توکن کمتر ارائه میدهد. سطح "Extra High" reasoning برای کارهای طولانی معرفی شده و مدل را برای طراحی frontend با هزینه پایینتر مناسب میسازد.
امنیت و قابلیت اعتماد: عملکرد بهتر در reasoning طولانیمدت، از جمله کدنویسی و امنیت سایبری. مدل به سطح "High" در Preparedness Framework سایبری نرسیده، اما پیشرفتهترین مدل مستقر تا کنون است. ویژگیهایی مانند نظارت سایبری، کاهش سوءاستفاده و sandbox امن (نوشتن محدود فایل، دسترسی شبکه غیرفعال مگر فعالشده) اضافه شده. OpenAI توصیه میکند انسانها کار agent را بررسی کنند، با لاگها و ارجاعات برای فراخوانی ابزارها و تستها. مدل برای کاربردهای دفاعی مانند اسکن آسیبپذیری (از طریق برنامه Aardvark) مفید است.
تأثیر بر صنعت و مثالهای عملی
انتشار GPT-5.1-Codex-Max، صنعت نرمافزار را تحت تأثیر قرار میدهد و بهرهوری مهندسان را افزایش میدهد. OpenAI مثال میزند که مدل بهطور مستقل مخزن open-source Codex CLI را بازسازی کرده، با compaction خودکار برای ادامه بدون از دست دادن پیشرفت. در یک سناریو واقعی، مدل میتواند یک مدل RL (مانند CartPole) را آموزش دهد، با کنترلکننده policy-gradient، visualizer و معیارها – کاری که ساعتها طول میکشد.
در مقایسه با رقبا، GPT-5.1-Codex-Max در SWE-Lancer IC SWE امتیاز ۷۹.۹ درصد (در مقابل ۶۶.۳ درصد قبلی) کسب کرده و برای محیطهای Windows بهتر عمل میکند. این مدل، با تمرکز بر agentic tasks، آیندهای را نشان میدهد که AI نه تنها کد مینویسد، بلکه فکر میکند و اجرا میکند – با تأکید بر نظارت انسانی برای کاهش ریسکها مانند prompt-injection.
دسترسی و آینده
مدل از امروز در Codex برای پلنهای Plus به بالا در دسترس است و API برای CLI کاربران بهزودی میآید. OpenAI بر امنیت تمرکز کرده و مدل را برای اختلال در فعالیتهای مخرب نظارت میکند. آینده: انتشارهای iterative برای سایبری، با حفظ ابزارهای دفاعی. این گام، OpenAI را به سمت سیستمهای AI عمومی قابل اعتماد نزدیکتر میکند.
نظرات (0)
در حال بارگذاری نظرات...