9月16日凌晨，OpenAI 发布了新模型 GPT-5-Codex。这是基于 GPT-5 专门为软件工程优化的版本，旨在进一步提升 Codex 的 智能体编程（Agentic Coding） 能力。

你可以把它想象成一个超级 AI 程序员，能帮你写新功能、修 bug、跑测试，甚至还会主动给你提建议。

最酷的是，你可以在云端同时让好几个这样的AI 程序员一起工作，处理一大堆任务。你只要把任务丢给它，然后就可以去忙别的，过一会儿再回来收成果。

这种 异步开发的模式，真的会让你 工作效率直接起飞。

在官方博客中，OpenAI 提到 GPT-5-Codex 的训练重点是实际的软件工程工作，能根据任务的复杂性 动态调整思考时间。

在大型复杂任务上，它甚至能 独立工作超过7小时。在基准测试中，与 GPT-5 相比，GPT-5-Codex 在准确率和代码审查的高影响力评论概率方面都实现了提升。

发布后两个多小时，OpenAI CEO 萨姆·阿尔特曼就在 X 上透露，GPT-5-Codex 的流量占比已达到 Codex 总流量的 40%左右，预计 很快就会超过一半。

目前，GPT-5-Codex 可用于所有使用 Codex 的场景，并且是 云端任务和代码审查的默认工具。开发者也可以通过 Codex 命令行界面（CLI）或集成开发环境（IDE）将其用于本地任务。

为了提供更流畅的体验，OpenAI 在两周前将 Codex 整合为一个通过 ChatGPT 账户连接的单一产品，让开发者能够在本地和云端环境之间 无缝切换，而不会丢失上下文。

Codex 包含在 ChatGPT Plus、Pro、Business、教育和企业用户 的订阅套餐中。OpenAI 也计划很快通过 API 密钥向开发者提供 GPT-5-Codex。

这个新工具一出来，大家自然会问：它跟现在市面上的强者，比如 Anthropic 的 Claude Code 比，到底怎么样？

我的原则很简单：只用最先进的生产力工具，谁强就用谁，不站队。

在权威的 SWE-bench 测试集上，Claude Code 曾以 72.7% 的准确率 小幅领先，这让它一度成为 AI 程序员界的顶尖玩家。

但随着 GPT-5-Codex 的发布，情况瞬间反转。新模型在 SWE-bench 上的准确率冲到了 72.8%，首次超越 了 Claude Code。这代表，在纯粹的技术实力上，OpenAI 这次正式坐上了 最强的宝座。

不过，跑分归跑分，实际用起来两者感觉完全不同：

Claude Code像个经验老道的资深工程师。它的界面用起来很顺手，交互体验也更好。但有时候会有点奔放，比如你要求它按特定文件结构来写，它可能直接一股脑把所有代码塞到一个文件里。它的逻辑是：先干了再说，搞砸了再道歉。

Codex则非常谨慎，做事之前会跟你再三确认，严格按照指令来。虽然这保证了精准，但有时会因为频繁的权限请求打断你的工作。不过，GPT-5-Codex 已经优化了这点，它会 根据任务复杂度调整速度，小任务更快，大任务会花更多时间去思考。

在解决问题的思路上，它们的脑回路也不同。比如一个任务需要从 GitHub 拿版本信息，Codex 会聪明地从 Atom feed 里找结构化数据，而 Claude Code 则会直接调用 GitHub 的 API。

说了这么多，到底该怎么选？很简单，这就像你组建一个技术团队一样，你需要考虑的不是谁单挑最强，而是 谁最适合你的项目，以及 谁能跟你配合得最好。

当你处理 复杂、多文件的大项目，需要 AI 有很强的全局理解能力时，Claude Code就一个经验丰富的高级工程师，它依然是个很好的选择。

如果你想 快速开发，专注于精确的单点任务，或者对 成本比较敏感，那 Codex CLI就是一个听话的天才实习生，它的 开源和高性价比 会非常有优势。

最后别忘了，这个牌桌上不止这两个玩家，Google 的 Gemini 3 也快来了。工具的进化速度超乎想象，身为使用者，我们只要 保持开放的心态，拥抱变化，用最好的工具来武装自己就对了。

以上内容来自于2025年9月7日C哥的AI成长圈的日课。

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