OpenAI представила GPT-5.1-Codex-Max — новую модель Искусственного интеллекта для программирования, которая превзошла конкурентов от Google и Anthropic в ключевых тестах. Нейросеть уже доступна пользователям ChatGPT Plus, Pro, Business, Edu и Enterprise через платформу Codex, скоро выйдет и API (программный интерфейс приложений). Главная особенность — способность работать над одной задачей до 24 часов без перерыва, обрабатывая миллионы токенов (условных единиц текста).
GPT-5.1-Codex-Max — это не просто улучшенная версия предшественника. Это первая модель OpenAI, обученная работать с технологией compaction (уплотнение контекста). Новый агент научился «сжимать» историю работы, сохраняя только важное.
В тестах SWE-Bench Verified, считающемся золотым стандартом для оценки ИИ-программистов, модель показала 77,9% точности. Это выше, чем у Google Gemini 3 Pro (76,2%) и немного превосходит Claude Sonnet 4.5 (77,2%). На другом тесте, SWE-Lancer IC SWE (оценка выполнения реальных требований разработки ПО), результат ещё более впечатляющий — 79,9%. Год назад модели едва дотягивали до 40%.
Разработчики особенно гордятся энергоэффективностью новинки. На средних настройках производительности GPT-5.1-Codex-Max потребляет на 30% меньше «думающих» токенов, чем предыдущая версия, при этом выдавая лучший результат. В переводе на деньги: если раньше создание интерактивного веб-приложения CartPole стоило 37 тысяч токенов, то теперь — всего 27 тысяч. Экономия почти в полтора раза.
Для тех, кому нужна максимальная точность, добавили режим «xhigh» (сверхвысокий) — модель думает дольше, но выдаёт более качественный код. Правда, OpenAI рекомендует использовать его только для некритичных по времени задач. Для ежедневной работы оптимален средний режим.
GPT-5.1-Codex-Max будет востребован профессиональными разработчиками и командами, которые работают с крупными проектами. Модель впервые обучена работать в Windows-окружении (раньше основной упор был на Linux и macOS), умеет создавать pull request'ы (запросы на добавление кода), проводить code review (проверку кода) и рефакторинг целых репозиториев.
Особенно полезна она будет для долгосрочных задач: многочасовой отладки, масштабных изменений архитектуры проекта, работы с легаси-кодом (устаревшим кодом). Компания приводит пример: модель самостоятельно рефакторила open-source (открытый исходный код) репозиторий Codex CLI в течение многих часов, автоматически «уплотняя» контекст при приближении к лимиту памяти. Внутри самой OpenAI инструментом пользуются 95% инженеров.
