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编辑｜泽南
周五破晓 ，OpenAI 宣布 GPT-5.2-Codex ，这是迄今为止最先进的智能体编码模子 ，专为重大的现实软件工程而设计。
GPT-5.2-Codex 是 GPT-5.2 的升级版本 ，提高了指令遵照能力、对久远语境的明确能力 ，它针对 Codex 中的智能体编码举行了进一步优化 ，包括通过上下文压缩刷新恒久事情。GPT-5.2-Codex 在重构和迁徙等大型代码变换中体现更佳 ，在 Windows 情形下性能更优 ，同时网络清静能力也显著增强。
与 GPT-5.2 相比 ，5.2-Codex 在编码使命的词元效率方面也有显著提升 ，尤其是在中等和高推理水平下。据称 ，它已迅速成为 Codex 团队成员的一样平常主力工具。
新模子的宣布获得了人们的普遍关注。在开发者社区人们以为 ，若是说 Claude Code 善于「原始代码」 ，那么 Codex/GPT5.x 在仔细、系统地查找「问题」（无论是代码问题照旧数学问题）方面则是无可匹敌的。
虽然新版本的 GPT 模子需要运行更长时间 ，可是它的智能水平令人惊讶。新模子终于具备了推动优异设计的空间推理能力。
GPT-5.2-Codex 天生的内容。
已经有许多人最先认同使用 Claude Code 写代码 ，同时用 Codex 来做代码审查 ，让后者剖析流程和发明细微 bug 的事情方法。别的也有人体现 Codex 能带来的一个意想不到的资助是战胜拖延症：若是面临一项难题的使命 ，却不知从何下手 ，这时无妨把使命发给 Codex ，它或许无法给出完善的谜底 ，但险些总能提供一个不错的起点 ，让你快速迭代刷新。
随着模子能力的一直前进 ，研究职员视察到这些提升正转化为网络清静等专业领域能力的突破。就在上周 ，一位使用 GPT-5.1-Codex-Max 和 Codex CLI 的清静研究职员发明并认真任地披露了 React 中保存一个可能导致源代码泄露的误差。
GPT-5.2-Codex 的网络清静能力比 OpenAI 迄今为止宣布的任何模子都更强盛。这些前进有助于大规模增强网络清静 ，但也带来了新的两用危害 ，需要审慎安排。虽然 GPT-5.2-Codex 在 OpenAI 内部的「准备框架」中尚未抵达「高」网络清静能力级别 ，但在设计安排计划时已思量到了未来能力的提升。
GPT-5.2-Codex 已面向付费 ChatGPT 用户在所有 Codex 平台上开放 ，OpenAI 妄想在未来几周内向 API 用户开放 GPT-5.2-Codex 的会见权限。与此同时 ，OpenAI 正在试点仅限受邀用户会见即将推出的功效 ，并为经由审核的专业人士和专注于防御性网络清静事情的组织提供更宽松的会见权限模式。
OpenAI 先容说 ，GPT-5.2-Codex 融合了 GPT-5.2 在专业知识处置惩罚方面的优势以及 GPT-5.1-Codex-Max 在智能体编码和终端使用方面的前沿能力。GPT-5.2-Codex 在长上下文明确、可靠的工具挪用、事实准确性和原生压缩方面体现更佳 ，使其成为长时间编码使命更可靠的同伴 ，同时坚持了推理的词元效率。
GPT-5.2-Codex 在 SWE-Bench Pro 和 Terminal-Bench 2.0 基准测试中取得了最先进的性能（SOTA） ，这两个基准测试旨在评估智能体程序在真实终端情形下执行种种使命的性能。别的 ，它在原生 Windows 情形下的智能体程序编码方面也越发高效可靠 ，并在此基础上进一步增强了 GPT-5.1-Codex-Max 所引入的功效。
经由这些刷新 ，Codex 能够更高效地处置惩罚大型代码库 ，纵然在长时间会话中也能坚持完整的上下文信息。它能够更可靠地完成重大的使命 ，例如大型重构、代码迁徙和功效构建 —— 纵然妄想有变或实验失败 ，也能一连迭代而不丧失进度。
在 SWE-Bench Pro 中 ，模子会被付与一个代码库 ，要求 AI 天生一个补丁来解决一个现实的软件工程使命。Terminal -Bench 2.0 是一个用于在真实终端情形中测试 AI 智能体的基准测试工具。使命包括编译代码、训练模子和搭建效劳器。
更强盛的视觉性能使 GPT-5.2-Codex 能够更准确地诠释编码历程中共享的屏幕截图、手艺图表、图表和 UI 界面。
Codex 可以快速将设计稿转化为功效原型 ，开发者可以与 Codex 配合使用这些原型举行生产。
设计原型：
由 GPT-5.2-Codex 天生的原型：
在绘制焦点网络清静评估指标的恒久性能图表时 ，OpenAI 发明 ，从 GPT-5-Codex 最先 ，能力泛起了显著提升 ；GPT-5.1-Codex-Max 又实现了大幅提升 ；而 GPT-5.2-Codex 则带来了第三次奔腾。OpenAI 预计 ，即将推出的 AI 模子将继续坚持这一生长趋势。
为此 ，OpenAI 正在凭证每个新模子都能抵达「高」网络清静能力水平的标准举行妄想和评估 ，该能力水平由准备框架举行权衡。
专业夺旗赛 (CTF) 评估权衡模子在 Linux 情形下解决高级、多办法真实天下挑战（需要专业级网络清静手艺）的频率。
现代社会依赖软件运行 ，而其可靠性取决于强盛的网络清静 —— 包管银行、医疗、通讯和基本效劳等要害系统的在线运行 ， ；っ舾惺 ，并确保人们可以信任他们天天使用的软件。误差可能在人们意识到之前就已保存 ，而发明、验证和修复这些误差通常需要一支由工程师和自力清静研究职员组成的团队 ，他们必需配备合适的工具。
2025 年 12 月 11 日 ，React 团队宣布了三个影响使用 React 效劳器组件构建的应用程序的清静误差。此次披露之以是引人注目 ，不但在于误差自己 ，还在于误差的发明方法。
Privy（Stripe 旗下公司）的首席清静工程师 Andrew MacPherson 使用 GPT-5.1-Codex-Max、Codex CLI 和其他编码署理来重现和研究前一周披露的另一个严重的 React 误差 ，即 React2Shell。他的目的是评估该模子在多洪流平上能够资助举行现实天下的懦弱性研究。
他最初实验了一再零样天职析 ，让模子检查补丁并识别其修复的误差。当这种要领没有用果时 ，他转而接纳更大容量的迭代式提醒要领。当这些要领仍然失败后 ，他指导 Codex 完成了标准的防御清静事情流程 —— 搭建外地测试情形、剖析潜在的攻击面 ，并使用模糊测试向系统发送畸形输入举行探测。在实验重现最初的 React2Shell 问题时 ，Codex 发明了一些意料之外的行为 ，需要举行更深入的视察。在短短一周内 ，这一历程发明了之前未知的误差 ，并已将其披露给 React 团队。
这批注 ，先进的人工智能系统能够显著加速现实软件的防御清静事情。与此同时 ，资助防御者更快行动的能力也可能被不法分子滥用。
随着智能系一切在网络清静相关使命中的能力一直增强 ，OpenAI 正在把认真任的安排作为一项焦点优先事项 —— 将能力的每一次提升与更强盛的清静步伐、更严酷的会见控制以及与清静社区的一连相助相连系。
参考内容：
https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2-codex/
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