OpenAI tung Codex-Max: Công cụ khiến lập trình viên tăng 70% hiệu suất?

[Duy Linh]

OpenAI vừa ra mắt GPT-5.1-Codex-Max, mô hình mã hóa thế hệ mới cho môi trường Codex, thay thế GPT-5.1-Codex làm mô hình mặc định. Phiên bản này được tối ưu để hoạt động như một tác nhân phát triển phần mềm bền bỉ, có khả năng xử lý tái cấu trúc phức tạp, gỡ lỗi nhiều bước và làm việc trên các dự án lớn với nhiều cửa sổ ngữ cảnh.

Sự ra mắt của Codex-Max diễn ra ngay sau Gemini 3 Pro, nhưng mô hình của OpenAI vẫn vượt trội hoặc ngang bằng trong các bài kiểm tra mã hóa:

• SWE-Bench Verified: 77,9%, cao hơn Gemini 3 Pro (76,2%).
• Terminal-Bench 2.0: 58,1%, so với 54,2% của Gemini.
• LiveCodeBench Pro: ngang bằng điểm Elo 2.439.
  Ngay cả khi so sánh với cấu hình Deep Thinking của Gemini 3 Pro, Codex-Max vẫn nhỉnh hơn ở các tiêu chuẩn mã hóa tác nhân.

Trên SWE-Lancer IC SWE, mô hình đạt 79,9%, tăng nhiều so với 66,3% của GPT-5.1-Codex. Các thử nghiệm Terminal Bench 2.0 cũng cải thiện lên 58,1% so với mức 52,8% trước đó.

Kiến trúc nén và ứng dụng trong môi trường phát triển​

Điểm khác biệt lớn của GPT-5.1-Codex-Max nằm ở cơ chế nén, giúp mô hình giữ lại thông tin quan trọng khi chuỗi hội thoại kéo dài, loại bỏ chi tiết không cần thiết và hỗ trợ suy luận trên hàng triệu token mà không giảm hiệu suất. Nhờ đó, mô hình có thể xử lý các tác vụ kéo dài hơn 24 giờ, như tái cấu trúc nhiều bước, kiểm thử lặp và gỡ lỗi tự động.

Biểu đồ hiển thị hiệu suất của GPT-51.-Codex-Max trên các tác vụ chuẩn mực về kỹ thuật phần mềm (SWE-Bench). Nguồn: OpenAI
Nén dữ liệu cũng giúp mô hình dùng ít hơn khoảng 30% token suy nghĩ so với GPT-5.1-Codex nhưng vẫn duy trì độ chính xác tốt hơn, giảm chi phí và độ trễ.

Codex-Max đã có mặt trong Codex CLI, tiện ích mở rộng IDE của OpenAI và các môi trường mã hóa tương tác như trình mô phỏng CartPole hoặc công cụ khám phá quang học theo định luật Snell. Tuy nhiên, mô hình chưa được mở qua API công khai và OpenAI cho biết tính năng này sẽ sớm được triển khai.

Mô hình hỗ trợ tương tác với nhiều công cụ mô phỏng theo thời gian thực, giúp trực quan hóa quá trình lập trình, thử nghiệm và triển khai trong một vòng xử lý duy nhất.

An ninh mạng, triển khai và vai trò dành cho nhà phát triển​

Dù chưa đạt mức “Cao” trong khung năng lực an ninh mạng của OpenAI, GPT-5.1-Codex-Max hiện là mô hình mạnh nhất mà hãng triển khai cho lĩnh vực này. Mặc định, mô hình bị khóa truy cập mạng, chạy trong sandbox để ngăn việc lạm dụng mã độc, và được giám sát bằng cơ chế định tuyến hành vi, phát hiện hoạt động bất thường.

Codex-Max hiện khả dụng cho người dùng ChatGPT Plus, Pro, Business, Edu và Enterprise. OpenAI cho biết 95% kỹ sư nội bộ của họ dùng Codex hàng tuần và số lượng pull request tăng khoảng 70% kể từ khi áp dụng mô hình, cho thấy tác động lớn đến tốc độ phát triển phần mềm.

Dù có mức tự chủ cao, Codex-Max vẫn được định vị là trợ lý hỗ trợ mã hóa, không thay thế kiểm duyệt của con người. Mô hình tạo các log thiết bị đầu cuối, trích dẫn kiểm thử và hiển thị kết quả lệnh để bảo đảm minh bạch.

GPT-5.1-Codex-Max đánh dấu bước tiến quan trọng trong hướng phát triển công cụ agentic của OpenAI, giúp nâng cao khả năng suy luận, tối ưu token và hỗ trợ các tác vụ quy mô lớn cấp kho mã. Với trọng tâm vào sandbox an toàn, quy trình tác nhân và các tiêu chuẩn đánh giá thực tế, Codex-Max đặt nền móng cho thế hệ môi trường lập trình tự động tiếp theo. (venturebeat)

Đọc chi tiết tại đây: https://venturebeat.com/ai/openai-d...ax-coding-model-and-it-already-completed-a-24

 

Được phối hợp thực hiện bởi các chuyên gia của Bkav, cộng đồng An ninh mạng Việt Nam WhiteHat và cộng đồng Khoa học công nghệ VnReview