OpenAI：GPT-5 就是 All in One，集成各種產品

GPT-5 將會集大成於一體？就在發佈「最強編程智能體 Codex」之後，OpenAI 又接著在 Reddit 舉行了「有問必答」活動。

公司研究副總裁 Jerry Tworek，劇透了下一代基礎模型 GPT-5 的最新消息：

為了減少模型切換，未來計劃將 Codex、Operator、Deep Research 和 Memory 整合在一起。

除此之外，其他 Codex 團隊成員也紛紛開啟了爆料模式，比如：

• Codex 最初只是一個附帶項目，啟動原因是他們意識到在內部工作流中未充分利用好模型；

• 內部在使用 Codex 時，編程效率提升了約 3 倍；

• OpenAI 正在探索靈活的定價方案，包括按需付費；

• o3-pro 或 codex-1-pro 最終將在團隊能力允許的情況下推出；

Okk，下面我們一起吃瓜。

回應 10 大重點問題

整體而言，OpenAI 團隊這次主要分享了 Codex 的詳細情況，以及公司未來的發展計劃。

為了儘量貼合問答者原意，我們直接以對話形式展開。

Q1: 為什麼要用 TypeScript 編寫 Codex CLI 工具，而不是 Python？

A1: 因為開發者對 TypeScript 比較熟悉，而且它適合用於 UI（包括終端界面）。不過，未來會有一個高性能引擎，支持多種語言的綁定，開發者可以使用自己熟悉的語言進行擴展。

Q2: 為什麼選擇在雲上運行代碼，而不是在本地運行 Agent（比如使用 MCP）？

A2: 雖然 Codex CLI 可以在本地運行 Agent，但受限於計算機性能，通常是單線程的。而在雲端運行可以實現並行化和沙盒化，這樣可以讓模型在無人監督的情況下安全地運行代碼。

Q3: 團隊在使用 Codex 時，發現了哪些與目前的「氛圍編碼（vibe coding）」不同的範式轉變？開發這個工具的靈感是什麼？

A3: 主要區別是可以同時生成大量代碼版本，然後從中選擇代碼質量最好的版本。這就好比你可以培養一大批喜歡編程的小程序員，然後從中挑選出最佳代碼版本。事實上，Codex 工具最初是一些工程師的業餘項目，他們對在 OpenAI 的日常工作中沒有充分利用模型感到沮喪，因此才想到要開發它。

Q4: GPT-5 是否有可能不僅僅幫助編寫代碼，還能在計算機上完成更多任務？換句話說，它是否會成為一個真正的助手，而不僅僅是提供建議？

A4: GPT-5 是我們的下一代基礎模型，核心目標是提升現有模型的能力，減少模型切換。

目前已經有一個可以在計算機上執行任務的產品 ——Operator。雖然它目前仍處於研究預覽階段，但未來會進行改進，成為一個非常有用的工具。

未來計劃是將現有的工具（如 Codex、Operator、Deep Research、Memory）整合在一起，使它們感覺像一個整體。

Q5: Codex 只適合高級工程師嗎？

A5: 可能對那些想解決繁瑣問題而非超級難題的人來說更合適。

Q6: Codex 是否通過搜索有效地利用了有關庫和其他資源的最新知識？

A6: 它目前主要利用加載到容器運行時的信息，包括 GitHub 倉庫和其他在容器設置期間加載的文件。它並不直接訪問最新的庫文檔或通過搜索獲取實時信息。

不過，我們正在考慮如何讓模型更好地利用最新知識。未來可能會結合檢索增強生成（RAG）技術，通過動態引用外部知識庫來解決信息落伍的問題。

Q7: OpenAI 是否有類似《Absolute Zero: Reinforced Self-play Reasoning with Zero Data》論文中提到的研究方法，比如讓編碼 LLM 通過「自我博弈」和強化學習（RL）來提高編碼水平？

A7: 在 Codex 項目中，我們使用了強化學習來提升模型的編碼能力、代碼風格以及報告工作的準確性。

作為強化學習領域的研究者，我們對這類研究方向感到興奮，並且認為強化學習在 LLM 和編碼領域的應用前景廣闊。

Q8: 如果量化 Codex 提升的編程效率，現在的整體開發效率提升了多少？

A8: 目前還處於早期階段，但內部數據顯示，如果項目從一開始就充分利用 Codex 智能體，代碼和功能交付量可以提升約 3 倍。

相比以往，良好的軟件工程實踐越來越重要，包括清晰的代碼模塊劃分、對關鍵功能的充分測試、高效的測試流程，以及便於快速審核的代碼結構。當這些因素與 Codex 的自動化能力相結合，就能大幅提升開發效率。

Q9: Codex 團隊認為 10 年後軟件工程將會是什麼樣子？

A9: 我們期望能夠高效且可靠地將軟件需求轉化為可運行的軟件版本。

Q10: 如何確保 Codex 用來增強人類開發人員的能力而不是取代他們，特別是那些依靠邊做邊學的初級開發人員和自學成才的程序員？

A10：通過提供類似優秀老師的角色，降低新手入門的難度，幫助新一代程序員更快地學習。

當前的模型（如 Codex）還遠不能取代擁有更長記憶和更廣泛背景知識的人類。如果模型能夠承擔部分工作，人類將有更多機會專注於他們真正擅長的事情。

最後，團隊表示將面向 Plus / Pro 用戶推出免費 API 積分，以供用戶使用 Codex CLI。

更多回答可移步𝕏知名博主光頭哥的主頁，裡面主要涉及 Codex 的功能細節講解。

One More Thing

與此同時，OpenAI 官方還發佈了一份「Codex 上手指南」。

裡面主要包含了以下內容：

• Codex 基礎介紹

• 如何連接你的 GitHub？

• 怎樣向 Codex 提交任務以及運行？

• 有哪些提示詞技巧？

Codex 上手指南：

• https://platform.openai.com/docs/codex

參考鏈接：

• [1]https://www.reddit.com/r/ChatGPT/comments/1ko3tp1/ama_with_openai_codex_team/

• [2]https://x.com/AndrewCurran_/status/1923448161621696712

• [3]https://x.com/btibor91/status/1923511453002145854

• [4]https://x.com/OpenAIDevs/status/1923492740526112819

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