Claude Opus 4.6和GPT-5.3-Codex同日发布，谁是编程之王？

2月6日消息，美国时间2月5日上午，Anthropic与OpenAI相隔不到10分钟先后发布了新一代旗舰模型——Claude Opus 4.6和GPT-5.3-Codex。

上午10点刚过，Anthropic率先扔出Claude Opus 4.6。官方的定义是“更聪明的模型”，强调其“规划更谨慎、能更长时间持续执行代理式任务”。

几乎就在同一时间，Sam Altman在X平台上简短而有力地宣布了GPT-5.3-Codex的登场。

两家公司就像约好了一样，在同一天同一时刻抛出了自己的重磅产品。这场“模型遭遇战”背后，是两大巨头对于AI智能体技术路线的明确宣示。

GPT-5.3-Codex VS Claude Opus 4.6

基于官方信息，我们先看看两款模型的定位与能力画像。

1、GPT-5.3-Codex：从编码助手到全能数字协作者

核心定位：

官方定义为“迄今为止能力最强的智能体编码模型”，其目标是成为一个能完成开发者和专业人士在计算机上几乎所有工作的智能体。

关键能力包括：

自我进化：首个在自身创建过程中发挥关键作用的模型，早期版本被用于调试自身训练、管理部署和诊断评估结果。

网络安全：被OpenAI自身归类为网络安全任务“高能力”模型，并首次直接训练以识别软件漏洞。为此，OpenAI配套推出了“可信网络访问”试点计划和1000万美元的API赠款计划。

交互性：在工作时提供频繁更新，允许用户实时提问、讨论方案并引导方向，如同协作的同事。

2.  Claude Opus 4.6：深思熟虑的专业知识工作者

 核心定位：在保持顶级安全性的前提下，于专业领域推理、长上下文处理及复杂任务规划上实现突破。

关键能力包括：

超长上下文：首次为Opus级模型推出100万token的上下文窗口（测试版）。在“大海捞针”测试中，其信息召回率从上一代的18.5%跃升至76%，实现了质的提升。

可控的智能：新增“effort”（努力）控制参数（低、中、高、最高），让开发者能在成本、速度和质量间取得平衡；并引入“自适应思考” 功能，让模型能根据任务难度自行调整思考深度。

专业领域卓越：在衡量金融、法律等领域知识工作的GDPval-AA评估中，其Elo评分比业内第二的模型（GPT-5.2）高出约144分。

以下表格整合了官方数据，直观展示二者的性能特征：

简单来说，如果你的工作像一名需要冲锋陷阵、在终端和各类工具中穿梭的“特种兵”，GPT-5.3-Codex 的交互性和执行力更强。

如果你的任务更像是一位需要审慎研究、处理海量资料并做出专业决策的“分析师”或“架构师”，Claude Opus 4.6 的深度和可靠性更优。

OpenAI和Anthropic路线分道扬镳？

虽然各有侧重，但两款模型的升级，共同指向并加速了同一个未来：AI智能体（Agent）的普及化。但它们选择从不同路径切入。

GPT-5.3-Codex将智能体的能力从“写代码”扩展到“运行并维护整个软件生命周期”，这意味着未来软件项目的开发、调试、部署、监控可能由AI智能体串联完成。Claude Opus 4.6则能自主管理大型代码库迁移、分配任务，扮演“技术主管”角色。

两者都深度融合了办公套件。Claude已推出Excel增强版和PowerPoint研究预览；GPT-5.3-Codex可根据模糊指令生成功能完备的网站和演示文稿。这标志着AI开始理解工作流背后的业务意图，而不仅仅是执行单一指令。

值得注意的是，两者均在网络安全能力上大幅提升，迫使行业进入新阶段。OpenAI配套推出了防御性工具和赠款计划，Anthropic也强调用AI帮助修补漏洞。这预示着AI将成为攻防两端的关键工具，生态建设（如为开源项目提供免费安全扫描）变得至关重要。

另一个值得关注的趋势是，GPT-5.3-Codex“自我用于开发”的实践具有里程碑意义，模型开发进入“自举”新阶段。这不仅是效率提升，更可能开启AI自我迭代优化的新范式，进一步加速技术进化速度。

此次发布并非简单的功能迭代，而是两大巨头关于AI未来形态的一次路线展示。

OpenAI的路线是“扩张与融合”，让Codex成为一个能操作计算机、打通所有数字任务的通用智能体底座，追求能力的广度与交互的自然度。

Anthropic的路线是“深化与可控”，在确保安全与可靠的前提下，将模型打造为在特定专业领域（金融、法律、编码）具有顶级深度分析能力的“专家”，并赋予开发者精细的控制权。

无论哪条路线，我们都在见证一个根本性转变：AI正从一个需要被“提示”的工具，转变为一个可以自主规划、执行复杂任务、并能与人实时协作的智能体。这不仅仅会改变开发者和知识工作者的工作方式，最终将重新定义软件、服务乃至整个数字生态的构建方式。

而竞争的下一个前沿，将是这些智能体如何被安全、高效、大规模地集成到真实世界的业务流程中。