OpenAI는 GPT‑5.1-Codex-Max 코딩 모델을 선보였으며 이미 내부적으로 24시간 작업을 완료했습니다 완벽가이드
OpenAI는 GPT‑5.1-Codex-Max 코딩 모델을 선보였으며 이미 내부적으로 24시간 작업을 완료했습니다
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OpenAI는 이제 Codex 개발자 환경에서 사용할 수 있는 새로운 프론티어 에이전트 코딩 모델인 GPT‑5.1-Codex-Max를 출시했습니다. 이번 릴리스는 향상된 장거리 추론, 효율성 및 실시간 대화형 기능을 제공하여 AI 지원 소프트웨어 엔지니어링에서 중요한 진전을 이루었습니다. GPT‑5.1-Codex-Max는 이제 Codex 통합 표면 전체에서 기본 모델로 GPT‑5.1-Codex를 대체합니다. 새 모델은 복잡한 리팩터링, 디버깅 워크플로 및 여러 컨텍스트 창에서 프로젝트 규모 작업을 관리할 수 있는 지속적이고 컨텍스트
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OpenAI는 이제 Codex 개발자 환경에서 사용할 수 있는 새로운 프론티어 에이전트 코딩 모델인 GPT‑5.1-Codex-Max를 출시했습니다. 이번 릴리스는 향상된 장거리 추론, 효율성 및 실시간 대화형 기능을 제공하여 AI 지원 소프트웨어 엔지니어링에서 중요한 진전을 이루었습니다. GPT‑5.1-Codex-Max는 이제 Codex 통합 표면 전체에서 기본 모델로 GPT‑5.1-Codex를 대체합니다. 새 모델은 복잡한 리팩터링, 디버깅 워크플로 및 여러 컨텍스트 창에서 프로젝트 규모 작업을 관리할 수 있는 지속적이고 컨텍스트가 높은 소프트웨어 개발 에이전트 역할을 하도록 설계되었습니다. 이는 Google이 어제 강력한 새 Gemini 3 Pro 모델을 출시한 직후에 출시되었지만 여전히 주요 코딩 벤치마크에서 이 제품보다 성능이 좋거나 일치합니다. SWE-Bench 검증된 GPT‑5.1-Codex-Max는 매우 높은 추론 노력으로 77.9%의 정확도를 달성하여 Gemini 3 Pro의 76.2%를 뛰어넘었습니다
상세 분석
. 또한 Terminal-Bench 2.0에서는 Gemini의 54.2%에 비해 58.1%의 정확도로 선두를 달리고 있으며 경쟁 코딩 Elo 벤치마크인 LiveCodeBench Pro에서 Gemini의 점수 2,439점과 일치합니다. Gemini 3 Pro의 가장 진보된 구성인 Deep Thinking 모델과 비교했을 때 Codex-Max는 에이전트 코딩 벤치마크에서도 약간의 우위를 점하고 있습니다. 성능 벤치마크: 주요 작업 전반에 걸쳐 점진적인 향상GPT‑5.1-Codex-Max는 다양한 표준 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크에서 GPT‑5.1-Codex에 비해 측정 가능한 개선 사항을 보여줍니다. SWE-Lancer IC SWE에서는 GPT‑5.1-Codex의 66.3%보다 크게 향상된 79.9%의 정확도를 달성했습니다. SWE-Bench Verified(n=500)에서는 매우 높은 추론 노력으로 77.9%의 정확도에 도달하여 GPT‑5.1-Codex의 73.7%를 능가했습니다.
정리
Terminal Bench 2.0(n=89)의 성능은 GPT‑5.1-Codex-Max가 GPT‑5.1-Codex의 52.8%에 비해 58.1%의 정확도를 달성하여 다소 개선된 것으로 나타났습니다. 모든 평가는 압축을 통해 실행되었으며 매우 높은 추론 노력이 활성화되었습니다. 이러한 결과는 새 모델이 확장된 추론 부하에서 벤치마크된 정확성과 실제 사용성 모두에서 더 높은 상한선을 제공한다는 것을 나타냅니다. 기술 아키텍처: 압축을 통한 장거리 추론GPT-5.1-Codex-Max의 주요 아키텍처 개선은 압축이라는 메커니즘을 사용하여 확장된 입력-출력 세션에 걸쳐 효과적으로 추론하는 능력입니다. 이를 통해 모델은 컨텍스트 창 제한에 가까워지면 관련 없는 세부 정보를 삭제하면서 주요 컨텍스트 정보를 유지할 수 있으므로 성능 저하 없이 수백만 개의 토큰에 대한 지속적인 작업을 효과적으로 수행할 수 있습니다. 모델은 다단계 리팩터링을 포함하여 24시간 이상 지속되는 작업을 완료하는 것으로 내부적으로 관찰되었습니다.
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