趋近智
参数
-
上下文长度
400K
模态
Text
架构
Dense
许可证
Proprietary
发布日期
13 Nov 2025
训练数据截止日期
Aug 2025
注意力
注意力结构
Multi-Head Attention
注意力头
-
键值头
-
注意力头维度
-
位置嵌入
Absolute Position Embedding
RoPE Theta
-
滑动窗口注意力
-
滑动窗口大小
-
归一化
-
激活函数
-
维度
隐藏维度大小
-
层数
-
FFN 中间层大小(稠密层)
-
多 Token 预测头数
-
分词器
词汇量大小
-
GPT-5.2 Codex 是 GPT-5.2 系列中的专业化基础模型,专为高保真软件开发和智能体工程(agentic engineering)工作流而设计。它采用了密集 Transformer 架构,并针对大规模代码库的持续推理进行了优化。该模型旨在充当自主合作伙伴,而非简单的自动补全助手,能够规划并执行多步工程任务,如大规模代码重构、库迁移和复杂调试。通过集成先进的上下文压缩技术,该模型能在长会话中保持连贯性,有效管理标准语言模型通常难以处理的依赖关系和架构约束。
在技术层面,GPT-5.2 Codex 引入了对多模态输入的原生支持,使其能够结合源代码理解技术图表、UI 原型和屏幕截图。这一能力使模型能够弥合设计规范与功能实现之间的鸿沟。其架构强调高精度的工具调用和环境交互,特别是在基于 Windows 的开发生态系统中。它还整合了增强的防御性网络安全能力,允许在开发生命周期中识别并修复关键漏洞,而无需外部安全分析工具。
该模型专为集成到专业 IDE 和企业级流水线而设计,支持包括 Python、Rust、Go 和 TypeScript 在内的多种编程语言。其性能特征体现为高度的可控性和对开发者指令的严格遵守,从而最大限度地减少了生产环境中的迭代开销。GPT-5.2 Codex 的应用场景涵盖了从自动化文档生成到构建端到端数据管道以及遗留系统维护,其对数十万个 Token 的推理能力确保了整个项目生命周期的结构完整性。
OpenAI 最新一代语言模型,具备先进的推理能力,支持高达 400K token 的超长上下文窗口,并针对编程、通用智能及效率推出了专门的变体。GPT-5 系列引入了改进的思考模式,在各项基准测试中表现卓越,并提供从高容量 Pro 模型到高效 Nano 模型等多种针对不同用例优化的版本。该系列具备原生多模态理解能力、增强的数学推理能力,并通 Codex 变体实现了业界领先的编程能力。
排名
#23
| 基准 | 分数 | 排名 |
|---|---|---|
0.84 | 🥇 1 | |
0.78 | ⭐ 4 | |
0.89 | ⭐ 8 | |
0.52 | 17 | |
0.78 | 18 | |
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