OpenAI发布GPT‑5.2‑Codex，理解上下文能力升级

GPT‑5.2‑Codex 正式亮相概述
OpenAI 于 2025 年 12 月 19 日发布了 GPT‑5.2‑Codex，这是在 GPT‑5.2 基础上专为智能体编码（Agent‑Coding）深度优化的旗舰模型。相较于前代 GPT‑5.1‑Codex‑Max，GPT‑5.2‑Codex 在长程任务、代码规模、平台适配和安全防护等方面实现了多项突破，核心技术之一是“上下文压缩”。

1. 核心技术：上下文压缩（Context Compression）

这些特性让 GPT‑5.2‑Codex 在 SWE‑Bench Pro（软件工程基准）上取得 56.4% 的准确率，超过 GPT‑5.2（55.6%）和 GPT‑5.1（50.8%）的表现；在 Terminal‑Bench 2.0（真实终端环境）中也达到了 64.0% 的得分，领先前代模型数个百分点。

2. 主要能力提升

1. 大规模代码重构与语言迁移
   • 在 Java→Kotlin、Python→Go 等跨语言迁移任务中，可靠性提升约 40%。
   • 即使在计划变更或中途失败的情况下，模型也能自动迭代方案，无需人工重新引导。
2. Windows 原生环境适配
   • 针对 Windows 10/11 环境进行专门调优，智能体在系统调用、文件路径、注册表操作等方面的成功率显著提升。
3. 网络安全防御
   • 集成最新的安全检测模块，能够在代码审计、漏洞定位和修复建议中提供更精准的安全评估。
4. 多模态感知
   • 支持对屏幕截图、技术图表等视觉信息的解析，能够将 UI 设计稿快速转化为可运行的原型代码。

3. 架构与模型规格

• 基础模型：基于 GPT‑5.2（上下文窗口最高 256 KB，约 400 k token），在文本与图像双模态上均有强大推理能力。
• 融合层：加入了 GPT‑5.1‑Codex‑Max 的终端操作专长，使模型在实际开发环境中的工具调用更可靠。
• 压缩模块：采用自监督学习的稀疏注意力与层级摘要技术，实现上下文的高效压缩与恢复。
• 输出效率：在中等和高推理水平下，词元使用效率提升约 30%，对长文本和大规模代码的处理成本显著下降。

4. 实际应用场景

5. 未来展望

GPT‑5.2‑Codex 的发布标志着智能体编码进入了“长程协作”时代。随着上下文压缩技术的成熟，模型将在更大规模的代码库、跨团队协作以及长期项目管理中发挥关键作用。OpenAI 计划进一步开放 API，支持开发者在自有平台上定制压缩策略，以适配不同行业的特定需求。

总结
GPT‑5.2‑Codex 通过原生上下文压缩实现了对超长代码上下文的高效保持，显著提升了长程编码任务的准确性和效率；在代码重构、语言迁移、Windows 环境适配和安全防护等方面均有突破性进展，已在多项行业基准测试中取得领先成绩，预示着 AI 辅助软件工程的下一波技术浪潮。