OpenAI 的 GPT-5.1-Codex-Max 重新定义编码标准 | 长篇 AI 视频开辟新天地 并 代理式网络建立信任

OpenAI 的 GPT-5.1-Codex-Max 重新定义编码标准 | 长篇 AI 视频开辟新天地 并 代理式网络建立信任

今日看点

  • OpenAI 发布了 GPT-5.1-Codex-Max，这是一款新型智能编程模型，在关键基准测试中其性能超越了谷歌的 Gemini 3 Pro，展示了长期推理和24小时任务完成能力。
  • CraftStory，一家由 OpenCV 创始人创立的初创公司，携 Model 2.0 揭开了神秘面纱，该模型能够生成最长可达五分钟的连贯、以人为中心的 AI 视频，大幅超越了 OpenAI 的 Sora 等竞争对手。
  • 飞驰AI推出了一套全面的产品——ASI:One、Fetch Business和Agentverse——旨在为“代理网络”创建基础架构，专注于值得信赖的、可互操作的AI代理协作。

主要动态

人工智能领域持续快速演变，本周在智能体编程、长视频生成以及“智能体网络”的基础设施方面取得了显著进展。OpenAI再次树立了新标杆，推出了GPT-5.1-Codex-Max，这是一款智能体编程模型，立即提升了AI辅助软件工程的标准。作为OpenAI Codex开发者环境的默认模型，它拥有卓越的长期推理能力和效率，能够内部完成持续超过24小时的多步骤任务。在SWE-Bench Verified和Terminal-Bench 2.0等关键编程基准测试中，其表现略胜谷歌最新发布的Gemini 3 Pro，使OpenAI在竞争激烈的AI编程领域处于领先地位。至关重要的是，Codex-Max采用了一种“压缩”机制来管理扩展上下文窗口，允许在数百万个token中持续工作而不会出现性能下降，提供了显著的成本和延迟优势。

挑战AI视频领域的现有局限，一家名为CraftStory的新兴公司横空出世，由无处不在的OpenCV库的创建者创立。CraftStory的Model 2.0在当前能力基础上实现了巨大飞跃，能够生成长达五分钟的逼真、以人为中心的视频——这比OpenAI的Sora 2（25秒）和谷歌的Veo（通常10秒或更短）有了显著改进。这一突破归功于一种新颖的并行扩散架构以及基于专有高质量素材进行的训练。凭借初步获得的200万美元融资，CraftStory正瞄准企业市场，旨在解决培训、营销和客户教育对更长、连贯视频内容的迫切需求。虽然目前是一个视频到视频系统，该公司已制定了雄心勃勃的文本到视频生成和移动摄像头场景计划，表明其在由科技巨头通用模型主导的市场中专注于专业化方向。

与此同时，“智能体网络”的愿景——即来自不同组织的AI智能体可以安全协作执行复杂任务——随着Fetch AI推出了三款相互关联的产品：ASI:One、Fetch Business和Agentverse，获得了实质性发展势头。ASI:One作为一个个人AI编排平台，旨在协调多个经过验证的智能体完成旅行规划等多步骤任务，利用存储在私人知识图谱中的用户级偏好。Fetch Business提供了一个关键的信任层，允许组织验证其身份并声明官方品牌智能体句柄，类似于网站的域名注册。该系统旨在保护消费者免受欺诈性智能体的影响，并增强对自动化交互的信心。作为补充，Agentverse是一个开放的、云无关的目录，已托管超过200万个智能体，解决了智能体可发现性的关键问题。Fetch AI由DeepMind联合创始人Humayun Sheikh领导，旨在为非人类网络交互的新时代构建基础架构，整合支付路径和安全数据交换，使智能体能够从推荐走向完整的交易能力。

最后，Meta、芝加哥大学和加州大学伯克利分校的进一步研究推出了DreamGym，这是一个旨在大幅降低使用强化学习（RL）训练大型语言模型（LLM）智能体的高成本和复杂性的框架。DreamGym模拟强化学习环境，动态调整任务难度，使智能体能够高效、有效地学习。这种方法仅使用合成交互就能达到与传统强化学习算法相当的性能，甚至在仅使用最少的真实世界数据的情况下，将“模拟到现实”训练提升了40%以上。这一创新可以使先进的强化学习智能体训练对以前因基础设施负担和实时环境风险而却步的企业变得可行。

分析师视角

今天的公告描绘了一幅清晰的图景：人工智能行业正在迅速成熟，超越了单纯的生成能力，现在专注于实际应用、增强自主性以及强大的基础架构。OpenAI 的 Codex-Max 和 Google 的 Gemini 3 Pro 在智能代理编程领域的正面交锋，预示着一场争夺开发者心智份额的激烈军备竞赛，而实际任务完成能力正成为最终的差异化因素。CraftStory 的出现凸显了一个关键的市场动态：尽管来自巨头的通用模型占据头条，但专业化人工智能，尤其是在 B2B 场景中，可以在视频时长等特定维度实现显著突破。Fetch AI 提出的宏伟愿景强调，向“代理型网络”（Agentic Web）的转变不仅需要强大的模型，还需要信任、验证和互操作性等多个层面——这些要素将决定真正自主 AI 系统的成败。随着企业寻求将 AI 投入运营，预计我们将看到持续的专业化发展，以及对安全、可靠且经济高效的代理工作流的日益关注。

内容来源

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