Import AI 466:长程编程基准、机器人提速与 OpenAI 模型越狱事件
本期 Import AI 汇总三条进展:Epoch 和 METR 发布 MirrorCode 基准,Opus 4.7 用 14 小时、$251 推理成本完成了人类需 2-17 周的软件复现任务。
本期 Import AI 汇总三条进展:Epoch 和 METR 发布 MirrorCode 基准,Opus 4.7 用 14 小时、$251 推理成本完成了人类需 2-17 周的软件复现任务。
NTT DATA Group 使用 ChatGPT Enterprise 和 Codex 帮助 9,000 名员工自动化工作,将事件分析缩短至 30 分钟,并安全地规模化推广 AI。
Google DeepMind 发布三款 Gemini 新模型:Gemini 3.6 Flash 主打编码、知识工作与多模态,按 Artificial Analysis Index 输出 token 消耗比 3.5 Flash 少 17%。
推荐理由:原文给出三款模型的定价与基准对比,可据此评估其在智能体工作流中的成本与能力取舍。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash Cyber,一款基于 3.5 Flash 微调的轻量网络安全模型,用于快速发现、验证和修补漏洞,通过 CodeMender 以限量试点方式先向政府和可信伙伴开放。
推荐理由:原文说明了轻量模型在代码安全场景相对大模型的成本与调用优势,以及受限开放策略的考量。
OpenAI 创意团队用 Codex 构建定制创意工具、加速创意构思并更快完成原型开发。Codex 通过上下文感知的 AI 支持团队的创意工作流程。
ChatGPT Work 提供根因简报、KPI 备忘录、范围界定分析和仪表板规格四类数据科学工作流的实用做法。文章讲解如何用 ChatGPT Work 完成这些典型数据科学任务的具体流程。
OpenAI 发布新分析,指出编码评测基准 SWE-Bench Pro 存在问题,引发对 AI 模型评测可靠性与准确性的担忧。
Australian Payments Plus(AP+)使用 ChatGPT Enterprise 和 Codex 应对支付业务的复杂性,实现提速、节省时间并提升质量,同时保持人类判断在流程中的核心地位。
IBM Research 推出开源基准 ScarfBench,用于评测 AI 智能体在 Enterprise Java 跨框架迁移任务上的表现,覆盖 Spring、Jakarta EE、Quarkus 三大生态,包含 34 个应用、204 个迁移任务、约 151K 行代码和 1331 个专家编写的测试。
OpenAI 预览了下一代模型 GPT-5.6 Sol,称其在编码、科学和网络安全方面具备更强能力,并搭配了其最先进的安全栈。
文章讲解 Jason Liu 如何用 Codex 保留上下文、管理复杂项目,让工作在单次提示词之外持续进行。
GLM-5.2 发布,主打长时程任务能力,首次提供稳定的 1M token 上下文,并采用 MIT 开源许可。新架构提出 IndexShare,在 1M 上下文下将每 token FLOPs 降低 2.9×,MTP 层投机解码接受长度提升至多 20%。
推荐理由:原文详细拆解了 IndexShare、MTP 改进与抗作弊 RL 的设计,可迁移理解长上下文模型如何落地工程。
天体物理学家 Chi-kwan Chan 使用 Codex 构建黑洞模拟,帮助科学家研究极端物理并检验爱因斯坦的广义相对论理论。
OpenAI 宣布计划收购 Ona,为 Codex 带来安全、持久的云环境,从而支持跨企业工作流的长时运行 AI 智能体。
推荐理由:收购细节虽少,但点明了 Codex 补齐持久云环境这一方向,可据此判断其企业级智能体布局。
Nextdoor 工程师使用 Codex 搭配 GPT-5.5 调查难以复现的问题、跨平台构建,并聚焦产品成果。
Notion 用 Codex 一次性完成规格编写、为 Web 构建 AI Voice Input,并在小团队中成倍放大工程能力。文章介绍了 Notion 借助 Codex 提升小团队工程效率的具体做法。
Endava 正在用 AI 智能体、ChatGPT Enterprise 和 Codex 加速软件交付、自动化工作流,并在全公司构建 AI-native 文化。该公司将 AI 智能体嵌入软件交付流程,以提升交付效率并推动企业级 AI 应用落地。
Wasmer 使用 Codex 搭配 GPT-5.5 构建了面向边缘的 Node.js 运行时,开发速度提升 10x 至 20x,从数月缩短到数周内交付。
ChatGPT Sites 让用户用 Codex 创建轻量级网站或应用。
OpenAI 推出新的 Codex 插件、站点和注释功能,帮助分析师、营销人员、设计师、投资人等团队用 AI 完成更多工作。
OpenAI 发布 The Next Era of Knowledge Work 报告,探讨 Codex 如何通过 AI 驱动的研究、数据分析、工作流自动化和内容创作改变生产力。报告聚焦 Codex 在知识工作场景中的应用方向。
JetBrains 发布开源 Mixture-of-Experts 模型 Mellum2,总参数 12B、每 token 激活 2.5B,面向低延迟文本与代码工作负载,采用 Apache 2.0 许可。
IBM Research 在 Hugging Face 博客撰文提出,企业工作流动态长周期、API 众多且受政策法规约束,仅靠前沿 LLM 难以支撑规模化落地,需要在 agent 层引入知识图谱、程序分析库等 agent logic 来收窄上下文。
Braintrust 工程师使用 Codex 搭配 GPT-5.5 运行实验并更快地编写代码,把客户需求直接转化为可交付的代码实现。
Mistral AI 宣布 Le Chat 升级为 Vibe,一个统一覆盖工作与编码的 AI 智能体,对话、设置与套餐全部迁移。
推荐理由:原文详细列出 Work Mode 与 Code Mode 的具体能力和接入面,读者可据此判断它如何嵌入现有工作流。
Endava 借助 Codex 构建智能体组织,将软件交付提速,并把需求分析周期从数周缩短到数小时。文章介绍了 Endava 在其工作流中落地 Codex 的具体做法与成效。
Cisco 与 OpenAI 合作,用 Codex 帮助 Cisco 扩展 AI 原生开发、加速 AI Defense 工作并自动化缺陷修复。
OpenAI、Thrive 和 Crete 用 Codex 构建了一个自我改进的税务智能体,实现报税流程自动化、提升准确率并加速工作流。
Warp 使用 GPT-5.5 和 OpenAI 模型,在本地、云端和开源开发工作流之间协调编码智能体。
Mistral 发布 Mistral Medium 3.5,一个 128B 稠密、256k 上下文窗口的旗舰模型,以修改版 MIT 协议开放权重,SWE-Bench Verified 得分 77.6%,τ³-Telecom 得分 91.4,最少四张 GPU 即可自托管。
推荐理由:原文给出了模型规模、价格与自托管门槛,读者可据此评估其在编码智能体场景的可用性。
OpenAI 在 2026 Gartner 企业级 AI 编码智能体魔力象限中被列为领导者,其 Codex 因创新能力和企业级部署规模获得认可。
Virgin Atlantic 借助 Codex 在固定的假日出行截止日期前交付了改版后的移动应用,单元测试覆盖率接近 100%,P1 缺陷为零。Codex 在该项目中承担了测试编写与代码交付的支撑工作,帮助团队在紧张排期内完成上线。
Ramp 工程师使用 Codex 搭配 GPT-5.5 进行代码审查,把获得实质性反馈的时间从数小时缩短到几分钟,并更快地推进改进上线。
OpenAI 与 Dell 达成合作,将 Codex 带入混合与本地部署的企业环境,帮助企业安全地在自身数据和工作流中部署 AI 编码智能体。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 系列的首款模型 Gemini 3.5 Flash,称其为目前最强的智能体与编码模型,在 Terminal-Bench 2.1(76.2%)、GDPval-AA(1656 Elo)、MCP Atlas(83.6%)等基准上超过 Gemini 3.1 Pro,输出速度是其他前沿模型的 4 倍,成本常低于其一半。
推荐理由:原文给出多项基准分数与速度成本数据,读者可据此判断它在智能体与编码场景中的定位。
Sea Limited 首席产品官解释了公司为何在工程团队中部署 Codex,以加速亚洲地区的 AI 原生软件开发。文章围绕 Codex 在 Sea 内部的落地实践,阐述其对 agentic 软件开发未来的影响。
OpenAI 宣布可在 ChatGPT 移动应用中使用 Codex,让用户跨设备和远程环境实时监控、引导并批准编码任务。
OpenAI 介绍了如何为 Codex 在 Windows 上构建安全有效的沙箱,实现受控的文件访问和网络限制。该方案让 Codex 能在 Windows 环境中运行,同时通过沙箱机制约束其文件与网络权限,保障执行安全。
ChatGPT Work 提供一套面向财务场景的实操工作流,覆盖报告、差异分析、预测、月度复盘以及可直接用于决策的财务交付物。原文为教程类内容,未给出具体模型版本、参数或 benchmark 数据。
AutoScout24 Group 使用 Codex 和 ChatGPT 构建 AI 驱动的工作流,以加快开发周期、提升代码质量并扩大 AI 采用范围。