OpenAI：GPT-5就是All in One，整合各種產品

2025/05/17

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GPT-5將會集大成於一體？！

就在發佈“最強程式設計智能體Codex”之後，OpenAI又接著在Reddit舉行了“有問必答”活動。

公司研究副總裁Jerry Tworek，劇透了下一代基礎模型GPT-5的最新消息：

為了減少模型切換，未來計畫將Codex、Operator、Deep Research和Memory整合在一起。

除此之外，其他Codex團隊成員也紛紛開啟了爆料模式，比如：

Codex最初只是一個附帶項目，啟動原因是他們意識到在內部工作流中未充分利用好模型；

Okk，下面我們一起吃瓜。

整體而言，OpenAI團隊這次主要分享了Codex的詳細情況，以及公司未來的發展計畫。

為了儘量貼合問答者原意，我們直接以對話形式展開。

Q1: 為什麼要用TypeScript編寫Codex CLI工具，而不是Python？

A1: 因為開發者對TypeScript比較熟悉，而且它適合用於UI（包括終端介面）。不過，未來會有一個高性能引擎，支援多種語言的繫結，開發者可以使用自己熟悉的語言進行擴展。

Q2: 為什麼選擇在雲上運行程式碼，而不是在本地運行Agent（比如使用MCP）？

A2: 雖然Codex CLI可以在本地運行Agent，但受限於電腦性能，通常是單執行緒的。而在雲端運行可以實現平行化和沙盒化，這樣可以讓模型在無人監督的情況下安全地運行程式碼。

Q3: 團隊在使用Codex時，發現了那些與目前的“氛圍編碼（vibe coding）”不同的範式轉變？開發這個工具的靈感是什麼？

A3: 主要區別是可以同時生成大量程式碼版本，然後從中選擇程式碼質量最好的版本。這就好比你可以培養一大批喜歡程式設計的小程式設計師，然後從中挑選出最佳程式碼版本。事實上，Codex工具最初是一些工程師的業餘項目，他們對在OpenAI的日常工作中沒有充分利用模型感到沮喪，因此才想到要開發它。

Q4: GPT-5是否有可能不僅僅幫助編寫程式碼，還能在電腦上完成更多工？換句話說，它是否會成為一個真正的助手，而不僅僅是提供建議？

A4: GPT-5是我們的下一代基礎模型，核心目標是提升現有模型的能力，減少模型切換。

目前已經有一個可以在電腦上執行任務的產品——Operator。雖然它目前仍處於研究預覽階段，但未來會進行改進，成為一個非常有用的工具。

未來計畫是將現有的工具（如Codex、Operator、Deep Research、Memory）整合在一起，使它們感覺像一個整體。

Q5: Codex只適合高級工程師嗎？

A5: 可能對那些想解決繁瑣問題而非超級難題的人來說更合適。

Q6: Codex是否通過搜尋有效地利用了有關庫和其他資源的最新知識？

A6: 它目前主要利用載入到容器執行階段的資訊，包括GitHub倉庫和其他在容器設定期間載入的檔案。它並不直接訪問最新的庫文件或通過搜尋獲取即時資訊。

不過，我們正在考慮如何讓模型更好地利用最新知識。未來可能會結合檢索增強生成（RAG）技術，通過動態引用外部知識庫來解決資訊落伍的問題。

Q7: OpenAI是否有類似《Absolute Zero: Reinforced Self-play Reasoning with Zero Data》論文中提到的研究方法，比如讓編碼LLM通過“自我博弈”和強化學習（RL）來提高編碼水平？

A7: 在Codex項目中，我們使用了強化學習來提升模型的編碼能力、程式碼風格以及報告工作的準確性。

作為強化學習領域的研究者，我們對這類研究方向感到興奮，並且認為強化學習在LLM和編碼領域的應用前景廣闊。

Q8: 如果量化Codex提升的程式設計效率，現在的整體開發效率提升了多少？

A8: 目前還處於早期階段，但內部資料顯示，如果項目從一開始就充分利用Codex智能體，程式碼和功能交付量可以提升約3倍。

相比以往，良好的軟體工程實踐越來越重要，包括清晰的程式碼模組劃分、對關鍵功能的充分測試、高效的測試流程，以及便於快速稽核的程式碼結構。當這些因素與Codex的自動化能力相結合，就能大幅提升開發效率。

Q9: Codex團隊認為10年後軟體工程將會是什麼樣子？

A9: 我們期望能夠高效且可靠地將軟體需求轉化為可運行的軟體版本。

Q10: 如何確保Codex用來增強人類開發人員的能力而不是取代他們，特別是那些依靠邊做邊學的初級開發人員和自學成才的程式設計師？

A10：通過提供類似優秀老師的角色，降低新手入門的難度，幫助新一代程式設計師更快地學習。

當前的模型（如Codex）還遠不能取代擁有更長記憶和更廣泛背景知識的人類。如果模型能夠承擔部分工作，人類將有更多機會專注於他們真正擅長的事情。

最後，團隊表示將面向Plus/Pro使用者推出免費API積分，以供使用者使用Codex CLI。

更多回答可移步𝕏知名博主光頭哥的首頁，裡面主要涉及Codex的功能細節講解。

與此同時，OpenAI官方還發佈了一份“Codex上手指南”。

裡面主要包含了以下內容：

Codex基礎介紹

(量子位)