OpenAI：GPT-5就是All in One，集成各种产品
GPT-5 将会集大成于一体？！
，OpenAI 又接着在 Reddit 举行了" 有问必答 " 活动。
公司研究副总裁 Jerry Tworek，剧透了下一代基础模型 GPT-5 的最新消息：
为了减少模型切换，未来计划将 Codex、Operator、Deep Research 和 Memory 整合在一起。
除此之外，其他 Codex 团队成员也纷纷开启了爆料模式，比如：
Codex 最初只是一个附带项目，启动原因是他们意识到在内部工作流中未充分利用好模型；
内部在使用 Codex 时，编程效率提升了约 3 倍；
OpenAI 正在探索灵活的定价方案，包括按需付费；
o3-pro 或 codex-1-pro 最终将在团队能力允许的情况下推出；
……
Okk，下面我们一起吃瓜。
回应 10 大重点问题
整体而言，OpenAI 团队这次主要分享了 Codex 的详细情况，以及公司未来的发展计划。
为了尽量贴合问答者原意，我们直接以对话形式展开。
Q1: 为什么要用 TypeScript 编写 Codex CLI 工具，而不是 Python？
A1: 因为开发者对 TypeScript 比较熟悉，而且它适合用于 UI（包括终端界面）。不过，未来会有一个高性能引擎，支持多种语言的绑定，开发者可以使用自己熟悉的语言进行扩展。
Q2: 为什么选择在云上运行代码，而不是在本地运行 Agent（比如使用 MCP）？
A2: 虽然 Codex CLI 可以在本地运行 Agent，但受限于计算机性能，通常是单线程的。而在云端运行可以实现并行化和沙盒化，这样可以让模型在无人监督的情况下安全地运行代码。
Q3: 团队在使用 Codex 时，发现了哪些与目前的 " 氛围编码（vibe coding）" 不同的范式转变？开发这个工具的灵感是什么？
A3: 主要区别是可以同时生成大量代码版本，然后从中选择代码质量最好的版本。这就好比你可以培养一大批喜欢编程的小程序员，然后从中挑选出最佳代码版本。事实上，Codex 工具最初是一些工程师的业余项目，他们对在 OpenAI 的日常工作中没有充分利用模型感到沮丧，因此才想到要开发它。
Q4: GPT-5 是否有可能不仅仅帮助编写代码，还能在计算机上完成更多任务？换句话说，它是否会成为一个真正的助手，而不仅仅是提供建议？
A4: GPT-5 是我们的下一代基础模型，核心目标是提升现有模型的能力，减少模型切换。
目前已经有一个可以在计算机上执行任务的产品—— Operator。虽然它目前仍处于研究预览阶段，但未来会进行改进，成为一个非常有用的工具。
未来计划是将现有的工具（如 Codex、Operator、Deep Research、Memory）整合在一起，使它们感觉像一个整体。
Q5: Codex 只适合高级工程师吗？
A5: 可能对那些想解决繁琐问题而非超级难题的人来说更合适。
Q6: Codex 是否通过搜索有效地利用了有关库和其他资源的最新知识？
A6: 它目前主要利用加载到容器运行时的信息，包括 GitHub 仓库和其他在容器设置期间加载的文件。它并不直接访问最新的库文档或通过搜索获取实时信息。
不过，我们正在考虑如何让模型更好地利用最新知识。未来可能会结合检索增强生成（RAG）技术，通过动态引用外部知识库来解决信息落伍的问题。
Q7: OpenAI 是否有类似《Absolute Zero: Reinforced Self-play Reasoning with Zero Data》论文中提到的研究方法，比如让编码 LLM 通过 " 自我博弈 " 和强化学习（RL）来提高编码水平？
A7: 在 Codex 项目中，我们使用了强化学习来提升模型的编码能力、代码风格以及报告工作的准确性。
作为强化学习领域的研究者，我们对这类研究方向感到兴奋，并且认为强化学习在 LLM 和编码领域的应用前景广阔。
Q8: 如果量化 Codex 提升的编程效率，现在的整体开发效率提升了多少？
A8: 目前还处于早期阶段，但内部数据显示，如果项目从一开始就充分利用 Codex 智能体，代码和功能交付量可以提升约 3 倍。
相比以往，良好的软件工程实践越来越重要，包括清晰的代码模块划分、对关键功能的充分测试、高效的测试流程，以及便于快速审核的代码结构。当这些因素与 Codex 的自动化能力相结合，就能大幅提升开发效率。
Q9: Codex 团队认为 10 年后软件工程将会是什么样子？
A9: 我们期望能够高效且可靠地将软件需求转化为可运行的软件版本。
Q10: 如何确保 Codex 用来增强人类开发人员的能力而不是取代他们，特别是那些依靠边做边学的初级开发人员和自学成才的程序员？
A10：通过提供类似优秀老师的角色，降低新手入门的难度，帮助新一代程序员更快地学习。
当前的模型（如 Codex）还远不能取代拥有更长记忆和更广泛背景知识的人类。如果模型能够承担部分工作，人类将有更多机会专注于他们真正擅长的事情。
最后，团队表示将面向 Plus/Pro 用户推出免费 API 积分，以供用户使用 Codex CLI。
更多回答可移步知名博主光头哥的主页，里面主要涉及 Codex 的功能细节讲解。
One More Thing
与此同时，OpenAI 官方还发布了一份 "Codex 上手指南 "。
里面主要包含了以下内容：
Codex 基础介绍
如何连接你的 GitHub？
怎样向 Codex 提交任务以及运行？
有哪些提示词技巧？
感兴趣的旁友，可戳下方链接～
Codex 上手指南：
https://platform.openai.com/docs/codex
参考链接：
[ 1 ] https://www.reddit.com/r/ChatGPT/comments/1ko3tp1/ama_with_openai_codex_team/
[ 2 ] https://x.com/AndrewCurran_/status/1923448161621696712
[ 3 ] https://x.com/btibor91/status/1923511453002145854
[ 4 ] https://x.com/OpenAIDevs/status/1923492740526112819
— 完 —
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