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快过年了，最近国内AI老热闹了，元宝送红包，千问送奶茶，火药味十足，运营更是一套一套的，再看看国外，人家直接双双上模型，给新年打了一手双响炮。

Anthropic 刚把 Claude Opus 4.6 端上来，
OpenAI 转头就甩出 GPT-5.3-Codex，而且 Codex 不是“PPT 发布”，在 App、CLI、IDE 插件里已经能直接用。

更关键的是，这两次更新都不是那种

“参数 +1%，大家散了吧”

而是路线非常清晰的强化：

• Claude 继续往「通用智能、长上下文、复杂思考」走
• Codex 则彻底站在「代码、工程、智能体执行力」这一边

如果你平时：

• 要写代码
• 要写文档
• 要做分析
• 或者已经在用 Agent 搭工作流

那这次更新，大概率会影响你接下来怎么用模型。

以下均为官方数据

👉文末附带获取方法

• 常规可用：200K token
• 测试版：100 万 token
• 最大输出：128K token（相比上一代 64K 翻倍）

这在很多场景下意味着什么？

• 一整个代码仓库
• 一整份研究资料
• 多轮、长时间不间断的对话

可以一次性放进模型的工作记忆里。

在 MRCR v2 八针 1M（大海捞针）测试中，Opus 4.6 比 Sonnet 4.5 整整高出了 57 分

这个提升非常直观地体现在：

你不需要频繁帮它“回忆上下文”。

Opus 4.6 这次引入了 Adaptive Thinking（自适应思考）。

简单说就是：

• 简单问题 → 不强行长推理
• 复杂问题 → 自动加深思考
• 高级用户 → 可以把 effort 拉到 max

当对话或 Agent 任务快要打到上下文上限时，Claude 会自动把早期内容压缩成摘要，再用摘要继续对话。

本次更新Claude也集成到了PowerPoint侧边栏中，让它在创建新内容之前读取现有的布局、字体和母版。

Claude可以根据客户模板构建演示文稿、对现有幻灯片进行针对性编辑。

在价格方面，API价格保持不变，还是＄5/\(25每百万token（输入/输出）。

如果是超过20万token的上下文，这里会有额外定价，是\)10/$37.50每百万token。

如果你主要在做：

• 长文写作
• 产品方案、研究分析
• 多轮复杂对话
• 对表达准确性要求很高的任务

那 Claude Opus 4.6 非常对路。

一句话总结：

Claude Opus 4.6 更像一个耐心、克制、逻辑感很强的合作者。

GPT-5.3-Codex 融合了：

• GPT-5.2-Codex 的编码能力
• GPT-5.2 的推理能力和专业知识

结果是一个非常明确的变化：

• 以前：能写函数
• 现在：开始理解项目结构、多文件关系、真实工作流

再加上 整体推理速度提升 25% ，Codex 已经很适合被长期放在 IDE 或 CLI 里“盯活”。

简单说，就是让 AI：

• 看屏幕截图
• 操作真实的电脑界面
• 完成桌面级任务

成绩是：

• 人类基准：72%
• GPT-5.2-Codex：38.2%
• GPT-5.2：37.9%
• GPT-5.3-Codex：64.7%

在目前最接近程序员真实工作方式的评测之一的Terminal-Bench 2.0测试（终端编程，在真实终端环境里完成编程任务）中，两家唯一可正面对比的指标上：

• GPT-5.3-Codex 比 Claude Opus 4.6 高 12 分

而在GPT其他版本模型下，GPT-5.3-Codex 相比

• 相比 GPT-5.2-Codex，高了13.3 个点
• 相比通用 GPT-5.2，高了15.1 个点

在纯工程场景下，Codex 的优势非常清晰！！！代码方面直接碾压其他模型

如果你的痛点是：

• 日常开发节奏太慢
• 旧代码难读、难改
• 想快速搭 demo / PoC
• 学新语言或新框架

那 GPT-5.3-Codex 的目标很明确：

减少你真正敲代码的时间

这里不站队，只说事实。

• 定位
  • Claude：通用智能、复杂思考
  • Codex：代码、工程、智能体执行
• 风格
  • Claude：克制、严谨、稳定
  • Codex：高效、直接、行动派
• 输出重点
  • Claude：解释、分析、结构化思考
  • Codex：可执行代码、工具调用、任务完成
• 适合人群
  • Claude：内容、产品、研究、分析
  • Codex：工程、开发、自动化

• 主要写代码 → GPT-5.3-Codex
• 主要写方案 / 长文 / 分析 → Claude Opus 4.6
• 两种都干 → 分工协作

很多人已经在这么用：

1. 用 Claude Opus 4.6
   • 梳理需求
   • 写设计说明
   • 明确约束条件
2. 用 GPT-5.3-Codex
   • 实现代码
   • 修改多文件
   • Debug、重构
3. 再回到 Claude
   • 写文档
   • 做总结
   • 给出可读解释

这套流程，非常容易提升整体效率。

Claude Opus 4.6、GPT-5.3-Codex这些都可以通过升级原有账号的形式进行使用到

可以前往我们的自助代充导航网站：gptclaude.top

(复制到浏览器打开)

目前 Claude Code 更新最新版本可以直接使用到Opus 4.6，下面那个1M context是更长的上下文，但这也代表了更多的消耗。

而 GPT-5.3-Codex，目前还没有API，不过在app，CLI，IDE插件and网页版都能用了，有小伙伴反馈说更新后没有看到，如果没有发现5.3-codex的可以重新登录一下获取模型，或者手动修改配置文件，像这样

如果是vscode插件的话，更新重启之后就可以看到啦~

如果你只用于这些编程模型，不是很想升级的话，这里推荐我自己也在用的中转站，可以使用到Claude code、Codex、Gemini，一份套餐可以享受到三大顶尖编程工具协同高效配合，感兴趣的可以看一下往期文章👇

教你在国内用一个套餐同时体验到Claude Code+Codex两大AI编程助手

这次模型更新给人的一个明显感觉是：

大模型的竞争，正在从“参数、跑分”转向细节、体验和工作流适配。

你不一定需要“最强的模型”，而是需要一个更适合你干活的模型。

最近感觉各厂的模型更新都没有像之前一样频繁开发布会了，仿佛模型更新已经成为了一种日常迭代，都开始卷更全面的Agent了。

最后欢迎在评论区聊聊你的使用场景，你会更倾向于把模型放在哪些场景上呢？

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最后感谢大家能够看到文章的最后，如果你觉得这篇文章对你有启发或者帮助，不妨点个关注，你的支持将是我最大的动力，谢谢！