OpenAI hat mit GPT-5.1-Codex-Max ein neues KI-Modell für Softwareentwickler vorgestellt, das mit beeindruckender Effizienz überzeugt.
In Kürze
- 42% Effizienzsteigerung im Vergleich zum Vorgänger
- Innovative „Compaction“-Funktion für lange Aufgaben
- Optimiert für Windows-Umgebungen und Codex Command Line Interface
Einführung des neuen KI-Modells: GPT-5.1-Codex-Max
OpenAI hat ein neues KI-Modell auf den Markt gebracht: GPT-5.1-Codex-Max. Dieses Modell ist speziell für die Softwareentwicklung konzipiert und beeindruckt mit seiner Fähigkeit, auch lange und komplexe Aufgaben effizient zu bewältigen. Mit einer Effizienzsteigerung von 42 Prozent im Vergleich zu seinem Vorgänger setzt es neue Maßstäbe und hat in einem bedeutenden Test, dem „SWE-Bench Verified“, besser abgeschnitten als die neuesten Modelle von Anthropic und Google.
Herausragende Funktionen
Ein herausragendes Feature des neuen Modells ist die sogenannte „Compaction“-Funktion. Diese ermöglicht es dem KI-Modell, während seiner Arbeit unwichtige Informationen automatisch zu komprimieren und zu entfernen. Das ist besonders nützlich bei Aufgaben, die über 24 Stunden dauern, da das Modell so den Überblick behält und nicht im Informationsdschungel verloren geht.
Optimierung für Windows-Umgebungen
Das GPT-5.1-Codex-Max wurde zudem so optimiert, dass es in Windows-Umgebungen besonders gut funktioniert. Dies soll die Zusammenarbeit im Codex Command Line Interface erheblich verbessern. Viele Ingenieure bei OpenAI nutzen dieses System bereits intensiv und profitieren von den neuen Möglichkeiten.
Verfügbarkeit und Empfehlungen
Für die Nutzer von ChatGPT Plus, Pro und anderen Angeboten von OpenAI ist das neue Modell ab sofort verfügbar und ersetzt das vorherige GPT-5.1-Codex. Die Preise für die Nutzung des neuen Modells sind noch nicht bekannt. OpenAI hat außerdem betont, dass trotz der Fortschritte in der KI-Technologie die menschliche Kontrolle unerlässlich bleibt. Es wird empfohlen, die Ergebnisse des Modells vor der Anwendung sorgfältig zu überprüfen.
Quellen
- Quelle: OpenAI
- Der ursprüngliche Artikel wurde hier veröffentlicht
- Dieser Artikel wurde im Podcast KI-Briefing-Daily behandelt. Die Folge kannst du hier anhören.
