前言
大家好，我是一万伏特
2026年2月6日，AI 编程领域迎来了历史性的一天。
Anthropic 发布 Claude Opus 4.6，OpenAI 紧随其后放出 GPT-5.3-Codex。两大巨头同一天更新旗舰模型，火药味十足。
HN 上 Opus 4.6 的帖子拿下 1561 分、669 条评论；Codex 紧随其后 1035 分、395 条评论。这不是普通的版本更新，这是一场正面对决。
我花了几个小时扒完两边的官方文档、技术博客和工程案例，给大家做一份真正有深度的对比分析。
一、Claude Opus 4.6：让 AI 学会"组队"
1.1 核心突破：Agent Teams（智能体团队）
这次 Opus 4.6 最重磅的更新是 Agent Teams——多个 Claude 实例可以并行协作，像一个真正的开发团队一样工作。
工作机制：
- 一个 Claude 担任"Team Lead"，负责任务分配和协调
- 多个"Teammate"各自独立工作，拥有独立的上下文窗口
- Teammate 之间可以直接通信，互相 challenge 对方的方案
- 共享任务列表，自动协调避免重复工作
与 Subagent 的区别：
| 维度 | Subagent | Agent Team |
|---|---|---|
| 通信方式 | 只能向主 Agent 汇报 | Teammate 之间可直接对话 |
| 协调方式 | 主 Agent 统一管理 | 共享任务列表，自协调 |
| Token 消耗 | 较低（结果被压缩返回） | 较高（每个 Teammate 独立上下文） |
| 适用场景 | 简单并行任务 | 需要讨论和协作的复杂任务 |
最佳使用场景：
- 多假设并行调试（不同 Teammate 验证不同假设）
- 跨层级开发（前端、后端、测试各一个 Teammate）
- 研究与 Review（多角度探索同一问题）
1.2 实战案例：16 个 Claude 从零写出 C 编译器
Anthropic 的研究员 Nicholas Carlini 做了一个疯狂的实验：
任务： 用 Rust 从零写一个 C 编译器，能编译 Linux 内核
配置：
- 16 个 Claude Agent 并行工作
- 每个 Agent 运行在独立 Docker 容器中
- 共享一个 Git 仓库，通过 Git 同步和合并
结果：
- 近 2000 个 Claude Code Session
- 花费约 $20,000 API 费用
- 产出 10 万行代码
- 成功编译 Linux 6.9（支持 x86、ARM、RISC-V）
关键技术细节：
- 任务锁机制：Agent 通过在
current_tasks/目录创建文件来"锁定"任务，Git 的同步机制自动处理冲突，防止两个 Agent 做同一件事 - 无限循环脚本：
while true; do
COMMIT=$(git rev-parse --short=6 HEAD)
claude --dangerously-skip-permissions \
-p "$(cat AGENT_PROMPT.md)" \
--model claude-opus-X-Y &> "agent_logs/agent_${COMMIT}.log"
done
- 自动合并：每个 Agent 完成任务后 pull → merge → push，Claude 足够聪明能自己处理 merge conflict
- 没有编排 Agent：研究员故意不用中央调度，让每个 Claude 自己决定"下一步做什么"
项目已开源： github.com/anthropics/claudes-c-compiler
1.3 100 万 Token 上下文窗口
Opus 级别模型首次支持 1M Token 上下文（Beta）。
这意味着什么？
- 可以一次性塞进去整个中型代码库
- 不需要频繁做上下文切换
- 长对话不会"失忆"
配合新的 Compaction（压缩） 功能，即使超长任务也不会被 Token 限制卡住——模型会自动总结之前的上下文。
1.4 自适应思考（Adaptive Thinking）
Opus 4.6 会根据任务复杂度自动调整思考深度：
- 简单问题：快速响应
- 复杂问题：深度推理，多次自我验证
如果觉得模型"想太多"，可以用 /effort 参数手动调低。
1.5 安全能力：500 个零日漏洞
Opus 4.6 在测试中发现了 500 个开源代码的零日漏洞（据 Axios 报道）。这说明它的代码审查和安全分析能力已经达到专业水平。
二、GPT-5.3-Codex：第一个"参与创造自己"的模型
2.1 核心突破：自我迭代开发
OpenAI 在发布文中明确说：
"GPT-5.3-Codex is our first model that was instrumental in creating itself."
什么意思？Codex 团队在开发过程中，用早期版本的 5.3-Codex 来：
- Debug 自己的训练过程
- 管理自己的部署
- 诊断测试结果和评估
模型参与了自己的诞生。这是 AI 发展史上的一个里程碑。
2.2 实时交互：边工作边聊
以前的模型是"给任务 → 等结果"。5.3-Codex 支持实时交互：
- 模型工作时会频繁更新进度
- 你可以随时插话、问问题、调整方向
- 不丢失上下文
这更像和一个真人同事协作，而不是给一个工具下指令。
2.3 性能提升
| 指标 | 提升 |
|---|---|
| 速度 | 比 5.2-Codex 快 25% |
| Token 效率 | 同等任务消耗更少 Token |
| SWE-Bench Pro | 业界最高分 |
| Terminal-Bench 2.0 | 业界最高分（且 Token 消耗最少） |
2.4 全栈能力
5.3-Codex 不只是代码模型，它能做：
- PRD 文档
- PPT 演示
- 数据分析（Excel/Sheets）
- 用户研究
- 测试和指标
OpenAI 的目标是让它成为通用型技术工作 Agent。
2.5 实战案例：自主开发两款游戏
OpenAI 让 5.3-Codex 完全自主开发了两款游戏：
- 一款赛车游戏（Codex App 发布时的 Demo 升级版）
- 一款潜水游戏
过程：
- 使用 "develop web game" skill
- 只给模糊指令如"fix the bug"、"improve the game"
- 模型自主迭代，耗时数天，消耗数百万 Token
- 最终产出可玩的完整游戏
三、深度对比
3.1 架构理念对比
| 维度 | Claude Opus 4.6 | GPT-5.3-Codex |
|---|---|---|
| 核心理念 | 多 Agent 协作 | 单 Agent 全能 |
| 并行方式 | 多个独立实例组队 | 单实例内部并行 |
| 人机交互 | 任务完成后汇报 | 实时交互、边做边聊 |
| 上下文策略 | 超长上下文 + 压缩 | 高效 Token 使用 |
3.2 跑分对比
| 评测 | Opus 4.6 | Codex 5.3 | 说明 |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.0 | 🥇 并列第一 | 🥇 并列第一 | 终端技能 |
| SWE-Bench Pro | 未公布 | 🥇 第一 | 真实软件工程（4种语言） |
| GDPval-AA | 🥇 领先 144 Elo | 匹配 5.2 | 知识工作任务 |
| Humanity's Last Exam | 🥇 第一 | 未公布 | 复杂推理 |
| OSWorld | 未公布 | 大幅领先 | 计算机操作 |
| BrowseComp | 🥇 第一 | 未公布 | 信息检索 |
3.3 定价对比
| 模型 | 输入价格 | 输出价格 |
|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | $5/百万 Token | $25/百万 Token |
| GPT-5.3-Codex | 未公布 | 未公布 |
四、我的深度分析
4.1 两种不同的 AI 协作哲学
Anthropic 的思路： 既然单个 AI 有局限，那就让多个 AI 组队。Agent Teams 本质上是把软件工程的团队协作模式复制到了 AI 上。
OpenAI 的思路： 打造一个足够强的单体 AI，能自己处理所有事情，人类只需要实时监督和调整。
两种思路没有对错，适用于不同场景：
- 复杂工程项目、需要多角度验证 → Agent Teams 更合适
- 快速迭代、强调人机交互 → 单体 + 实时交互更高效
4.2 真正的技术差距在哪？
说实话，在单任务能力上，两个模型已经非常接近。真正的差距在于：
- 上下文能力：Opus 4.6 的 1M Token 窗口是碾压级优势
- 协作能力：Agent Teams 目前只有 Claude 有
- 交互体验：Codex 的实时交互更流畅
- Token 效率：Codex 更省钱
4.3 对开发者的实际影响
如果你做大型项目：
- Opus 4.6 的长上下文 + Agent Teams 是刚需
- 可以让多个 Claude 分别负责不同模块
如果你做日常开发：
- Codex 的速度和交互体验更好
- 25% 的速度提升在高频使用时很明显
最佳实践：两个都用
- 用 Opus 4.6 做代码审查（安全漏洞检测能力强）
- 用 Codex 做日常编码（快速迭代）
- 让它们互相 Review 对方的代码
五、总结
这次双雄对决，没有明确的输赢。
Claude Opus 4.6 展示了 AI 协作的未来——16 个 Claude 写出 10 万行编译器代码，这在一年前是不可想象的。
GPT-5.3-Codex 展示了 AI 自我进化的可能——模型参与创造自己，这是 AGI 路上的重要一步。
对于我们开发者来说，最实际的影响是：AI 编程助手的能力又上了一个台阶。
不管你选哪个，2026 年不会用 AI 写代码的程序员，真的要开始担心了。
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