📅 最后更新：2026年2月6日
作者：搬石头的马农
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摘要：2026年2月6日，Anthropic与OpenAI同时发布旗舰模型Claude Opus 4.6和GPT-5.3-Codex。Opus 4.6首次支持100万Token上下文窗口，引入多智能体团队协作功能，在Terminal-Bench 2.0等基准测试中领先，并通过从零构建C编译器验证了强大的自主编码能力。GPT-5.3-Codex则主打速度提升25%、实时交互协作和语音播报功能，在SWE-Bench Pro达到56.8%。本文深度对比两款模型的核心能力、基准测试成绩和定价策略，分析AI编程工具对开发者工作方式的深远影响。
关键词：Claude Opus 4.6、GPT-5.3-Codex、AI编程、智能体、大模型对比、Anthropic、OpenAI
2026年2月6日凌晨，Anthropic与OpenAI几乎同时亮出王牌，这场"神仙打架"释放了哪些信号？
📢 前言：一场蓄谋已久的"巧合"
就在昨天，Anthropic和OpenAI还在为AI广告问题隔空互怼。谁能想到，今天凌晨两家就不约而同地发布了各自的旗舰模型——Claude Opus 4.6 和 GPT-5.3-Codex。
这哪是巧合？分明是一场精心策划的正面对决。
作为开发者，我们最关心的问题只有一个：谁更能帮我写代码？
🧠 Claude Opus 4.6：百万Token上下文 + 智能体军团
核心升级亮点
1. 百万Token上下文窗口
Opus 4.6 首次突破百万Token大关。这意味着什么？你可以把整个中型项目的代码库一次性喂给它，让它理解全局架构后再动手改代码。
更重要的是，Anthropic解决了困扰业界已久的"上下文腐烂"问题。在MRCR v2测试中，Opus 4.6拿下76%的准确率，而上一代Sonnet 4.5只有可怜的18.5%。
2. 智能体团队协作
借鉴了Kimi K2.5的思路，Claude Code现在支持多智能体并行工作。想象一下：一个Agent负责前端，一个搞后端，一个写测试，还有一个做代码审查——全自动协调，你只需要喝咖啡。
3. 实战验证：从零构建C编译器
Anthropic的研究员做了一个疯狂实验：用16个智能体从零开始写了一个基于Rust的C语言编译器。
结果如何？
📝 10万行代码
💰 花费2万美元
⏱️ 耗时两周
✅ 能编译Linux内核、FFmpeg、Redis、PostgreSQL
🎮 终极测试：成功运行了Doom！
代码已开源：claudes-c-compiler
基准测试成绩单
测试项目 Opus 4.6表现
Terminal-Bench 2.0 🥇 最高分
人类最后的考试 🥇 领先所有前沿模型
GDPval-AA 比GPT-5.2高144 Elo分
BrowseComp 🥇 最佳信息检索能力
定价
保持不变：5/百万输入𝑇𝑜𝑘𝑒𝑛，
25/百万输出Token ⚡ GPT-5.3-Codex：速度提升25%，野心不止于编码 核心升级亮点
- 性能与速度双提升
GPT-5.3-Codex融合了前代的编码能力和推理能力，同时速度提升了25%。在资源消耗上也更加节省。
-
基准测试刷榜 测试项目 成绩 SWE-Bench Pro 56.8% Terminal-Bench 2.0 77.3%
-
实时交互式协作
这是OpenAI这次主打的差异化特性：你可以在GPT-5.3-Codex工作时实时与它对话，提问、讨论方案、调整方向——全程不丢失上下文。
它甚至会语音播报自己的工作进度，让你随时掌控全局。
- Beyond Coding：全能工作助理
OpenAI的野心不止于写代码。GPT-5.3-Codex要覆盖软件开发的完整生命周期：
调试与部署
监控与运维
产品需求文档
用户研究
测试与指标分析
美学能力再进化
OpenAI一直在强调AI的"审美"能力。这次他们让GPT-5.3-Codex自主迭代开发了两款游戏：
🏎️ 赛车游戏2.0
🤿 潜水探险游戏
整个开发过程消耗了数百万Token，全程自主迭代。 定价
包含在ChatGPT付费套餐中，API暂未开放。 🆚 正面对决：谁是开发者的最佳拍档？ 对比维度 Claude Opus 4.6 GPT-5.3-Codex 上下文窗口 100万Token 未公布具体数值 智能体协作 ✅ 多Agent团队 ✅ 实时交互指导 Terminal-Bench 2.0 最高分（具体未公布） 77.3% 特色能力 长时间自主工作流 语音播报+实时协作 API定价 5/
25 每百万Token 暂未开放API
开源验证 C编译器项目 游戏Demo
💡 我的观点：开发者工作方式正在被重新定义
从这次发布可以看出一个明显趋势：人类开发者的角色正在从"写代码的人"变成"指挥AI写代码的人"。
Anthropic研究员的那句话说得很到位：
"虽然没有人类参与编写代码，但研究人员不断重新设计测试，在智能体程序互相干扰时构建CI管道，并在所有16个智能体程序都卡在同一个bug时创建变通方法。"
未来的开发者技能树可能要加上：
🎯 如何设计有效的AI提示词
🎯 如何搭建让AI高效工作的环境
🎯 如何监督和纠正多个并行AI的工作
🚀 写在最后
春节前的这波发布只是开始。据传DeepSeek v4也即将登场，国内大模型厂商必然不会坐视不理。
2026年的AI编程工具之战，才刚刚拉开序幕。
你更看好哪一款？欢迎在评论区分享你的看法！
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本文基于公开信息整理分析，观点仅代表个人看法。
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