In una mossa che consolida ulteriormente la sua leadership nel campo dell’Intelligenza Artificiale, OpenAI ha presentato GPT-5.1-Codex-Max, un nuovo e sofisticato modello di coding agentico. Questo rilascio non è solo un aggiornamento, ma un significativo salto in avanti nell’ingegneria del software assistita dall’IA, promettendo un ragionamento a lungo termine notevolmente migliorato, una maggiore efficienza e capacità interattive in tempo reale. GPT-5.1-Codex-Max è destinato a sostituire il suo predecessore come modello predefinito in tutti gli ambienti integrati con Codex.
Il nuovo modello è concepito per agire come un vero e proprio agente di sviluppo software persistente e ad alto contesto, in grado di gestire attività che un tempo richiedevano l’attenzione e la supervisione costante di un ingegnere umano. La sua architettura gli permette di affrontare sfide complesse come refactoring su larga scala, flussi di lavoro di debugging articolati e compiti che si estendono su più finestre di contesto. La prova più eclatante della sua capacità risiede nei risultati dei benchmark competitivi, dove il modello non solo eguaglia, ma supera i suoi diretti rivali.
L’introduzione di Codex-Max arriva subito dopo il lancio del potente Gemini 3 Pro di Google, ma OpenAI è riuscita a dimostrare una superiorità o parità misurabile nei benchmark di coding cruciali. Su SWE-Bench Verified, il modello ha raggiunto una precisione impressionante del 77,9% con uno sforzo di ragionamento molto elevato, superando il 76,2% di Gemini 3 Pro. Analogamente, ha ottenuto il punteggio più alto in Terminal-Bench 2.0, con una precisione del 58,1% contro il 54,2% di Gemini, e ha mantenuto la parità nel LiveCodeBench Pro, un benchmark competitivo per la valutazione della qualità del coding.
Questi risultati non rappresentano solo guadagni incrementali, ma indicano che Codex-Max stabilisce un limite superiore sia in termini di correttezza del codice che di usabilità nel mondo reale, specialmente in presenza di carichi di ragionamento estesi. Il modello mostra miglioramenti misurabili anche rispetto al precedente GPT-5.1-Codex, con un aumento significativo dell’accuratezza su benchmark come SWE-Lancer IC SWE, passando dal 66,3% al 79,9%.
L’Innovazione Architetturale: Il Ragionamento a Lungo Termine tramite Compattazione
Il cuore del miglioramento tecnico di GPT-5.1-Codex-Max è un meccanismo architettonico chiamato compattazione. Questa funzionalità cruciale consente al modello di ragionare in modo efficace su sessioni di input-output estese, mantenendo le informazioni contestuali chiave e scartando selettivamente i dettagli irrilevanti man mano che si avvicina al limite della finestra di contesto. Questo permette di fatto un lavoro continuo su milioni di token senza il degrado delle prestazioni tipico dei modelli precedenti.
Internamente, è stato osservato che il modello è in grado di completare attività della durata di oltre 24 ore, tra cui refactoring in più fasi, iterazioni basate su test e debugging autonomo. Oltre a estendere il ragionamento, la compattazione migliora anche l’efficienza dei token: con un livello di ragionamento medio, Codex-Max utilizza circa il 30% in meno di token rispetto al suo predecessore, un dettaglio che ha implicazioni dirette in termini di costi e latenza per gli utenti.
GPT-5.1-Codex-Max è immediatamente disponibile negli ambienti basati su Codex, come la command line interface ufficiale (@openai/codex), ed è destinato a essere integrato nelle estensioni IDE e negli ambienti di coding interattivi. Sebbene non sia ancora disponibile tramite API pubblica, il suo impatto è già tangibile. Il modello è in grado di interagire con simulazioni e strumenti live, come dimostrato con un simulatore interattivo di gradiente di policy CartPole e un esploratore di ottica basato sulla legge di Snell. Queste interfacce dimostrano la capacità del modello di ragionare in tempo reale e di mantenere una sessione di sviluppo interattiva, collegando calcolo, visualizzazione e implementazione in un unico ciclo.
OpenAI ha già evidenziato il valore interno del modello, riferendo che il 95% dei suoi ingegneri utilizza Codex settimanalmente e, in seguito all’adozione, ha registrato una media di circa il 70% in più di pull request, sottolineando l’impatto critico dello strumento sulla velocità di sviluppo.
Nonostante la sua autonomia, OpenAI mantiene un approccio cauto in termini di sicurezza, sottolineando che Codex-Max, pur essendo il modello di sicurezza informatica più efficiente implementato finora, deve essere considerato un assistente di programmazione, non un sostituto della revisione umana. Il modello opera con sandboxing rigoroso e accesso alla rete disabilitato per impostazione predefinita, mitigando i rischi legati a potenziali usi dannosi e garantendo la trasparenza del codice generato attraverso l’emissione di log di terminale e citazioni di test.