GPT 5.1 Codex Max

ما هو GPT-5.1-Codex-Max؟

GPT-5.1-Codex-Max هو نموذج من عائلة Codex تم ضبطه وبُنِي خصيصًا من أجل سير عمل البرمجة المعتمدة على الوكيل — أي المهام الهندسية الذاتية متعددة الخطوات مثل إعادة الهيكلة على مستوى المستودع، جلسات تصحيح الأخطاء الطويلة، حلقات الوكيل الممتدة لساعات، مراجعة الشيفرة، واستخدام الأدوات برمجيًا. وهو موجَّه لسير عمل المطوّرين حيث يجب على النموذج أن:

• يحافظ على الحالة عبر العديد من التعديلات والتفاعلات؛
• يشغّل الأدوات والطرفيات (تشغيل الاختبارات، التجميع، التثبيت، إصدار أوامر git) كجزء من سلسلة مؤتمتة؛
• ينتج تصحيحات، ويشغّل الاختبارات، ويقدّم سجلات قابلة للتتبع ومراجع للمخرجات

الميزات الرئيسية

• الضغط وسياق النوافذ المتعددة: تم تدريبه أصيلًا على ضغط السجل والعمل بانسجام عبر عدة نوافذ سياق، ما يتيح الاستمرارية على مستوى المشروع.
• استخدام أدوات وكيلية (الطرفية + الأدوات): قدرة محسّنة على تشغيل تسلسلات الطرفية، التثبيت/البناء/الاختبار، والتفاعل مع مخرجات البرامج.
• كفاءة أعلى في التوكنات: مصمَّم لتخصيص التوكنات بكفاءة أكبر للمهام الصغيرة مع استخدام تشغيل تفكير أطول للمهام المعقّدة.
• إعادة الهيكلة والتعديلات الكبيرة: أداء أفضل في إعادة الهيكلة عبر الملفات، وعمليات الترحيل، وتصحيحات على مستوى المستودع (تقييمات داخلية لدى OpenAI).
• أوضاع جهد الاستدلال: مستويات جديدة لجهد الاستدلال لحالات التفكير الأطول كثيفة الحساب (مثل Extra High / xhigh للوظائف غير الحساسة للكمون).

القدرات التقنية (ما يتقنه)

• إعادة هيكلة بعيدة المدى وحلقات تكرارية: يمكنه الحفاظ على جلسات طويلة (تشير عروض داخلية لدى OpenAI إلى >24 ساعة) لإعادة الهيكلة وتصحيح الأخطاء على مستوى المشروع عبر التكرار، وتشغيل الاختبارات، وتلخيص الإخفاقات وتحديث الشيفرة.
• إصلاح أخطاء واقعية: أداء قوي في مقاييس ترقيع المستودعات الواقعية (SWE-Bench Verified: تفيد OpenAI بنسبة 77.9% لـ Codex-Max في إعدادات xhigh/جهد إضافي).
• إتقان الطرفية/الأدوات: يقرأ السجلات، يستدعي المترجمات/الاختبارات، يحرّر الملفات، ينشئ PRs — أي يعمل كوكيل أصيل للطرفية باستدعاءات أدوات صريحة وقابلة للفحص.
• المدخلات المقبولة: مطالبات نصية قياسية إضافة إلى مقتطفات شيفرة، لقطات للمستودعات (عبر تكاملات الأدوات/IDE)، لقطات شاشة/نوافذ في واجهات Codex حيث تم تمكين الرؤية، وطلبات استدعاء أدوات (مثل تشغيل npm test، فتح ملف، إنشاء PR).
• المخرجات المنتجة: تصحيحات شيفرة (الفروق diffs أو PRs)، تقارير اختبارات، سجلات تشغيل خطوة بخطوة، شروح باللغة الطبيعية وتعليقات مراجعة شيفرة مشروحة. وعند استخدامه كوكيل، يمكنه إصدار استدعاءات أدوات مُهيكلة وإجراءات متابعة.

أداء المعايير القياسية (نتائج مختارة وسياق)

• SWE-bench Verified (n=500) — GPT-5.1-Codex (high): 73.7%؛ GPT-5.1-Codex-Max (xhigh): 77.9%. يقيس هذا المعيار مهامًا هندسية واقعية مستمدة من مشكلات GitHub ومشاريع مفتوحة المصدر.
• SWE-Lancer IC SWE: GPT-5.1-Codex: 66.3% → GPT-5.1-Codex-Max: 79.9% (أبلغت OpenAI عن تحسينات على قوائم محددة).
• Terminal-Bench 2.0: GPT-5.1-Codex: 52.8% → GPT-5.1-Codex-Max: 58.1% (تحسينات على تقييمات الطرفية/استخدام الأدوات التفاعلي).

القيود وأنماط الإخفاق

1. الاستخدام المزدوج / مخاطر الأمن السيبراني: القدرة المُعزَّزة على تشغيل الطرفية والأدوات تثير مخاوف الاستخدام المزدوج (يمكن أن تساعد في الأعمال الأمنية الدفاعية والهجومية معًا)؛ تؤكد OpenAI على ضوابط وصول متدرجة ورصد.
2. ليس محددًا بالكامل ولا دائمًا صحيحًا: رغم الأداء الهندسي الأقوى، قد يقترح النموذج تصحيحات غير صحيحة أو يغفل دلالات شيفرة دقيقة (إيجابيات/سلبيات كاذبة في كشف الأخطاء)، لذا تظل المراجعة البشرية واختبارات CI ضرورية.
3. مفاضلات التكلفة والكمون: أوضاع الجهد العالي (xhigh) تستهلك حسابًا/وقتًا أكثر؛ الحلقات الوكيلية الطويلة لعدة ساعات تستهلك الاعتمادات أو الميزانية. خطّط للتكلفة وحدود المعدل. ([مطورو OpenAI][2])
4. ضمانات السياق مقابل الاستمرارية الفعلية: يتيح الضغط استمرارية للمشاريع، لكن الضمانات الدقيقة حول التوكنات المحفوظة وكيفية تأثير الضغط على الحالات النادرة لا تُغني عن لقطات مستودع مُنسخة ومواسير قابلة لإعادة الإنتاج. استخدم الضغط كمساعد، لا كمصدر وحيد للحقيقة.

المقارنة مقابل Claude Opus 4.5 مقابل Gemini 3 Pro (على مستوى عالٍ)

• Anthropic — Claude Opus 4.5: تضع معايير المجتمع والصحافة عمومًا Opus 4.5 متقدمًا قليلًا على Codex-Max من حيث دقة إصلاح الأخطاء الخام (SWE-Bench)، مع نقاط قوة في التنسيق العلمي ومخرجات شديدة الإيجاز وكفؤة في التوكنات. غالبًا ما يكون Opus أعلى سعرًا لكل توكن لكنه قد يكون أكثر كفاءة في التوكنات عمليًا. تفوُّق Codex-Max يكمن في الضغط بعيد المدى، تكامل أدوات الطرفية، وكفاءة التكلفة للحلقات الوكيلية الطويلة.
• عائلة Google Gemini (3 Pro وغيرها): تظل نماذج Gemini قوية على المقاييس متعددة الوسائط والاستدلال العام؛ في مجال الترميز تختلف النتائج بحسب الأطر. Codex-Max مُصمَّم خصيصًا للبرمجة الوكيلية ويتكامل مع سير عمل أدوات التطوير بطريقة لا تقدّمها النماذج الشاملة افتراضيًا.

كيفية الوصول إلى واستخدام واجهة برمجة تطبيقات GPT-5.1 Codex Max

الخطوة 1: التسجيل للحصول على مفتاح واجهة برمجة التطبيقات

سجّل الدخول إلى cometapi.com. إذا لم تكن مستخدمًا لدينا بعد، فيُرجى التسجيل أولًا. سجّل الدخول إلى وحدة تحكم CometAPI. احصل على بيانات اعتماد الوصول (مفتاح API) للواجهة. انقر على "إضافة رمز" عند رمز API في المركز الشخصي، واحصل على مفتاح الرمز: sk-xxxxx ثم قدّم الطلب.

الخطوة 2: إرسال الطلبات إلى واجهة GPT-5.1-Codex-Max

حدّد نقطة النهاية “ gpt-5.1-codex-max” لإرسال طلب واجهة API واضبط جسم الطلب. تُستمد طريقة الطلب وجسمه من وثائق واجهة API على موقعنا. يوفّر موقعنا أيضًا اختبار Apifox لراحتك. استبدل <YOUR_API_KEY> بمفتاح CometAPI الفعلي من حسابك. يستدعي المطوّرون ذلك عبر واجهة الاستجابات / نقاط نهاية المحادثة.

أدرِج سؤالك أو طلبك في حقل المحتوى — فهذا ما سيردّ عليه النموذج. عالج استجابة الواجهة للحصول على الإجابة المُولَّدة.

الخطوة 3: استرجاع النتائج والتحقق منها

عالج استجابة الواجهة للحصول على الإجابة المُولَّدة. بعد المعالجة، تستجيب الواجهة بحالة المهمة وبيانات المخرجات.