GPT-5.1-Codex-Max کیا ہیں اور اسے کیسے استعمال کریں؟

19-20 نومبر 2025 کو OpenAI نے دو متعلقہ لیکن الگ اپ گریڈ جاری کیے: GPT-5.1-Codex-Max, Codex کے لیے ایک نیا ایجنٹی کوڈنگ ماڈل جو طویل افق کوڈنگ، ٹوکن کی کارکردگی، اور ملٹی ونڈو سیشنز کو برقرار رکھنے کے لیے "کمپیکشن" پر زور دیتا ہے۔ اور GPT-5.1 پرو، پیچیدہ، پیشہ ورانہ کام میں واضح، زیادہ قابل جوابات کے لیے تیار کردہ پرو ٹیر ChatGPT ماڈل۔

GPT-5.1-Codex-Max کیا ہے اور یہ کس مسئلے کو حل کرنے کی کوشش کر رہا ہے؟

GPT-5.1-Codex-Max OpenAI کا ایک خصوصی کوڈیکس ماڈل ہے جو ورک فلو کوڈنگ کے لیے بنایا گیا ہے جس کی ضرورت ہوتی ہے۔ پائیدار، طویل افق استدلال اور عملدرآمد. جہاں عام ماڈلز کو انتہائی لمبے سیاق و سباق کے ذریعے ٹرپ کیا جا سکتا ہے — مثال کے طور پر، ملٹی فائل ریفیکٹر، پیچیدہ ایجنٹ لوپس، یا مستقل CI/CD کام — کوڈیکس-میکس کو ڈیزائن کیا گیا ہے۔ متعدد سیاق و سباق کی کھڑکیوں میں خود بخود کومپیکٹ اور سیشن کی حالت کا نظم کریں۔، اس کو مربوط طریقے سے کام جاری رکھنے کے قابل بناتا ہے کیونکہ ایک ہی پروجیکٹ ہزاروں (یا اس سے زیادہ) ٹوکن پر محیط ہوتا ہے۔ OpenAI Codex-Max کو کوڈ کے قابل ایجنٹوں کو توسیع شدہ انجینئرنگ کے کام کے لیے حقیقی طور پر مفید بنانے کے اگلے قدم کے طور پر رکھتا ہے۔

GPT-5.1-Codex-Max کیا ہے اور یہ کس مسئلے کو حل کرنے کی کوشش کر رہا ہے؟

GPT-5.1-Codex-Max OpenAI کا ایک خصوصی کوڈیکس ماڈل ہے جو ورک فلو کوڈنگ کے لیے بنایا گیا ہے جس کی ضرورت ہوتی ہے۔ پائیدار، طویل افق استدلال اور عملدرآمد. جہاں عام ماڈلز کو انتہائی لمبے سیاق و سباق کے ذریعے ٹرپ کیا جا سکتا ہے — مثال کے طور پر، ملٹی فائل ریفیکٹر، پیچیدہ ایجنٹ لوپس، یا مستقل CI/CD کام — کوڈیکس-میکس کو ڈیزائن کیا گیا ہے۔ متعدد سیاق و سباق کی کھڑکیوں میں خود بخود کومپیکٹ اور سیشن کی حالت کا نظم کریں۔، اس کو مربوط طریقے سے کام جاری رکھنے کے قابل بناتا ہے کیونکہ ایک ہی پروجیکٹ ہزاروں (یا اس سے زیادہ) ٹوکن پر محیط ہوتا ہے۔

اسے OpenAI نے "ترقیاتی دور کے ہر مرحلے پر تیز، زیادہ ذہین، اور زیادہ ٹوکن موثر" کے طور پر بیان کیا ہے، اور واضح طور پر GPT-5.1-Codex کو کوڈیکس سطحوں میں ڈیفالٹ ماڈل کے طور پر تبدیل کرنے کا ارادہ رکھتا ہے۔

فیچر سنیپ شاٹ

• ملٹی ونڈو تسلسل کے لیے کومپیکشن: لاکھوں ٹوکنز اور گھنٹوں پر مربوط طریقے سے کام کرنے کے لیے اہم سیاق و سباق کو کاٹتا اور محفوظ رکھتا ہے۔ 0
• بہتر ٹوکن کی کارکردگی GPT-5.1-Codex کے مقابلے میں: کچھ کوڈ بینچ مارکس پر اسی طرح کی استدلال کی کوشش کے لیے ~30% کم سوچ ٹوکن۔
• طویل افق ایجنٹ کی استحکام: اندرونی طور پر کئی گھنٹے/ملٹی ڈے ایجنٹ لوپس کو برقرار رکھنے کے لیے مشاہدہ کیا گیا (اوپن اے آئی دستاویزی> 24-گھنٹے اندرونی رنز)۔
• پلیٹ فارم انضمام: Codex CLI، IDE ایکسٹینشنز، کلاؤڈ، اور کوڈ ریویو ٹولز کے اندر آج دستیاب ہے۔ API رسائی آنے والی ہے۔
• ونڈوز ماحول کی حمایت: اوپن اے آئی خاص طور پر نوٹ کرتا ہے کہ ونڈوز کو پہلی بار کوڈیکس ورک فلوز میں سپورٹ کیا گیا ہے، جس سے حقیقی دنیا کے ڈویلپر کی رسائی میں اضافہ ہوتا ہے۔

یہ مقابلہ کرنے والی مصنوعات سے کیسے موازنہ کرتا ہے (مثال کے طور پر، GitHub Copilot، دیگر کوڈنگ AIs)؟

GPT-5.1-Codex-Max کو فی درخواست مکمل کرنے والے ٹولز کے مقابلے میں زیادہ خود مختار، طویل افق کے ساتھی کے طور پر تیار کیا گیا ہے۔ جبکہ Copilot اور اسی طرح کے معاونین ایڈیٹر کے اندر قریب المدت تکمیلات پر سبقت لے جاتے ہیں، Codex-Max کی طاقتیں ملٹی سٹیپ ٹاسک کو ترتیب دینے، سیشنوں میں مربوط حالت کو برقرار رکھنے، اور ورک فلو کو سنبھالنے میں ہیں جن کے لیے منصوبہ بندی، جانچ اور تکرار کی ضرورت ہوتی ہے۔ اس نے کہا، زیادہ تر ٹیموں میں بہترین طریقہ ہائبرڈ ہوگا: پیچیدہ آٹومیشن اور پائیدار ایجنٹ کے کاموں کے لیے Codex-Max استعمال کریں اور لائن لیول کی تکمیل کے لیے ہلکے وزن کے معاونین کا استعمال کریں۔

GPT-5.1-Codex-Max کیسے کام کرتا ہے؟

"کمپیکشن" کیا ہے اور یہ طویل عرصے تک چلنے والے کام کو کیسے قابل بناتا ہے؟

ایک مرکزی تکنیکی پیشرفت ہے۔ کمپریشنایک داخلی طریقہ کار جو سیاق و سباق کے اہم ٹکڑوں کو محفوظ رکھتے ہوئے سیشن کی تاریخ کو کاٹتا ہے تاکہ ماڈل ہر جگہ مربوط کام جاری رکھ سکے۔ ایک سے زیادہ سیاق و سباق ونڈوز. عملی طور پر، اس کا مطلب ہے کہ کوڈیکس سیشنز جو ان کی سیاق و سباق کی حد تک پہنچتے ہیں ان کو کمپیکٹ کیا جائے گا (پرانے یا کم قدر والے ٹوکنز کا خلاصہ/محفوظ کیا گیا ہے) لہذا ایجنٹ کے پاس ایک تازہ ونڈو ہے اور وہ کام کے مکمل ہونے تک بار بار تکرار جاری رکھ سکتا ہے۔ OpenAI اندرونی رنز کی رپورٹ کرتا ہے جہاں ماڈل نے 24 گھنٹے سے زیادہ کاموں پر مسلسل کام کیا۔

انکولی استدلال اور ٹوکن کارکردگی

GPT-5.1-Codex-Max بہتر استدلال کی حکمت عملیوں کا اطلاق کرتا ہے جو اسے زیادہ ٹوکن کے لحاظ سے موثر بناتا ہے: OpenAI کے رپورٹ کردہ اندرونی معیارات میں، Max ماڈل GPT-5.1-Codex سے مماثل یا بہتر کارکردگی حاصل کرتا ہے جبکہ نمایاں طور پر کم "سوچنے والے" ٹوکنز کا استعمال کرتے ہوئے — OpenAI تقریباً حوالہ دیتا ہے۔ 30% کم مساوی استدلال کی کوشش پر چلتے وقت SWE-bench پر سوچ ٹوکن کی تصدیق کی جاتی ہے۔ یہ ماڈل غیر تاخیر سے متعلق حساس کاموں کے لیے ایک "اضافی ہائی (xhigh)" استدلال کی کوشش کا موڈ بھی متعارف کراتا ہے جو اسے اعلیٰ معیار کے نتائج حاصل کرنے کے لیے مزید داخلی استدلال خرچ کرنے کی اجازت دیتا ہے۔

سسٹم انضمام اور ایجنٹ ٹولنگ

Codex-Max کو کوڈیکس ورک فلوز (CLI، IDE ایکسٹینشنز، کلاؤڈ، اور کوڈ ریویو سرفیسز) کے اندر تقسیم کیا جا رہا ہے تاکہ یہ حقیقی ڈویلپر ٹول چینز کے ساتھ تعامل کر سکے۔ ابتدائی انضمام میں کوڈیکس CLI اور IDE ایجنٹس (VS Code، JetBrains، وغیرہ) شامل ہیں، API رسائی کے ساتھ پیروی کرنے کا منصوبہ بنایا گیا ہے۔ ڈیزائن کا مقصد نہ صرف بہتر کوڈ کی ترکیب ہے بلکہ ایک AI ہے جو ملٹی سٹیپ ورک فلوز چلا سکتا ہے: فائلیں کھولنا، ٹیسٹ چلانا، ناکامیوں کو ٹھیک کرنا، ریفیکٹر، اور دوبارہ چلنا۔

GPT-5.1-Codex-Max بینچ مارکس اور حقیقی کام پر کیسے کام کرتا ہے؟

مستقل استدلال اور طویل افق کے کام

تشخیصات پائیدار استدلال اور طویل افق کے کاموں میں قابل پیمائش بہتری کی طرف اشارہ کرتے ہیں:

• اوپن اے آئی کی اندرونی تشخیص: Codex-Max اندرونی تجربات میں "24 گھنٹے سے زیادہ" کاموں پر کام کر سکتا ہے اور کوڈیکس کو ڈویلپر ٹولنگ کے ساتھ مربوط کرنے سے اندرونی انجینئرنگ کی پیداواری صلاحیت میں اضافہ ہوا ہے (مثال کے طور پر، استعمال اور پل کی درخواست کے تھرو پٹ)۔ یہ OpenAI کے اندرونی دعوے ہیں اور حقیقی دنیا کی پیداواری صلاحیت میں ٹاسک لیول کی بہتری کی نشاندہی کرتے ہیں۔
• آزاد تشخیص (METR): METR کی آزاد رپورٹ نے ماپا 50٪ ٹائم افق کا مشاہدہ کیا گیا۔ GPT-5.1-Codex-Max کے لیے تقریباً 2 گھنٹے 40 منٹ (ایک وسیع اعتماد کے وقفے کے ساتھ)، GPT-5 کے 2 گھنٹے 17 منٹ سے تقابلی پیمائشوں میں - پائیدار ہم آہنگی میں ایک بامعنی آن ٹرینڈ بہتری۔ METR کا طریقہ کار اور CI تغیر پذیری پر زور دیتے ہیں، لیکن نتیجہ اس بیانیے کی حمایت کرتا ہے کہ Codex-Max عملی طویل افق کی کارکردگی کو بہتر بناتا ہے۔

کوڈ بینچ مارکس

OpenAI نے فرنٹیئر کوڈنگ کی تشخیص پر بہتر نتائج کی اطلاع دی ہے، خاص طور پر SWE-bench Verified جہاں GPT-5.1-Codex-Max بہتر ٹوکن کارکردگی کے ساتھ GPT-5.1-Codex کو پیچھے چھوڑتا ہے۔ کمپنی اس بات پر روشنی ڈالتی ہے کہ اسی "میڈیم" استدلال کی کوشش کے لیے میکس ماڈل تقریباً 30% کم سوچ ٹوکن استعمال کرتے ہوئے بہتر نتائج دیتا ہے۔ ان صارفین کے لیے جو طویل اندرونی استدلال کی اجازت دیتے ہیں، xhigh موڈ تاخیر کی قیمت پر جوابات کو مزید بڑھا سکتا ہے۔

GPT-5.1-Codex-Max GPT-5.1-Codex سے کیسے موازنہ کرتا ہے؟

کارکردگی اور مقصد میں فرق

• دائرہ کار: GPT-5.1-Codex GPT-5.1 فیملی کا ایک اعلیٰ کارکردگی کا کوڈنگ ویرینٹ تھا۔ کوڈیکس-میکس واضح طور پر ایک ایجنٹ، طویل افق جانشین ہے جس کا مطلب Codex اور Codex جیسے ماحول کے لیے تجویز کردہ ڈیفالٹ ہونا ہے۔
• ٹوکن کی کارکردگی: کوڈیکس-میکس ایس ڈبلیو ای بینچ اور اندرونی استعمال میں مادی ٹوکن کارکردگی کے فوائد (اوپن اے آئی کا ~30% کم سوچ ٹوکن کا دعویٰ) دکھاتا ہے۔
• سیاق و سباق کا انتظام: کوڈیکس-میکس ان کاموں کو برقرار رکھنے کے لیے کمپیکشن اور مقامی ملٹی ونڈو ہینڈلنگ متعارف کرواتا ہے جو ایک سیاق و سباق کی ونڈو سے زیادہ ہوتے ہیں۔ کوڈیکس نے مقامی طور پر ایک ہی پیمانے پر یہ صلاحیت فراہم نہیں کی۔
• ٹولنگ کی تیاری: Codex-Max CLI، IDE، اور کوڈ ریویو کی سطحوں پر ڈیفالٹ کوڈیکس ماڈل کے طور پر بھیجتا ہے، جو پروڈکشن ڈویلپر ورک فلو کے لیے منتقلی کا اشارہ دیتا ہے۔

کون سا ماڈل کب استعمال کریں؟

• GPT-5.1-Codex استعمال کریں۔ انٹرایکٹو کوڈنگ امداد، فوری ترمیم، چھوٹے ریفیکٹرز، اور کم تاخیر کے استعمال کے معاملات کے لیے جہاں پورا متعلقہ سیاق و سباق آسانی سے ایک ونڈو میں فٹ ہوجاتا ہے۔
• GPT-5.1-Codex-Max استعمال کریں۔ ملٹی فائل ریفیکٹرز، خودکار ایجنٹی کاموں کے لیے جن کے لیے بہت سے تکرار سائیکل، CI/CD جیسے ورک فلو کی ضرورت ہوتی ہے، یا جب آپ کو بہت سے تعاملات میں پروجیکٹ لیول کا نقطہ نظر رکھنے کے لیے ماڈل کی ضرورت ہوتی ہے۔

عملی فوری نمونے، اور بہترین نتائج کے لیے مثالیں؟

اشارہ کرنے والے پیٹرن جو اچھی طرح سے کام کرتے ہیں۔

• اہداف اور رکاوٹوں کے بارے میں واضح رہیں: "ریفیکٹر X، عوامی API کو محفوظ کریں، فنکشن کے نام رکھیں، اور ٹیسٹ A، B، C پاس کو یقینی بنائیں۔"
• کم سے کم تولیدی سیاق و سباق فراہم کریں: فیل ہونے والے ٹیسٹ سے لنک، اسٹیک ٹریس، اور متعلقہ فائل کے ٹکڑوں کو شامل کریں بجائے کہ پوری ریپوزٹری کو ڈمپ کریں۔ Codex-Max ضرورت کے مطابق تاریخ کو کمپیکٹ کرے گا۔
• پیچیدہ کاموں کے لیے مرحلہ وار ہدایات استعمال کریں: بڑی ملازمتوں کو ذیلی کاموں کی ترتیب میں توڑ دیں، اور کوڈیکس-میکس کو ان کے ذریعے اعادہ کرنے دیں (مثال کے طور پر، "1) ٹیسٹ چلائیں 2) ٹاپ 3 فیل ہونے والے ٹیسٹوں کو ٹھیک کریں 3) لنٹر چلائیں 4) تبدیلیوں کا خلاصہ کریں")۔
• وضاحتیں اور اختلافات کے لیے پوچھیں: پیچ اور ایک مختصر استدلال دونوں کی درخواست کریں تاکہ انسانی جائزہ لینے والے تیزی سے حفاظت اور ارادے کا جائزہ لے سکیں۔

مثال کے طور پر فوری ٹیمپلیٹس

ریفیکٹر ٹاسک

Refactor the payment/ ادائیگی کی پروسیسنگ کو نکالنے کے لیے ماڈیول payment/processor.py. موجودہ کال کرنے والوں کے لیے عوامی فنکشن کے دستخطوں کو مستحکم رکھیں۔ کے لیے یونٹ ٹیسٹ بنائیں process_payment() جو کامیابی، نیٹ ورک کی ناکامی، اور غلط کارڈ کا احاطہ کرتا ہے۔ ٹیسٹ سویٹ چلائیں اور ناکام ہونے والے ٹیسٹ اور ایک پیچ کو متحد ڈف فارمیٹ میں واپس کریں۔

بگ فکس + ٹیسٹ

"ایک ٹیسٹ tests/test_user_auth.py::test_token_refresh ٹریس بیک کے ساتھ ناکام ہوجاتا ہے۔ بنیادی وجہ کی چھان بین کریں، کم سے کم تبدیلیوں کے ساتھ حل تجویز کریں، اور رجعت کو روکنے کے لیے یونٹ ٹیسٹ شامل کریں۔ پیچ لگائیں اور ٹیسٹ چلائیں۔

تکراری PR نسل

"خصوصیت X کو نافذ کریں: اختتامی نقطہ شامل کریں۔ POST /api/export جو برآمدی نتائج کو جاری کرتا ہے اور اس کی تصدیق ہوتی ہے۔ اختتامی نقطہ بنائیں، دستاویزات شامل کریں، ٹیسٹ بنائیں، اور دستی اشیاء کی سمری اور چیک لسٹ کے ساتھ PR کھولیں۔

ان میں سے زیادہ تر کے لئے، کے ساتھ شروع کریں درمیانہ کوشش پر سوئچ کریں xhigh جب آپ کو ماڈل کی ضرورت ہو تو بہت سی فائلوں میں گہری استدلال کرنے اور ایک سے زیادہ ٹیسٹ کی تکرار۔

آپ GPT-5.1-Codex-Max تک کیسے رسائی حاصل کرتے ہیں۔

جہاں یہ آج دستیاب ہے۔

OpenAI نے GPT-5.1-Codex-Max میں ضم کر دیا ہے۔ کوڈیکس ٹولنگ آج: کوڈیکس سی ایل آئی، آئی ڈی ای ایکسٹینشنز، کلاؤڈ، اور کوڈ ریویو فلو Codex-Max کو بطور ڈیفالٹ استعمال کرتے ہیں (آپ Codex-Mini کا انتخاب کر سکتے ہیں)۔ API کی دستیابی کو تیار کرنا ہے۔ GitHub Copilot کے پاس عوامی پیش نظارہ ہیں جن میں GPT-5.1 اور Codex سیریز کے ماڈل شامل ہیں۔

ڈویلپرز GPT-5.1-Codex-Max اور تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔ GPT-5.1-Codex API CometAPI کے ذریعے۔ شروع کرنے کے لیے، کے ماڈل کی صلاحیتوں کو دریافت کریں۔CometAPI میں کھیل کے میدان اور تفصیلی ہدایات کے لیے API گائیڈ سے رجوع کریں۔ رسائی کرنے سے پہلے، براہ کرم یقینی بنائیں کہ آپ نے CometAPI میں لاگ ان کیا ہے اور API کلید حاصل کر لی ہے۔ ٹی ٹی کامeٹی اے پی آئی آپ کو انضمام میں مدد کے لیے سرکاری قیمت سے کہیں کم قیمت پیش کریں۔

جانے کے لیے تیار ہیں؟→ CometAPI کے لیے آج ہی سائن اپ کریں۔ !

اگر آپ AI پر مزید ٹپس، گائیڈز اور خبریں جاننا چاہتے ہیں تو ہمیں فالو کریں۔ VK, X اور Discord!

فوری آغاز (عملی مرحلہ وار)

1. یقینی بنائیں کہ آپ کی رسائی ہے: اپنے ChatGPT/Codex پروڈکٹ پلان (Plus, Pro, Business, Edu, Enterprise) کی تصدیق کریں یا آپ کا ڈویلپر API پلان GPT-5.1/Codex فیملی ماڈلز کو سپورٹ کرتا ہے۔
2. کوڈیکس CLI یا IDE ایکسٹینشن انسٹال کریں: اگر آپ کوڈ کے کاموں کو مقامی طور پر چلانا چاہتے ہیں تو VS Code/JetBrains/Xcode کے لیے Codex CLI یا Codex IDE ایکسٹینشن انسٹال کریں۔ معاون سیٹ اپ میں ٹولنگ ڈیفالٹ GPT-5.1-Codex-Max پر ہوگی۔
3. استدلال کی کوشش کا انتخاب کریں: کے ساتھ شروع درمیانہ زیادہ تر کاموں کے لیے کوشش۔ گہری ڈیبگنگ کے لیے، پیچیدہ ریفیکٹرز، یا جب آپ چاہتے ہیں کہ ماڈل سخت سوچے اور آپ کو جواب میں تاخیر کی پرواہ نہ ہو، اس پر سوئچ کریں۔ اعلی or xhigh طریقوں فوری چھوٹی اصلاحات کے لیے، کم معقول ہے۔
4. مخزن کا سیاق و سباق فراہم کریں: ماڈل کو ایک واضح نقطہ آغاز دیں — ایک ریپو یو آر ایل یا فائلوں کا ایک سیٹ اور ایک مختصر ہدایت (مثال کے طور پر، "ایسینک I/O استعمال کرنے کے لیے ادائیگی کے ماڈیول کو ریفیکٹر کریں اور یونٹ ٹیسٹ شامل کریں، فنکشن لیول کے معاہدے رکھیں")۔ Codex-Max تاریخ کو کمپیکٹ کرے گا کیونکہ یہ سیاق و سباق کی حدود تک پہنچتا ہے اور کام جاری رکھے گا۔
5. ٹیسٹ کے ساتھ اعادہ کریں: ماڈل کے پیچ تیار کرنے کے بعد، ٹیسٹ سویٹس چلائیں اور جاری سیشن کے حصے کے طور پر ناکامیوں کو فیڈ بیک کریں۔ کومپیکشن اور ملٹی ونڈو تسلسل کوڈیکس-میکس کو اہم ناکامی ٹیسٹ سیاق و سباق کو برقرار رکھنے اور اعادہ کرنے دیتا ہے۔

نتیجہ:

GPT-5.1-Codex-Max ایجنٹ کوڈنگ اسسٹنٹس کی طرف ایک اہم قدم کی نمائندگی کرتا ہے جو بہتر کارکردگی اور استدلال کے ساتھ پیچیدہ، طویل عرصے تک چلنے والے انجینئرنگ کاموں کو برقرار رکھ سکتا ہے۔ تکنیکی پیشرفت (کمپییکشن، استدلال کی کوشش کے طریقوں، ونڈوز ماحولیات کی تربیت) اسے جدید انجینئرنگ تنظیموں کے لیے غیر معمولی طور پر موزوں بناتی ہے - بشرطیکہ ٹیمیں ماڈل کو قدامت پسند آپریشنل کنٹرولز، واضح ہیومن ان دی لوپ پالیسیوں، اور مضبوط نگرانی کے ساتھ جوڑیں۔ ان ٹیموں کے لیے جو اسے احتیاط سے اپناتے ہیں، Codex-Max کے پاس سافٹ ویئر کے ڈیزائن، ٹیسٹ اور دیکھ بھال کے طریقے کو تبدیل کرنے کی صلاحیت ہے - بار بار ہونے والے انجینئرنگ گرنٹ کے کام کو انسانوں اور ماڈلز کے درمیان اعلیٰ قدر کے تعاون میں تبدیل کرنا۔