就在剛剛，硅谷 AI 圈上演了一出「火星撞地球」。

OpenAI 和 Anthropic 像約好了一樣，同時甩出了自家的重磅更新：Claude Opus 4.6 和 GPT-5.3-Codex。

如果說昨晚之前，我們還在討論「怎么寫好 Prompt 輔助工作」；那么今天凌晨，我們可能被迫要學(xué)會「如何作為老板去管理 AI 員工」。

AI 造 AI，順便接管你的電腦

就在昨天，Sam Altman 剛在 X 平臺上凡爾賽了一把 Codex 的「百萬活躍用戶」里程碑。短短一天后，OpenAI 再次乘勝追擊，扔出王炸——GPT-5.3-Codex。

技術(shù)文檔里藏著一句極具分量的話：「這是我們第一個在創(chuàng)造自己的過程中，發(fā)揮了關(guān)鍵作用的模型。」

說人話就是：AI 已經(jīng)學(xué)會了自己寫代碼、自己找 Bug，甚至開始自己訓(xùn)練下一代的 AI 了。這種自我進(jìn)化能力，也直接體現(xiàn)在了一連串跑分?jǐn)?shù)據(jù)上。

還記得那個模擬人類操作電腦的 OSWorld-Verified 基準(zhǔn)測試嗎？前代模型只有 38.2% 的準(zhǔn)確率，連及格線都夠不上。

但這次，GPT-5.3-Codex 直接跳漲到了 64.7%！

要知道，人類的平均水平也就 72%。這意味著，AI 距離像你一樣熟練地甩鼠標(biāo)、切屏、操作軟件，只剩下一層窗戶紙的距離。

而在 Terminal-Bench 2.0（命令行操作）中，它更是拿下了 77.3% 的高分，把 GPT-5.2（62.2%）遠(yuǎn)遠(yuǎn)甩在身后。

知名 SWE-Bench Pro 基準(zhǔn)測試覆蓋四種編程語言，不僅抗污染，還全是真實(shí)世界的硬核工程難題。

GPT-5.3-Codex 在這里不僅拿下了 SOTA（最高水平），而且用的 Token 比以往任何模型都少。這意味著什么？意味著它不僅干活猛，解決問題的路徑還比人類更短、更省錢。

OpenAI 甚至展示了它獨(dú)立構(gòu)建的能力：

在幾天內(nèi)，它從零構(gòu)建了一款包含多張地圖的賽車游戲 v2，順手還搞定了一款管理氧氣系統(tǒng)的深海潛水游戲。

最讓我印象深刻的是 GPT-5.3-Codex 對模糊意圖的理解。

在構(gòu)建「Quiet KPI」落地頁時，它自動把「年度計劃」換算成了「打折后的月付價格」，甚至還貼心地自動補(bǔ)充了用戶評價輪播——這一切，都不需要你下指令。

OpenAI 的野心已經(jīng)寫在臉上了：以前微軟常說 AI 將會成為人類的副駕駛（Copilot），但現(xiàn)在 AI 更想做那個能掌控方向盤、甚至能自己修車的司機(jī)。

對了，還有一個有趣的細(xì)節(jié)。

此前外界盛傳 OpenAI 對英偉達(dá)的 AI 芯片頗有微詞，但這次官方博客特地強(qiáng)調(diào)：GPT-5.3-Codex 的設(shè)計、訓(xùn)練和部署都在 NVIDIA GB200 NVL72 系統(tǒng)上完成。

這一波高情商的「感謝英偉達(dá)」，屬實(shí)是給足了黃仁勛面子。

告別「金魚記憶」Claude 迎來絕地反擊

在 GPT-5.3-Codex 發(fā)布的前后腳，Anthropic 也端出了自己的春節(jié)大禮包。

壞消息是，大家期待的 Claude「中杯」Sonnet 模型沒有更新；但好消息是，Anthropic 直接端出了「超大杯」—— Claude Opus 4.6。

相比于 OpenAI 在「行動力」上的激進(jìn)，Anthropic 今天發(fā)布的 Claude Opus 4.6 則是在「思考力」和「可用性」上死磕。

很多企業(yè)用戶都有一個名為 Context Rot（上下文腐蝕）的痛點(diǎn)：號稱支持 200k 上下文，但塞進(jìn)去的數(shù)據(jù)一多，AI 就開始顧頭不顧尾。

這次，Claude Opus 4.6 拿出的數(shù)據(jù)簡直是「降維打擊」。

在 MRCR v2（長文本大海撈針）測試中，Claude Opus 4.6 的召回率高達(dá) 76%。

作為對比，上一代 Sonnet 4.5 只有慘不忍睹的 18.5%。從某種程度上說，這是一個從基本不可用到「高可靠」的質(zhì)變。

這是 Claude Opus 4.6 首次引入了真正可用的 1M 上下文窗口。

這意味著什么？意味著你可以把幾百頁的財報、幾十萬字的代碼庫直接扔給它，它不僅能讀完，還能精準(zhǔn)地告訴你第 342 頁腳注里的那個數(shù)字有問題。

更讓打工人眼前一亮的是它的生產(chǎn)力功能。

一方面，Anthropic 這回直接把 Claude 塞進(jìn)了 Excel 和 PowerPoint。它能根據(jù) Excel 數(shù)據(jù)直接生成 PPT，不僅保留排版風(fēng)格，連字體和模板都能對齊。在 Claude Cowork 協(xié)作環(huán)境中，它甚至能進(jìn)行自主多任務(wù)處理。

另一方面，Anthropic 順勢在 Claude Code 中推出了實(shí)驗性的 Agent Teams 功能，讓普通開發(fā)者也能體驗這種「指揮千軍萬馬」的感覺：

• 角色分工：你可以指定一個 Claude Session 擔(dān)任 Team Lead（組長），它不干臟活累活，專門負(fù)責(zé)拆解任務(wù)、分配工單、合并代碼；其他的 Session 則是隊友（Teammates），各自領(lǐng)任務(wù)去干。
• 獨(dú)立作戰(zhàn)：每個隊友都有獨(dú)立的上下文窗口（不用擔(dān)心 Token 爆炸），它們甚至能背著你互相發(fā)消息（Inter-agent messaging），討論技術(shù)細(xì)節(jié)，最后只把結(jié)果匯報給組長。
• 并行賽馬：這東西有什么用？想象一下查一個頑固 Bug，你可以生成 5 個 Agent，分別驗證 5 種不同的假設(shè)，像「賽馬」一樣并行排雷；或者在 Code Review 時，讓一個隊友扮「安全專家」查漏洞，一個扮「架構(gòu)師」看性能，互不干擾。

為了展示 Opus 4.6 的極限，Anthropic 的研究員 Nicholas Carlini 搞了個瘋狂的實(shí)驗：Agent Teams（智能體團(tuán)隊）。

他沒有親自寫代碼，而是扔了 2 萬美元 的 API 額度，讓 16 個 Claude Opus 4.6 組成一個「全自動軟件開發(fā)團(tuán)隊」。

結(jié)果在短短兩周內(nèi)，這群 AI 自主進(jìn)行了 2000 多個編程會話，從零手寫了一個 10 萬行代碼的 C 語言編譯器（基于 Rust）。

這個 AI 寫的編譯器，還成功編譯了 Linux 6.9 內(nèi)核（涵蓋 x86、ARM 和 RISC-V 架構(gòu)），甚至跑通了 Doom 游戲。

雖然它還不夠完美（比如生成的代碼效率不如 GCC），但這個案例也表明我們不再是和 AI 一起編程，而是看著一個 AI 團(tuán)隊自主協(xié)作、查錯、推進(jìn)項目。

此外，它還學(xué)會了 Adaptive Thinking（自適應(yīng)推理），能根據(jù)難度自己決定「想多久」。加上新增的「智能強(qiáng)度」控制，你可以在 Low 到 Max 四檔之間切換。

定價方面，Anthropic 這次很良心，維持在每百萬 Token $5/$25 的基礎(chǔ)定價?？磥硎菫榱藫屨计髽I(yè)級市場，鐵了心要和 OpenAI 卷到底。

一個是激進(jìn)天才，一個是靠譜老牛

知名 AI 評測人 Dan Shipper 在第一時間搞了個「盲測」（Vibe Check），他的評價非常精準(zhǔn)：

Claude Opus 4.6 是「高上限，高方差」（High Ceiling, High Variance）。

它像是一個才華橫溢但偶爾跳脫的天才。在測試中，它直接解決了一個讓 iOS 團(tuán)隊卡了兩個月的功能難題；在 LFG Benchmark 中拿到了 9.25/10 的高分。

但它偶爾也會「過度自信」，一本正經(jīng)地胡說八道。如果你需要突破性的靈感，選它。

GPT-5.3-Codex 是「高可靠，低方差」（High Reliability, Low Variance）。

它像是一個經(jīng)驗豐富、絕不掉鏈子的資深工程師。推理速度提升 25%，幾乎不犯低級錯誤，穩(wěn)健得讓人心安。

雖然在創(chuàng)造性任務(wù)上略遜一籌（LFG 得分 7.5/10），但在日常的 Coding 和運(yùn)維任務(wù)中，它是最高效的老黃牛。如果你需要穩(wěn)定交付，選它。

時間步入 2026 年，我們的角色開始發(fā)生變化。

在這個時間節(jié)點(diǎn)，對于普通用戶而言，最大的變化莫過于此：Prompt Engineering（提示詞工程）的重要性正在下降，而 Agent Management（智能體管理）的能力開始浮出水面。

當(dāng) ChatGPT 可以自主修 Bug 甚至操作你的終端，當(dāng) Claude 可以一次性吞吐 100 萬字并精準(zhǔn)定位細(xì)節(jié)時，我們不再需要像教小學(xué)生一樣，把指令拆解得碎碎念。

我們需要做的，是學(xué)會如何以「管理者」的身份，去定義目標(biāo)、審核結(jié)果、以及——決定在什么時候，把什么任務(wù)交給哪位「員工」。

這就是 2026 年的新職場：你的團(tuán)隊里混入了一群硅基天才，而你是唯一的碳基老板。