Kahapon, inilabas ng OpenAI ang bagong malaking modelo na GPT-5.4-Cyber. Tulad ng dami ng mga netizen, nagdala rin ang modelo na ito sa amin ng napakalakas na pakiramdam ng déjà vu.
Ang bagong modelo na ito ay halos ganap na tumutugma sa Claude Mythos na inilabas ni Anthropic sa nakaraang araw, mula sa target na user base, aplikasyon, hanggang sa pagsasagawa ng kampanya. Ang ganitong anyo ng 'malapit na pakikidigma' ay naging hindi na nakakatagong. Kahit ang New York Times ay nagsulat nang direkta sa kanilang pinakabagong ulat: "Tulad ng Anthropic, ang OpenAI..."
Hindi lamang ito nagaganap sa pinakamababang antas ng base model. Kung titingin ka sa mga bagong produkto na inilabas ng dalawang kumpanya, makikita mo na sila ay nagsisimula nang maging isang salamin ng isa’t isa!
Sa ilalim ng malinaw na ilaw ng kapital na merkado, mas malinaw ang pagkakatulad na ito. Kasalukuyan, ang pagpapahalaga ng dalawang kumpanya sa secondary market ay nasa malapit na antas, at kahit na ang Anthropic ay nasa kaunting itaas ng OpenAI sa nakaraang panahon dahil sa kanilang mabilis na pag-unlad sa enterprise market. Ang paghinga ng kapital ay pinakamalikhain; sa kanilang pananaw, ang dalawang unicorn na ito ay nagkakaroon ng parehong buntot.
Mukhang ang homogenisasyon ng pangunahang malaking modelo ay magdudulot ng pagkakatulad sa mga aplikasyon sa itaas.
Ngayon, gusto kong pag-usapan ang dalawang pangunahing kasangkapan na kumakatawan sa pinakamataas na antas ng AI-assisted programming sa kasalukuyan: ang Codex ng OpenAI at ang Claude Code ng Anthropic. Paano sila naging magkakatulad sa pag-unlad, mula sa kanilang dating pagkakahati-hati?
Mula sa pagkakahati hanggang sa pagkakasundo: Ang kasaysayan ng pag-unlad ng dalawang malalaking player
Ibalik ang oras sa ilang mga taon na ang nakalipas, ang Codex at Claude Code ay ganap na mga produkto ng dalawang iba’t ibang pilosopiya sa teknolohiya.
Ang pundasyon ng Codex ay ang prinsipyo na "sa lahat ng mga estilo ng pakikidigma, ang pagiging mabilis ang nagtatagumpay." Ito ay parang isang senior developer na may 5 taon ng karanasan na sumusunod sa iyo at handa na mag-completo ng code.
Sa konsepto ng OpenAI, ang Codex ay isang magaan at mataas na interaktibong terminal agent na nakatuon sa mabilis na pag-iterate at interaktibong pag-program. Napakabilis nito sa pagpapatakbo, at sa tulong ng Cerebras WSE-3 hardware, nakakamit nito ang isang throughput na 1000 tokens bawat segundo. Sa partikular na workflow, nag-aalok ang Codex ng tatlong malinaw na mode ng pag-apruba: mga rekomendasyon, awtomatikong pag-edit, at buong awtomatiko, upang panatilihin ang mga developer sa loob ng siklo. Ang ganitong disenyo ay lubos na sumasalungat sa mga developer na nangangailangan ng mabilis na pagbuo ng prototype at paghahandle ng mataas na interaksyon.
Sa kabilang panig, ang Claude Code ay mayroon na agad mula sa pagkakalikha nito ang isang malayo at mapagpahinga na katangian ng "architect".
Inilagay ng Anthropic ang genetikong kakayahan para sa pagharap sa mga napakakomplikadong gawain. Nakasalalay ito sa napakalaking window ng konteksto na hanggang 1 milyon na token, kasama ang natatanging teknolohiya ng “compression” upang makamit ang walang hanggang usapan. Ang prinsipyo ng Claude Code ay “Kontrol sa buong larawan, gawin nang may pagsusuri bago gumalaw.” Bago magpatupad ng anumang aksyon, unang ginagamit nito ang teknolohiya ng agent search upang maunawaan nang buo ang buong istruktura ng codebase, at pagkatapos ay isasama ang maraming file para sa magkakasunod na pagbabago. Sa mga proyektong enterprise-level na nangangailangan ng paglipat ng libu-libong linya ng code, ipinakita ng Claude Code ang kanyang nakakapanlilipat na kapangyarihan.
Gayunpaman, habang dumadaloy ang panahon at patuloy na bumababa ang mga aplikasyon, ang dalawang kasangkapan na dating magkaibang ugali ay nagsimulang mag-isip sa isa't isa.
Sanggunian ng larawan: MorphLLM
Sa paghahandle ng mga kumplikadong proyekto, ang pinakamalaking bottleneck na kinakaharap ng monolithic AI model ay ang context pollution. Kapag pinapayuhan mo ang AI na i-reconstruct ang authentication module, madalas itong makalimutan ang design pattern ng unang file pagkatapos basahin ang 40 na file. Upang lutasin ang痛点 na ito, ang dalawang kumpanya ay nagbigay ng halos magkaparehong solusyon: mag-assign ng hiwalay na context window sa bawat subtask.
Lalabas na ng maikli ang bagong desktop app para sa macOS ni OpenAI, na naghihiwalay ang mga gawain sa iba’t ibang thread at nagpapatakbo nang hiwalay sa cloud sandbox. Ang Anthropic naman ay naglunsad ng arkitektura ng team ng agent, na nagpapahintulot sa mga developer na maglikha ng maraming sub-agent na nagbabahagi ng listahan ng gawain at mga dependensya, at gumagana nang paralelo sa kanilang sariling hiwalay na window. Makikita mo na, anuman ang tawag dito—“cloud sandbox” o “team of agents”—ang pangunahing prinsipyo sa kanilang inhenyeriya ay naging ganap na magkakatulad.
Sa mga resulta ng benchmark, mayroon silang subtil na balanse. Nakamit ng GPT-5.3-Codex ang 77.3% sa Terminal-Bench 2.0, habang nakakuha ng 80.8% ang Claude Code sa mas kumplikadong SWE-bench Verified listahan. Nagawa nilang gawin ang pinakamahusay sa kanilang sariling mga lakas, habang patuloy na nagtatry na mapalitan ang kanilang mga kahinaan.
Ang Epekto ng OpenClaw: Ang Walang Kamalayang Kamay na Nagtatanggal ng Mga Pader
Kung ang loob na estratehiya ng dalawang kumpanya ang nagdedesisyon kung bakit sila ay nagiging magkakatulad, ang pagsisikap ng buong open-source ecosystem ay isang hindi malilimutang panlabas na puwersa. Dito, kailangan nating banggitin ang malalim na epekto ng OpenClaw sa buong larangan ng AI programming tools.
Bilang isang framework ng workflow na inilabas ng open-source community, ang pagkakaroon ng OpenClaw ay maaaring ituring na pagsabog sa mga mataas na pader ng ekosistema na itinayo ng mga malalaking kompanya. Ito ay standardisado ang interaksyon sa pagitan ng malalaking modelo at lokal na toolchain. Noon, kung paano gawin ang malalaking modelo upang mag-call nang maayos sa lokal na Git commit, kung paano ligtas na i-run ang mga test script sa sandbox, at kung paano gawin ang multi-step reasoning verification, ay mga pribadong "black tech" na pinagmamalaki ng Codex at Claude Code.
Ngunit isinabuhay ng OpenClaw ang mga proseso na ito bilang isang pangkalahatang protokolo. Ibig sabihin nito, hindi na kailangang magkakaroon ng pagkakabindigan ang mga developer sa isang partikular na platform para sa isang tiyak na uri ng kooperasyon. Ang pagdiriwang ng open-source community ay ginawa nang hindi maaaring balikan ang pagkakaroon ng istandar. Sa harap ng sitwasyong ito, kahit sino pa ang OpenAI o Anthropic, ay kailangang bumaba ng antas upang makatugma sa open na istandar na ito.
Kapag ang mga teknikal na hadlang ay napapababa ng mga puwersang bukas tulad ng OpenClaw, at kapag lahat ng mga advanced na katangian ay naging standard na kagamitan sa industriya, ang tanging daan para sa Codex at Claude Code ay ang walang hanggang pagtatampal sa mas maliit na aspeto ng user experience. Ito ang dahilan kung bakit masasabi nating lalong nagkakatulad sila—dahil sa isang standard na framework, karaniwang mayroon lamang isang pinakamahusay na solusyon—tulad ng konverhenteng evolusyon sa kalikasan.
Ang Codex ay nagsasagip sa Claude Code
Bagaman ang Claude Code at Codex ay nagpapalapit sa kanilang pag-unlad, nananatili pa rin ang kanilang mga pagkakaiba, at kahit na mas pinipili ng mga developer ang Codex sa ilang aspeto.
Dalawang araw na ang nakalipas, sa r/ClaudeCode community, ibinahagi ni u/Canamerican726, isang senior engineer na may 14 taong karanasan at dating nagtrabaho sa mga malalaking teknolohiya na kumpanya, isang napakatindi at detalyadong pagsusuri.
Sa partikular, sa isang kumplikadong proyekto na may 80,000 na linya ng code, nag-alaalang 100 oras siya gamit ang Claude Code at 20 oras gamit ang Codex.
Sa kanyang pananaw, ang paggamit ng Claude Code ay parang pagtuturo sa isang inhinyero na hinahabol ng deadline—mabilis itong tumakbo, ngunit madalas na iniisip ang mga pamantayan na isinulat ng developer sa CLAUDE.md, at mahilig magdagdag ng code sa mga umiiral na file upang matapos ang gawain, na walang pag-iisip sa pagrerepaso.
Sa kumpara, ang Codex ay nagbigay sa kanya ng pakiramdam na isang matatag na propesyonal na may 5 hanggang 6 taon ng karanasan. Bagaman mas mabagal ito ng 3 hanggang 4 beses, ito ay nagpapahinto nang may-akda upang isipin at muli ayusin ang code, at sumusunod nang mahigpit sa mga hangganan ng utos. Ang mataas na antas ng awtonomiya na ito ay nagbigay sa engineer ng lakas ng loob na ilagay ang mga gawain nang direkta sa ito, at magpahinga nang walang alala habang gumagawa ng iba pang mga bagay.
Kaparehong tinig ay lumabas din sa mga social media tulad ng X. Binanggit ng researcher na si Aran Komatsuzaki batay sa kanyang sariling karanasan na ang Claude Code ay nananatiling mas mahusay sa frontend, ngunit mas matatag ang Codex sa backend planning at pagpapanatili ng updated na impormasyon dahil sa madalas na paggamit ng web search.
Ang komentaryo ay puno ng mga makabuluhang aral mula sa tunay na mga sitwasyon sa negosyo. May isang developer na nagsalita nang malinaw na nagpapakita na ang mga modelo batay sa Opus, bagaman mabilis, ay karaniwang nagtataglay ng malaking "debt sa code cleaning"; habang ang Codex, bagaman mas mabagal, ay nakakapagpapalaya sa mga problema habang nagpapatuloy. Nakita ko kahit isang user na nagbuo ng isang patakaran para sa pagpapalawak: inirerekomenda niya na agad magmagsimula ng bagong sesyon kapag ang paggamit ng window ng konteksto ay umabot sa 70%, dahil kung hindi, malaki ang posibilidad na makatanggap ng mga nakatago na bug na ibinibigay ng sistema.
Ang mga totoong pagmamaliit mula sa frontline ay malinaw na nagpapakita na kapag ang mga capability panel ng dalawang malalaking kasangkapan ay nagsisimulang magkakapareho, ang desisyon kung saan magkakaroon ng katapatan ng developer ay karaniwang nakadepende sa mga maliit na pagkakaiba sa karanasan na may kaugnayan sa “gastos sa pagpapabuti” at “pangangalaga sa isip,” at para sa mga user sa China, mayroon pa ring ilang espesyal na hamon, tulad ng:
Cold Thinking: Ang Likod na Pakikidigma sa Ekolohiya ng Homogenization
Totoo rin ang Codex at Claude Code ay depende sa sarili ng mga developer, at sa kakayahan ng developer mismo, tulad ng nasa pagsusuri ni u/Canamerican726: Kung hindi mo alam ang software engineering, magiging mahina ang output ng parehong tool; hindi katumbas ng kasanayan ang tool.
Pinatotoo ng pahayag na ito ang isang ilusyon na itinayo ng mga AI tool sa pagprograma sa mahabang panahon. Noon ay naniniwala tayo na kung may sapat na malakas na AI assistant, kahit anong walang kaalaman na Vobe Coder ay makakagawa ng enterprise-level application nang mag-isa. Ngunit ang katotohanan ay, kailangan ng Claude Code ng isang napakadetalyado at may kakayahan na “driver”, kung hindi ay madaling mawawala sa malaking codebase. Bagaman mas independiyente ang Codex, kailangan pa rin nito ng mga developer na magbigay ng eksaktong sistemang konteksto upang makamit ang pinakamataas na epekto nito.
Kung gayon, sa panahon na ang mga kakayahan ng mga kasangkapan ay mataas na homogenous, saan na ba nagsilip ang mga dalawang kumpanyang ito ang kanilang mga parapet?
Ang sagot ay nakatago sa mga makulay na pagsusuri ng pananalapi at mga estratehiya ng pagtatakda ng presyo. Sa parehong gawain, ang bilang ng mga token na ginagamit ni Claude Code ay karaniwang 3 hanggang 4 beses ang dami ng Codex. Mas mataas ang gastos. Para sa mga corporate na tim, ang paggamit ni Claude Code ay nangangailangan ng pagbabayad ng $100 hanggang $200 bawat developer bawat buwan. Samantala, binuksan ng Codex ang kanyang kakayahan sa mas mura at accessible na subscription plan, at nakalikom ng malaking base ng mga user sa pamamagitan ng malawakang komunidad sa GitHub.
Sanggunian ng larawan: MorphLLM
Ang pangarap ng Anthropic ay ilapat nang malalim ang Claude Code sa mga proseso ng mga malalaking teknolohiyang kumpanya na walang kakulangan sa pera. Halimbawa, pinahintulutan ni Stripe ang 1,370 na mga engineer na gamitin ang Claude Code upang matapos ang isang paglipat ng code sa iba’t ibang wika na kung saan ay kailangan ng 10 tao na magtrabaho nang ilang linggo, sa loob ng 4 araw. Mas nagsisipag-asa ang Ramp sa paggamit nito upang mabawasan ang oras ng pagtugon sa mga pangyayari ng 80%. Samantala, nagtataguyod ang OpenAI ng malawak na pagpasok sa kanilang ecosystem upang gawing default na pagpipilian ng maraming karaniwang developer ang Codex.
Hindi na ito isang simpleng teknikal na kompetisyon, kundi isang digmaan ng pagkakabukod ng ekosistema, mga estratehiya sa pagtatakda ng presyo, at pagbabago sa mga gawi ng mga user.
Ang krusipitan ng developer
Sa pagtingin sa pag-unlad ng teknolohiya sa taong ito, ang paglunsad ng GPT-5.4-Cyber ay isang maliit na tala lamang sa mahabang laban. Ang Codex at Claude Code ay patungo sa “isang magkakaparehong mukha,” na nagtatanda ng paglipas ng mga kasangkapan sa AI para sa pagprograma mula sa maagang yugto na puno ng kakaibang pagsubok at pagkakataon, patungo sa matatag at maboring yugto ng industriyal na produksyon.
Sa kasalukuyan, nag-aanunsiyo ang Claude Code ng 135,000 na GitHub commit bawat araw, na kumakatawan sa 4% ng lahat ng publikong commit sa web. Maaari nating ipaghanda na sa malapit na hinaharap, ang karamihan sa boilerplate code, basic test cases, at karaniwang code refactoring ay gagawin nang tahimik sa background ng mga AI agent na lalong tumutulad sa isa’t isa.
Sanggunian ng imahe: MorphLLM & SemiAnalysis / GitHub Search API
Sa harap ng dalawang super tool na walang hanggan na nagtatagpo sa kakayahan at nagtatangkang magsimula sa karanasan, ano pa ang nananatiling halaga ng mga tao bilang mga developer? Maaaring malapit na ang katapusan ng panahon ng benepisyo ng mga tool. Kapag ang bawat isa ay mayroon na parehong matulis na sandata, ang tunay na magpapasya sa tagumpay ay hindi na kung sino ang may mas mabilis na code completion, kundi sino ang mas mabuting nakakadefine ng problema, sino ang may mas malawak na pananaw sa sistema, at sino ang makakahanap ng natatanging hindi maaibabawas na halaga ng tao sa mundo ng code na puno na ng AI.
Bakit piliin mo ang alin?
Link ng referensya
https://www.morphllm.com/comparisons/codex-vs-claude-code
https://www.reddit.com/r/ClaudeCode/comments/1sk7e2k/claude_code_100_hours_vs_codex_20_hours/
https://x.com/arankomatsuzaki/status/2044270102003196007
https://www.nytimes.com/2026/04/14/technology/openai-cybersecurity-gpt54-cyber.html
Ang artikulong ito ay galing sa WeChat public account na “Machine Heart” (ID: almosthuman2014), may-akda: Machine Heart