कुछ दिनों पहले, OpenAI ने नया बड़ा मॉडल GPT-5.4-Cyber लॉन्च किया। बहुत से नेटिज़न्स की तरह, इस मॉडल ने हमें भी एक अत्यधिक तीव्र डिज़ाइन का अहसास कराया।
यह नया मॉडल लक्षित उपयोगकर्ता समूह, अनुप्रयोग परिदृश्य और यहां तक कि प्रचार रणनीति पर एंथ्रोपिक द्वारा कुछ दिन पहले लॉन्च किए गए क्लॉड मिथोस के साथ लगभग पूरी तरह से मेल खाता है। इस तरह की 'निकट लड़ाई' की स्थिति अब बिल्कुल छिपाई नहीं जा रही है। यहां तक कि न्यूयॉर्क टाइम्स ने अपनी हालिया रिपोर्ट के शीर्षक में सीधे बताया है: "एंथ्रोपिक की तरह, OpenAI..."
यह समानीकरण की प्रवृत्ति केवल सबसे निचले स्तर के आधार मॉडल तक ही सीमित नहीं है। अगर आप इन दोनों कंपनियों द्वारा हाल ही में लॉन्च किए गए उत्पादों पर नजर डालते हैं, तो आप देखेंगे कि वे एक-दूसरे के प्रतिबिंब बन रहे हैं!
धन बाजार के अनंत प्रकाश के तहत, यह समानता अधिक स्पष्ट है। वर्तमान में दोनों कंपनियों का द्वितीयक बाजार में मूल्यांकन बहुत करीब है, और Anthropic ने हाल ही में उसके उद्योग-स्तरीय बाजार में तेजी से विकास के कारण OpenAI से थोड़ा अधिक मूल्य प्राप्त किया है। पूंजी की सूंघने की क्षमता सबसे संवेदनशील होती है, उनकी नजर में, ये दोनों एकलौते जानवर एक ही सींग विकसित कर रहे हैं।
ऐसा लगता है कि निचले स्तर के बड़े मॉडल की समानता अवश्य ही ऊपरी अनुप्रयोगों की समानता का कारण बनेगी।
आज, मैं आपके साथ वर्तमान में AI-सहायता वाली प्रोग्रामिंग के उच्चतम स्तर को दर्शाने वाले दो मानक उपकरणों पर चर्चा करना चाहता हूँ: OpenAI का Codex और Anthropic का Claude Code। पिछले समय में अलग-अलग रास्तों पर चलने के बाद, अब वे कैसे एक ही रूप में विकसित हुए?
अलग-अलग रास्तों से एक ही गंतव्य तक: दोनों नेताओं का विकास इतिहास
कुछ साल पहले का समय लौटें, तो कोडेक्स और क्लॉड कोड पूरी तरह से अलग-अलग तकनीकी दृष्टिकोण के उत्पाद थे।
Codex का नींव वाला तर्क है "दुनिया की सभी कलाएँ तेज़ी से अजेय हैं।" यह एक ऐसा 5 साल के अनुभव का उच्च स्तरीय डेवलपर है जो आपके पीछे चलता है और कोड को पूरा करने के लिए हमेशा तैयार रहता है।
OpenAI के विचार में, Codex एक हल्का और अत्यधिक इंटरैक्टिव टर्मिनल एजेंट है जो तेज़ इटरेशन और इंटरैक्टिव प्रोग्रामिंग पर ध्यान केंद्रित करता है। Cerebras WSE-3 हार्डवेयर के समर्थन से, इसकी निष्पादन गति इतनी तेज़ है कि यह प्रति सेकंड 1000 टोकन की थ्रूपुट प्राप्त कर सकता है। विशिष्ट कार्यप्रवाह में, Codex तीन स्पष्ट स्वीकृति मोड प्रदान करता है: सुझाव, स्वचालित संपादन और पूर्णतः स्वचालित, जिससे डेवलपर्स हमेशा साइकिल के भीतर रहते हैं। यह डिज़ाइन उन एक्सट्रीम डेवलपर्स के लिए बहुत उपयुक्त है जिन्हें तेज़ी से प्रोटोटाइप बनाने और उच्च आवृत्ति के इंटरैक्शन को संभालने की आवश्यकता होती है।
विपरीत रूप से, क्लॉड कोड के जन्म से ही इसमें एक उदासीन और संयमित "आर्किटेक्ट" गुण है।
Anthropic ने इसे अत्यधिक जटिल कार्यों को संभालने का जीन दिया है। यह 100 लाख टोकन तक के विशाल संदर्भ विंडो और अनूठी 'संपीड़न' तकनीक पर निर्भर करता है ताकि असीमित संवाद संभव हो सके। Claude Code का मंत्र है: "समग्र नियंत्रण, फिर कार्य करें।" किसी भी कार्रवाई को करने से पहले, यह बुद्धिमान खोज तकनीक का उपयोग करके पूरे कोडबेस की संरचना को समझता है, और फिर बहु-फाइल समन्वय के माध्यम से सुसंगठित संशोधन करता है। लाखों पंक्तियों के कोड के स्थानांतरण वाले उद्योग-स्तरीय पुनर्निर्माण कार्यों में, Claude Code ने अद्भुत शक्ति प्रदर्शित की है।
हालांकि, समय के साथ और उपयोग के मामलों के लगातार विस्तार के साथ, ये दोनों मूल रूप से अलग प्रकृति के उपकरण एक-दूसरे की नकल शुरू कर रहे हैं।
चित्र स्रोत: MorphLLM
जटिल प्रोजेक्ट्स को संभालते समय, मोनोलिथिक AI मॉडल का सबसे बड़ा बॉटलनेक संदर्भ प्रदूषण है। आप AI को प्रामाणिकीकरण मॉड्यूल को पुनः बनाने के लिए कहते हैं, और यह 40 फाइलों को पढ़ने के बाद अक्सर पहली फाइल के डिज़ाइन पैटर्न को भूल जाता है। इस समस्या के समाधान के लिए, दो कंपनियों ने लगभग समान उत्तर दिया: प्रत्येक उप-कार्य के लिए स्वतंत्र संदर्भ विंडो आवंटित करें।
OpenAI जल्द ही एक नया macOS डेस्कटॉप ऐप लॉन्च करेगा, जो कार्यों को अलग-अलग थ्रेड्स में प्रोजेक्ट के आधार पर अलग करता है और क्लाउड सैंडबॉक्स में स्वतंत्र रूप से चलाता है। Anthropic ने एजेंट टीम आर्किटेक्चर लॉन्च किया है, जो डेवलपर्स को कई सब-एजेंट्स बनाने की अनुमति देता है, जो टास्क लिस्ट और निर्भरताओं को साझा करते हैं और अपने-अपने स्वतंत्र विंडोज़ में समानांतर रूप से काम करते हैं। आप पाएंगे कि चाहे इसे 'क्लाउड सैंडबॉक्स' कहा जाए या 'एजेंट टीम', दोनों की इंजीनियरिंग वास्तुकला में मूलभूत सिद्धांत पूरी तरह से मेल खाते हैं।
बेंचमार्क के स्कोरकार्ड पर, उनमें एक सूक्ष्म संतुलन भी दिखाई देता है। GPT-5.3-Codex ने टर्मिनल-बेंच 2.0 में 77.3% के स्कोर के साथ अग्रणी स्थिति प्राप्त की। इसके विपरीत, Claude Code ने जटिल SWE-bench Verified लिस्ट पर 80.8% का स्कोर हासिल किया। वे दोनों अपने अपने शक्ति क्षेत्र में शीर्ष पर पहुँच गए हैं, और अपनी कमजोरियों को पूरा करने के लिए प्रयासरत हैं।
OpenClaw प्रभाव: ऊँची दीवारों को गिराने वाली अदृश्य आँख
यदि दो कंपनियों की आंतरिक रणनीति उनके समानीकरण की आंतरिक वजह निर्धारित करती है, तो पूरे ओपन सोर्स इकोसिस्टम द्वारा डाला गया दबाव एक अनदेखा बाहरी बल है। यहां, हमें OpenClaw द्वारा AI प्रोग्रामिंग टूल्स के पूरे क्षेत्र पर डाले गए गहरे प्रभाव को अवश्य उल्लेख करना चाहिए।
ओपनक्लॉ के रूप में ओपन सोर्स समुदाय द्वारा लॉन्च किया गया वर्कफ्लो फ्रेमवर्क, बड़े प्लेयर्स द्वारा कठिन परिश्रम से बनाई गई पारिस्थितिकीय दीवारों को तोड़ देता है। इसने बड़े मॉडल और स्थानीय टूलचेन के बीच इंटरैक्शन को मानकीकृत कर दिया है। पहले, बड़े मॉडल को स्थानीय Git कमिट को कैसे उचित ढंग से कॉल करना चाहिए, सैंडबॉक्स में टेस्ट स्क्रिप्ट्स को कैसे सुरक्षित रूप से चलाया जाए, और कैसे मल्टी-स्टेप इनफरेंस प्रमाणीकरण किया जाए, ये सभी Codex और Claude Code के अपने-अपने गुप्त 'ब्लैक-बॉक्स' प्रौद्योगिकियाँ थीं।
लेकिन OpenClaw ने इन प्रक्रियाओं को एक सामान्य प्रोटोकॉल में अमूर्त कर दिया है। इसका मतलब है कि डेवलपर्स को अब किसी विशिष्ट सहयोगात्मक मॉडल के लिए किसी विशिष्ट प्लेटफॉर्म से बंधा नहीं रहना पड़ता। ओपन सोर्स समुदाय का उत्सव समर्पित मानकीकरण को अविनाशी बहाव बना रहा है। इस स्थिति के सामने, चाहे OpenAI हो या Anthropic, दोनों को इस खुले मानक के साथ संगतता बनाने के लिए अपना रवैया बदलना पड़ा।
जब ओपनक्लॉव जैसी ओपन सोर्स शक्ति द्वारा नींव की तकनीकी बाधाएँ समाप्त हो जाती हैं, और सभी उन्नत सुविधाएँ उद्योग के मानक फीचर्स बन जाती हैं, तो कोडेक्स और क्लॉड कोड का एकमात्र मार्ग, अधिक सूक्ष्म उपयोगकर्ता अनुभव के स्तर पर अनंत स्पर्धा करना है। यही कारण है कि हमें लगता है कि वे एक-दूसरे के अधिक समान होते जा रहे हैं, क्योंकि मानकीकृत ढांचे के अंतर्गत, सर्वोत्तम हल अक्सर केवल एक ही होता है — जैसे जीवों का समानांतर विकास।
Codex Claude Code का पीछा कर रहा है
हालांकि क्लॉड कोड और कोडेक्स एक समान विकास की दिशा में बढ़ रहे हैं, लेकिन दोनों के बीच अंतर अभी भी मौजूद हैं, और कुछ पहलुओं में कोडेक्स पहले से ही डेवलपर्स के बीच अधिक पसंदीदा है।
पिछले दिनों, r/ClaudeCode समुदाय में, 14 वर्षों के अनुभव वाले और टेक गिगेंट में काम कर चुके सीनियर इंजीनियर u/Canamerican726 ने एक अत्यंत तकनीकी समीक्षा साझा की।
विशेष रूप से, उसने 80,000 पंक्तियों के एक जटिल प्रोजेक्ट में क्लॉड कोड का उपयोग करके 100 घंटे और कोडेक का उपयोग करके 20 घंटे बिताए।
उसके दृष्टिकोण में, Claude Code का उपयोग एक डेडलाइन के पीछे भाग रहे इंजीनियर को निर्देश देने जैसा है, जो बहुत तेजी से आगे बढ़ता है, लेकिन अक्सर CLAUDE.md में लिखे गए नियमों को नजरअंदाज कर देता है और कार्य पूरा करने के लिए मौजूदा फाइलों में लगातार कोड जोड़ना पसंद करता है, जिसमें पुनर्गठन का विचार कम होता है।
इसके विपरीत, कोडेक उसे 5 से 6 साल के अनुभव वाले एक शांत और अनुभवी पेशेवर की तरह महसूस होता है। यह 3 से 4 गुना धीमी गति से काम करता है, लेकिन मध्य में रुककर कोड को सोचता है और पुनर्गठित करता है, और निर्देशों की सीमाओं का कठोरता से पालन करता है। इस उच्च स्तर की स्वायत्तता के कारण, इस इंजीनियर को कार्य को सीधे इसे सौंपने और अन्य कामों में विश्वास से व्यस्त रहने की साहस मिलता है।
एक ही आवाज़ X जैसे सोशल नेटवर्क पर भी सुनाई देती है। शोधकर्ता अरन कोमात्सुजाकी ने अपने उपयोग के अनुभव के आधार पर उल्लेख किया कि फ्रंटएंड क्षेत्र में Claude Code अभी भी श्रेष्ठ है, लेकिन बैकएंड प्लानिंग और जानकारी को अपडेट रखने के मामले में, नेटवर्क सर्च को अक्सर कॉल करने वाला Codex स्पष्ट रूप से अधिक मजबूत है।
टिप्पणी अनुभाग में वास्तविक व्यावसायिक परिदृश्यों से जुड़े दर्दनाक सबक भरे हुए हैं। कुछ डेवलपर्स ने बेहद तीखे ढंग से बताया कि Opus पर आधारित मॉडल तो तेज़ चलते हैं, लेकिन अक्सर प्रोजेक्ट में काफी "कोड क्लीनअप ऋण" जमा कर देते हैं, जबकि Codex धीमा है, लेकिन आगे बढ़ते समय अपने साथ मंच साफ़ भी कर लेता है। मैंने एक उपयोगकर्ता द्वारा एक जीवन-बचाने वाला नियम भी देखा, जिसमें सुझाव दिया गया है कि जब आपका संदर्भ विंडो उपयोग 70% हो जाए, तो तुरंत एक नया सत्र शुरू कर दें, वरना सिस्टम द्वारा संलग्न छिपे हुए बग मिलने की संभावना बहुत अधिक होती है।
ये वास्तविक शिकायतें स्पष्ट रूप से दर्शाती हैं कि जब दोनों प्रमुख उपकरणों की क्षमता पैनल एक-दूसरे के बहुत करीब आ जाते हैं, तो विकासकर्ताओं के अंतिम पक्ष का निर्णय अक्सर इन «खाई भरने की लागत» और «रखरखाव मनोवृत्ति» से संबंधित सूक्ष्म अनुभवी अंतरों पर निर्भर करता है, और चीनी उपयोगकर्ताओं के लिए कुछ विशेष कठिनाइयाँ भी हैं, जैसे:
शीतल विचार: समानता के पीछे का पारिस्थितिक संघर्ष
बेशक, कोडेक्स और क्लॉड कोड की तुलना और उनके गुण-दोष विकासक के खुद के कौशल पर निर्भर करते हैं, जैसा कि उपरोक्त u/Canamerican726 की समीक्षा में सारांशित किया गया है: यदि आप सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग नहीं जानते, तो ये दोनों उपकरण खराब परिणाम देंगे; उपकरण स्किल के समान नहीं हैं।
यह वाक्य AI प्रोग्रामिंग टूल्स द्वारा लंबे समय तक बनाए गए किसी भ्रम को उजागर करता है। हमने कभी सोचा था कि यदि हमारे पास पर्याप्त शक्तिशाली AI सहायक है, तो कोई भी बिना किसी आधार के Vobe Coder एकल रूप से एक उद्योग-स्तरीय एप्लिकेशन बना सकता है। लेकिन वास्तविकता यह है कि Claude Code को एक अत्यंत केंद्रित और कुशल 'ड्राइवर' की आवश्यकता होती है, अन्यथा यह विशाल कोडबेस में दिशा खो सकता है। Codex हालांकि अधिक स्वतंत्र है, लेकिन इसे अधिकतम कुशलता प्राप्त करने के लिए डेवलपर्स द्वारा सटीक सिस्टम कंटेक्स्ट प्रदान करने की आवश्यकता होती है।
तो, आज के समय में उपकरण क्षमताओं के अत्यधिक समानीकरण के साथ, इन दोनों कंपनियों की रक्षा कहाँ स्थानांतरित हो गई है?
उत्तर उन थकान वाले वित्तीय विवरणों और मूल्य निर्धारण रणनीतियों में छिपा है। एक ही कार्य के लिए, Claude Code द्वारा उपयोग किए जाने वाले टोकन की संख्या अक्सर Codex की 3 से 4 गुना होती है। इसकी उपयोग लागत अधिक है। उद्यम टीमों के लिए, प्रत्येक डेवलपर के लिए Claude Code का उपयोग करने में प्रति महीने 100 से 200 डॉलर का खर्च आता है। जबकि Codex अपनी क्षमताओं को अधिक सस्ती सदस्यता योजनाओं में पैक करता है और विशाल GitHub समुदाय के माध्यम से बड़ी संख्या में मूल उपयोगकर्ताओं को जमा करता है।
चित्र स्रोत: MorphLLM
एंथ्रोपिक का लक्ष्य Claude Code को उन टेक गिगेंट्स के कार्य प्रवाह में गहराई से एकीकृत करना है, जिनके पास पैसे की कमी नहीं है। उदाहरण के लिए, स्ट्राइप ने 1370 इंजीनियर्स को Claude Code का उपयोग करने के लिए प्रोत्साहित किया, जिससे एक ऐसा कार्य जो 10 लोगों को कई सप्ताह लगता, वह केवल 4 दिनों में पूरा हो गया। रैम्प कंपनी ने इसकी मदद से घटना प्रतिक्रिया समय को 80% तक कम कर दिया। ओपनएआई ने अपनी अदृश्य एकोसिस्टम की व्यापकता के माध्यम से Codex को कई सामान्य डेवलपर्स का डिफ़ॉल्ट विकल्प बना दिया है।
यह अब केवल एक तकनीकी प्रतिस्पर्धा नहीं है, बल्कि पारिस्थितिकी संबंध, मूल्य निर्धारण रणनीति और उपयोगकर्ता आदतों को पुनर्गठित करने का एक थकान भरा संघर्ष है।
डेवलपर्स का क्रॉसरोड
इस साल के तकनीकी विकास को देखते हुए, GPT-5.4-Cyber का लॉन्च इस लंबे युद्ध का केवल एक छोटा सा टिप्पणी है। Codex और Claude Code "एक ही चेहरे" की ओर बढ़ रहे हैं, जो AI प्रोग्रामिंग उपकरणों को प्रारंभिक, अनिश्चित और आकर्षक परीक्षण चरण से विकसित और थकाने वाले औद्योगिक उत्पादन चरण में प्रवेश करते हुए दर्शाता है।
अब, Claude Code प्रतिदिन 1,35,000 GitHub कमिट ऑटोमेटिक रूप से जेनरेट करता है, जो कुल ओपन सोर्स कमिट्स का 4% है। हम यह अनुमान लगा सकते हैं कि आगामी भविष्य में, अधिकांश बॉयलरप्लेट कोड, बेसिक टेस्ट केस और नियमित कोड रीफैक्टरिंग इन बार-बार दिखने वाले AI एजेंट्स द्वारा बैकग्राउंड में स्वतः पूरी की जाएगी।
स्रोत चित्र: MorphLLM & SemiAnalysis / GitHub Search API
दो ऐसे अत्यधिक उन्नत उपकरणों के बीच जो क्षमता में अनंत रूप से निकट हैं और अनुभव में एक-दूसरे का अनुकरण करते हैं, हम मानव विकासकों का मूल मूल्य क्या बचा है? शायद, उपकरणों का लाभकाल पूरी तरह समाप्त होने वाला है। जब प्रत्येक के हाथ में समान तीखी हथियार होंगे, तो विजय का निर्धारण अब यह नहीं होगा कि किसके पास बेहतर कोड पूर्णता की गति है, बल्कि यह होगा कि कौन समस्या को बेहतर परिभाषित कर सकता है, किसके पास अधिक व्यापक सिस्टम आर्किटेक्चर का दृष्टिकोण है, और कौन इस AI से भरे कोड की दुनिया में मानवीय अद्वितीयता की उस अनुपम चीज़ को ढूंढ सकता है।
वैसे, आप कौन सा चुनते हैं?
रेफरेंस लिंक
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
यह लेख वेचेन ग्रुप "मशीन इंटेलिजेंस" (ID: almosthuman2014) से आया है, लेखक: मशीन इंटेलिजेंस