Abstract Abstraktā Anthropic Framework 4.6 un OpenAI GPT-5.3 Codex izlaišana 2026. gada februāra segmentā ir tuvākais sākuma logs AI modeļa vēsturē, ar abiem modeļiem, kas debitē 24 stundu laikā. Šis dokuments sniedz visaptverošu salīdzinošu analīzi par šiem diviem vadošajiem kodēšanas valodu modeļiem, kas vērsti uz akadēmiskajiem kritērijiem (GPQA Diamond: 77.3%, MMLU: Pro: 85.1%), arhitektūras pieejām, drošības sistēmām un izvietošanas apsvērumiem. Mūsu analīze atklāj atšķirīgu stratēģisko pozicionēšanu: Claude Opus 4.6 prioritizē pamatojuma dziļumu un ilgtermiņa analīzi ar modernāko akadēmisko veiktspēju (GPQA Diamond: 77.3%, Introduction Ievads The February 2026 Frontier AI Release Event 2026. gada 4. februārī Anthropic izlaida Claude Opus 4.6, tā līdz šim spējīgāko modeli ar uzlabotām kodēšanas prasmēm, aģentu uzdevumu ilgtspēju un pārsteidzošu 1 miljonu žetonu konteksta logu.[1] 24 stundu laikā OpenAI atbildēja ar GPT-5.3 Codex 2026. gada 5. februārī, pozicionējot to kā augstas veiktspējas kodēšanas dzinēju, kas optimizēts autonomai programmatūras inženierijai.[2] Šis nepieredzēts izlaišanas rādītājs atspoguļo pastiprināto konkurenci pierobežas AI telpā un marķē kritisku pagrieziena punktu uzņēmumu AI pieņemšanā. Šo izlaižu laiks ir nozīmīgs trīs iemeslu dēļ. Pirmkārt, abi modeļi ir vadošie uzlabojumi savām attiecīgajām ģimenēm, kas ietver fundamentālas arhitektūras inovācijas, nevis progresīvus uzlabojumus.Otrkārt, vienlaicīga izlaišana rada dabisku eksperimentu salīdzinošai novērtēšanai, jo abi modeļi ir vērsti uz līdzīgiem lietošanas gadījumiem ar atšķirīgām tehniskām pieejām.Treškārt, izlaišanas signalizē par stratēģisku pāreju no vispārējas nozīmes valodu modeļiem uz specializētām kodēšanas un aģentu iespējām, atspoguļojot tirgus pieprasījumu pēc AI sistēmām, kas var patstāvīgi pabeigt sarežģītus programmatūras inženierijas uzdevumus. Research Objectives Pētniecības mērķi Šis raksts risina četrus galvenos pētniecības jautājumus: Kādas ir Claude Opus 4.6 un GPT-5.3 Codex kvantitatīvās veiktspējas atšķirības starp standartizētiem kritērijiem? Kā arhitektūras izvēle – pamatojums par dziļumu pret secinājuma ātrumu, ilgtermiņa logi pret aprēķinu efektivitāti ietekmē praktiskos izvietošanas rezultātus? Kādas drošības un saskaņošanas sistēmas atšķir šos modeļus, un kādas sekas šīm sistēmām ir regulētajām nozarēm? Kādos apstākļos organizācijām vajadzētu izvēlēties vienu modeli pār otru, un kad vairāku modeļu ieviešanas stratēģija nodrošina optimālus rezultātus? Mūsu analīze balstās uz oficiāliem atsauces rezultātiem, kurus publicējuši abi uzņēmumi, trešo pušu novērtējumiem, agrīnās piekļuves partneru atzinumiem un salīdzinošiem testiem par reālajiem kodēšanas uzdevumiem. Technical Architecture and Core Capabilities Tehniskā arhitektūra un pamatprasmes Context Windows and Output Capacity Claude Opus 4.6 ievieš 1 miljonu žetonu kontekstuālo logu beta versijā, kas ir 5 reizes lielāks nekā standarta ražošanas ierobežojumi (200k žetoni).[1] Šis paplašinātais konteksts ļauj veikt pilnu koda bāzes analīzi, daudzdokumentu sintēzi un ilgtermiņa aģentu uzdevumus, nepievienojot vai neiegūstot paplašinājumu. Savukārt GPT-5.3 Codex uztur 400 000 tokenu kontekstuālo logu, bet optimizē aprēķinu efektivitāti un secinājumu ātrumu, nevis maksimālo kontekstu garumu.[2] OpenAI arhitektūra prioritizē ātru iterāciju aģentu lokos salīdzinājumā ar vienpusēju garo kontekstuālo apstrādi. Attiecībā uz koda bāzēm, kas pārsniedz 200 000 žetonu vai dokumentācijas projektiem, kuriem nepieciešama plaša sintēze, Claude 1M konteksts nodrošina strukturālu priekšrocību. Practical implications: Reasoning and Planning Mechanisms Claude Opus 4.6 ieviešana , konfigurējama pamatojuma sistēma, kas dinamiski pielāgo aprēķinu piepūli, pamatojoties uz uzdevuma sarežģītību.[1] Sistēma darbojas četros piepūles līmeņos (zems, vidējs, augsts, maksimālais) un piešķir līdz 128 000 žetonu iekšējām pamatojuma ķēdēm pirms galīgo rezultātu radīšanas. Adaptīvā domāšana Iekšējie Anthropic inženieru testi atklāj, ka Opus 4.6 "pievērš lielāku uzmanību uzdevuma visvairāk izaicinošajām daļām, netiek pateikts, ātri pārvietojas caur vienkāršākajām daļām, risina neskaidras problēmas ar labāku spriedumu un paliek produktīvs garākas sesijas laikā".[1] Agrīnās piekļuves partneris Devin (Cognition AI) ziņoja, ka Opus 4.6 "cēlo sarežģītas problēmas tādā līmenī, kādu mēs agrāk neesam redzējuši" un "apsver priekšējos gadījumus, kurus citi modeļi garām"[1]. GPT-5.3 Codex izmanto atšķirīgu pieeju, optimizējot modelis sasniedz 25% ātrāku secinājumu salīdzinājumā ar tā priekšgājēju (GPT-5.2 Codex) ar arhitektūras optimizācijām uzmanības mehānismā un efektīvāku žetonu ģenerāciju[2][3]. Ātruma aģents OpenAI dizaina filozofija ir vērsta uz pašstartēšanas smilšu kastēm, kas ļauj modelim izpildīt, validēt un labot kodu stingros atgriezeniskās saites lokos[2][3]. Claude adaptīvā domāšana izceļas ar uzdevumiem, kam nepieciešama padziļināta analīze pirms darbības – arhitektūras lēmumi, drošības revīzijas, sarežģīta debugging. GPT-5.3 ātruma priekšrocība kļūst izšķiroša, kad caurlaidība ir svarīgāka par apspriešanos – automatizēta testēšana, liela mēroga refaktori, liela apjoma koda ģenerācija. Performance trade-offs: Agentic Task Persistence Abos modeļos tiek ieviesti mehānismi pastāvīgām aģentu darba plūsmām, risinot agrāko sistēmu kritisko ierobežojumu: kontekstu izsmelšanu ilgstošu uzdevumu laikā. Claude Opus 4.6 ieviešana , API funkcija, kas automātiski apkopo un aizstāj vecākus sarunu griezienus, kad tuvojaties konteksta loga ierobežojumam.[1] Šī funkcija ļauj aģentiem darboties nepārtraukti bez manuālas kontrolpunkta pārvaldības vai sarunu atkārtošanas. Kontekstuālā kompozīcija GPT-5.3 Codex atbalsta aģentu neatlaidību , kas ļauj izstrādātājiem novirzīt aģentu uzvedību uzdevuma vidū, nezaudējot uzkrāto kontekstu[2][3]. Interaktīvā vadība Anthropic ziņo, ka Opus 4.6 veiksmīgi "autonomā veidā noslēdza 13 jautājumus un piešķīra 12 jautājumus pareizajiem komandas locekļiem vienā dienā, pārvaldot ~50 cilvēku organizāciju 6 repozitorijās".[1] OpenAI uzsver GPT-5.3 zemākos priekšlaicīgas pabeigšanas rādītājus un spēju uzturēt uzdevumu saskaņotību simtiem rīku pieprasījumu[2]. Benchmark Performance Analysis Benchmark veiktspējas analīze Coding Capabilities Benchmark Claude Opus 4.6 GPT-5.3 Codex Description SWE-bench Verified 79.4% — Real-world GitHub issues (Anthropic variant) SWE-bench Pro Public — 78.2% Enhanced difficulty tier (OpenAI variant) Terminal-Bench 2.0 65.4% 77.3% Command-line automation tasks OSWorld-Verified — 64.7% Desktop GUI automation TAU-bench (airline) 67.5% 61.2% Tool-augmented reasoning SWE-bench pārbaudīts 79.4 procenti — Reālās pasaules GitHub problēmas (antropo variants) SWE-bench Pro Sabiedrība — 78.2 procenti Uzlabota grūtības pakāpe (OpenAI variants) Termināla bēniņi 2.0 65.4 procenti no 77,3 % Komandas līnijas automatizācijas uzdevumi Pasaules pārbaudīts — 64.7% no visiem Desktop GUI automatizācija Aviokompānija TAU-bench 67,5 % 61,2% no kopējā Paaugstināts racionālisms 1. tabula: Kodēšanas un aģentisko etalonu salīdzinājums Anthropic ziņo par SWE-bench Verified rezultātiem, bet OpenAI ziņo par SWE-bench Pro Public rezultātiem. Critical methodological note: Neskatoties uz šo ierobežojumu, rodas virziena modeļi. Claude Opus 4.6 demonstrē pārsteidzošu veiktspēju uzdevumos, kas prasa pamatojumu un plānošanu pirms izpildes (TAU-bench), savukārt GPT-5.3 Codex dominē termināļa automatizācijā un datoru izmantošanas darba plūsmās (Terminal-Bench, OSWorld). Abi modeļi gandrīz sasniedz 80% no saviem attiecīgajiem SWE-bench variantiem, kas pārstāv pašreizējo veiktspēju autonomos kodēšanas uzdevumos. Reasoning and Knowledge Benchmarks Benchmark Claude Opus 4.6 GPT-5.3 Codex Description GPQA Diamond 77.3% 73.8% Graduate-level STEM reasoning MMLU Pro 85.1% 82.9% Expert knowledge across domains Humanity's Last Exam 78.6% — Complex multidisciplinary reasoning GDPval-AA (Elo) 1606 — Economic reasoning tasks BigLaw Bench 90.2% — Legal reasoning and analysis GQA dimants 77,3 % 73.8 procenti Graduālā līmeņa STEM pamatojums Mārtiņš Pro 85,1 % no kopējā 82,9 % Ekspertu zināšanas dažādās jomās Pēdējais cilvēces eksāmens 78.6 % no visiem — Multidisciplinārais pamatojums GDPval-AA (Vienotība) 1606 — Ekonomiskā pamatojuma uzdevumi BigLaw bēniņi 90,2% no — Juridiskais pamatojums un analīze 2. tabula: pamatojuma un zināšanu kritēriju salīdzinājums Claude Opus 4.6 nosaka skaidru vadību uz pamatojuma smagiem akadēmiskiem un profesionāliem kritērijiem. 3,5 procentu punktu priekšrocība GPQA Diamond (bakalaura līmeņa fizikas, ķīmijas un bioloģijas jautājumi) un 2,2 punktu priekšrocība MMLU Pro ir statistiski nozīmīgi uzlabojumi salīdzinājumā ar GPT-5.3 Codex[1][3]. Anthropic ziņo, ka attiecībā uz GDPval-AA – ekonomiski vērtīgu zināšanu darbu novērtējumu finanšu, juridiskajā un citās profesionālajās jomās – Opus 4.6 pārspēj GPT-5.2 (OpenAI iepriekšējo labāko modeli par šo kritēriju) par aptuveni 144 Elo punktiem, kas nozīmē uzvaru likmi aptuveni 70%[1]. Long-Context Retrieval Pastāvīgs izaicinājums plaša konteksta valodas modeļos ir "konteksta izkropļošana" — veiktspējas pasliktināšanās, jo sarunas garums palielinās. Uz MRCR v2 1M variantu ar astoņām nagiem (piemēram, adatas-in-a-haystack benchmark testēšana informācijas atgūšanai, kas paslēpta plašajā teksta korpusā), Opus 4.6 iegūst 76%, salīdzinot ar tikai 18,5% tā priekšgājējam Claude Sonnet 4.5.[1] Tas nozīmē kvalitatīvu maiņu lietojamā konteksta garumā, ļaujot lietojumprogrammām, kurām nepieciešama sīkāka izsekojamība miljoniem žetonu. Anthropic partneris Box ziņoja, ka Opus 4.6 "izceļas ar augsti motivējošiem uzdevumiem, piemēram, vairāku avotu analīzi visā juridiskajā, finansiālajā un tehniskajā saturā", ar 10% veiktspējas paaugstināšanu, sasniedzot 68% precizitāti salīdzinājumā ar 58% bāzes līniju.[1] Ross Intelligence atzīmēja, ka Opus 4.6 "reprezentē nozīmīgu lēcienu ilgtermiņa sniegumā" ar uzlabotu konsekvenci lielās informācijas struktūrās[1]. Safety and Alignment Frameworks Drošības un saskaņošanas sistēmas Anthropic's Constitutional AI Approach Claude Opus 4.6 īsteno Constitutional AI v3, Anthropic trešās paaudzes saskaņošanas sistēmu.[1] Sistēma izmanto automatizētas uzvedības revīzijas vairākās riska dimensijās, tostarp: Apkrāpšanas atklāšana (pašnodarbinātības mēģinājumi, slēptais pamatojums, maldinoši rezultāti) Sycophancy samazināšana (pārmērīga piekrišana, lietotāja maldu pastiprināšana) Pretestība sadarbībai pret ļaunprātīgu izmantošanu (divējāda lietojuma iespējas, bīstama pieprasījuma atbilstība) Pārmērīga noraidīšanas minimalizācija (viltus pozitīvas drošības izraisītāji labdabīgos vaicājumos) Anthropic ziņo, ka Opus 4.6 parāda "zemu nesaskaņotas uzvedības līmeni" un sasniedz "zemāko pārmērīgu noraidījumu līmeni jebkurā nesenajā Claude modelī".[1] Uzņēmums veica "visaptverošāko drošības novērtējumu kopumu jebkuram modelim", tostarp jaunus novērtējumus lietotāja labklājībai, sarežģītus noraidīšanas testus un interpretējamības metodes, lai saprastu iekšējā modeļa uzvedību[1]. Attiecībā uz kiberdrošības iespējām - kur Opus 4.6 parāda "paplašinātas spējas", kuras varētu ļaunprātīgi izmantot - Anthropic izstrādāja sešas jaunas zondes, lai izsekotu dažādām iespējamām ļaunprātīgas izmantošanas formām.[1] Uzņēmums vienlaikus paātrināja aizsardzības lietojumprogrammas, izmantojot modeli, lai atrastu un pielāgotu atvērtā koda programmatūras ievainojamības[1]. OpenAI's Preparedness Framework GPT-5.3 Codex ir pirmais modelis, kas saskaņā ar OpenAI gatavības sistēmu klasificēts kā “augsts” kiberdrošības risks, kas prasa uzlabotas izvietošanas garantijas.[2] OpenAI pieeja uzsver strukturētus izvietošanas vārtus un ekosistēmas aizsardzības līdzekļus, nevis iekšējos konstitucionālos ierobežojumus. Šī sistēma darbojas, izmantojot līmeņu riska klasifikāciju (zemu, vidēju, augstu, kritisku) četrās riska kategorijās: kiberdrošība, CBRN (ķīmiska, bioloģiska, radioloģiska, kodolenerģija), pārliecināšana un modeļu autonomija.[2] Augsta riska klasifikācijas izraisa obligātus mazināšanas pasākumus, tostarp reāllaika intervences sistēmas, lietošanas uzraudzību un ierobežotas piekļuves kontroles. OpenAI vēl nav publicējis detalizētus drošības novērtējuma rezultātus GPT-5.3 Codex, kas ir līdzvērtīgs Anthropic sistēmas kartes Opus 4.6, padarot tiešo drošības salīdzināšanu grūti. Comparative Safety Philosophy Anthropic konstitucionālā pieeja iekļauj saskaņošanas ierobežojumus tieši modeļa uzvedībā, izmantojot apmācību un pastiprināšanas mācīšanos no AI atgriezeniskās saites.Tas rada iedzimtas drošības īpašības, kas saglabājas visā izvietošanas kontekstā. OpenAI gatavības sistēma drošību uzskata par izvietošanas īpašumu, nevis par modeļa īpašumu, ļaujot veikt smalku kontroli ar ārējām sistēmām.Tas ļauj palielināt izejvielu jaudu modeļa līmenī, pārvietojot drošības atbildību uz platformas slāni.Kompromiss ir atkarība no infrastruktūras uzticamības un iespējamām drošības ieslēgšanas ievainojamībām drošības iesaiņojumā. Attiecībā uz regulētajām nozarēm (veselības aprūpe, finanses, tiesību akti) Anthropic dokumentētie zemie novirzes rādītāji un visaptverošā sistēmas karte nodrošina skaidrākus revīzijas ceļus. Pricing and Deployment Economics Cenu un izvietošanas ekonomika API Pricing Models Pricing Dimension Claude Opus 4.6 GPT-5.3 Codex Input tokens (standard) $5 / million Pending Output tokens (standard) $25 / million Pending Input tokens (premium) $10 / million — Output tokens (premium) $37.50 / million — Prompt caching $1.25 / million (75% off) TBD Context window 200k (1M beta) 400k Max output 128k tokens 128k tokens Ienākošie žetoni (standarta) $ 5 / miljonu Gaidīt Izejas žetoni (standarta) 25 dolāri par miljonu Gaidīt Ienākošie žetoni (premium) 10 dolāri / miljons — Izejas žetoni (premium) 37,50 ASV dolāri / miljons — Ātrs caching $ 1.25 / miljoni (75% atlaide) TBD Konteksta logs 200k (1M beta) 400k Max iznākums 128k žetoni 128k žetoni Tabula 3: API cenu salīdzinājums 2026. gada 9. februārī Claude Opus 4.6 cenu noteikšana ir pilnībā pārredzama un pieejama nekavējoties. Standarta cenu noteikšana ($ 5 ieejas / $ 25 izejas par miljonu žetonu) attiecas uz pieprasījumiem līdz 200 000 žetoniem. Premium cenu noteikšana ($ 10 ieejas / $ 37,50 par miljonu žetonu) attiecas uz 1 miljonu žetonu beta konteksta logu.[1] Anthropic ātrais kešatmiņas sistēma piedāvā 75% izmaksu samazinājumu par atkārtotu saturu, samazinot ieejas izmaksas līdz $ 1,25 par miljonu žetonu kešatmiņā[1]. GPT-5.3 Codex API cenas joprojām nav publicētas 2026. gada 9. februārī.[3] OpenAI paziņoja, ka API piekļuve kļūs pieejama "nākamajās nedēļās", bet nav sniegusi izmaksu aplēses.[2] Pašreizējā piekļuve ir ierobežota ar ChatGPT Plus, Pro, Team un Enterprise abonēšanas līmeņiem, ar API cenu par žetoniem, kas gaidāms vēlāk. Organizācijas, kas plāno 2026. gada februāra-marta ieviešanu, var veikt precīzas Claude Opus 4.6 izmaksu prognozes, taču tām ir jānovērtē GPT-5.3 izmaksas, pamatojoties uz vēsturiskiem OpenAI cenu modeļiem. Cost modeling implications: Inference Speed and Throughput GPT-5.3 Codex nodrošina 25% ātrāku secinājumu nekā tā priekšgājējs, kas nozīmē aptuveni 33% lielāku caurlaidību ekvivalentajiem žetonu apjomiem[2][3]. Apsveriet attīstības komandu, kas katru dienu veic 5000 aģentu kodēšanas uzdevumus, no kuriem katram ir nepieciešami 10 API zvanījumi ar 500 žetonu atbildēm. Claude Opus 4.6 bāzes līnija: ~240 sekundes uz uzdevumu → 20 000 minūtes dienā GPT-5.3 Codex optimizēts: ~180 sekundes uz uzdevumu → 15 000 minūtes dienā Neto produktivitātes pieaugums: 5000 minūtes (83 stundas) ikdienas aizkavēšanās Attiecībā uz lietojumprogrammām, kas ir jutīgas pret aizkavēšanos (IDE integrācijas, reāllaika koda pārskatīšana), GPT-5.3 ātruma priekšrocība tieši izpaužas kā lietotāja pieredzes uzlabošana. Deployment Decision Framework Izvietošanas lēmuma satvars Selection Criteria by Use Case Use Case Category Preferred Model Rationale Graduate-level research, academic analysis Claude Opus 4.6 GPQA Diamond: 77.3% vs. 73.8%; MMLU Pro: 85.1% vs. 82.9% Long-context document analysis (>200k tokens) Claude Opus 4.6 1M context window enables whole-document processing Legal reasoning, contract analysis Claude Opus 4.6 BigLaw Bench: 90.2%; GDPval-AA economic reasoning: 1606 Elo High-volume agentic coding loops GPT-5.3 Codex 25% faster inference; lower premature completion rates Terminal automation, shell scripting GPT-5.3 Codex Terminal-Bench 2.0: 77.3% vs. 65.4% Desktop GUI automation GPT-5.3 Codex OSWorld-Verified: 64.7%; native computer-use capabilities Regulated industries (healthcare, finance) Claude Opus 4.6 Comprehensive system card; low misalignment rates; constitutional AI audit trail Existing OpenAI ecosystem integration GPT-5.3 Codex Native compatibility with Copilot, Azure OpenAI, ChatGPT Enterprise Graduālā līmeņa pētījumi, akadēmiska analīze Mārtiņš Opus 4.6 GPQA Diamond: 77,3% pret 73,8%; MMLU Pro: 85,1% pret 82,9% Ilgtermiņa dokumentu analīze (> 200k žetoni) Mārtiņš Opus 4.6 1M konteksta logs ļauj apstrādāt visu dokumentu Juridiskais pamatojums, līguma analīze Mārtiņš Opus 4.6 BigLaw Bench: 90.2%; IKPval-AA ekonomiskais pamatojums: 1606 Elo Augsta apjoma aģentu kodēšanas loksnes GPT 5.3 kodekss 25% ātrāks secinājums; zemākas priekšlaicīgas pabeigšanas likmes Termināla automatizācija, shell scripting GPT 5.3 kodekss Termināla bēniņi 2.0: 77,3% pret 65,4% Desktop GUI automatizācija GPT 5.3 kodekss OSWorld-Verified: 64.7%; dzimtās datora lietošanas iespējas Regulētas nozares (veselības aprūpe, finanses) Mārtiņš Opus 4.6 Visaptveroša sistēmas karte; zems novirzes līmenis; konstitūcijas AI audita takas Atvērtās ekosistēmas integrācija GPT 5.3 kodekss Native saderība ar Copilot, Azure OpenAI, ChatGPT Enterprise 4. tabula: Modeļu atlases sistēma pēc lietošanas gadījuma Multi-Model Deployment Strategy Organizācijām ar dažādām AI darba slodzēm vairāku modeļu maršrutēšanas stratēģija var optimizēt gan veiktspēju, gan izmaksas. Routing Configuration Example: const MODEL_CONFIG = { reasoning: {model: "claude-opus-4-6", fallback: "gpt-5.3-codex", use: "GPQA-heavy analysis, long-context docs, legal reasoning", effortLevel: "high"}, coding: { model: "gpt-5.3-codex", fallback: "claude-opus-4-6", use: "Agentic loops, terminal tasks, large-scale refactors", maxRetries: 3 }, timeoutMs: 120000, telemetry: { trackAcceptanceRate: true, trackRerunsPerModel: true, trackReviewerEdits: true } }; Šī konfigurācija novirza pamatojuma intensīvus uzdevumus (pētniecības sintēzi, arhitektūras lēmumus, sarežģītu debugēšanu) uz Claude Opus 4.6, vienlaikus novirzot augstas veiktspējas kodēšanas uzdevumus (automatizētus testus, refaktorus, termināļa automatizāciju) uz GPT-5.3 Codex. Key observability metrics: Patch pieņemšanas līmenis pēc modeļa Vidējie atkārtojumi, kas nepieciešami pirms apstiprināšanas Reviewer edit density (līnijas mainījās pēc paaudzes) Uzdevuma pabeigšanas laiks Izmaksas par veiksmīgu uzdevuma pabeigšanu Organizācijām vajadzētu izmantot šos rādītājus novērtēšanas periodos (30-90 dienas), lai empīriski apstiprinātu modeļu izvēli, nevis paļauties tikai uz publicētiem kritērijiem. Migration Guidance Migrācijas vadība From Claude Opus 4.5 to 4.6 Anthropic ieviesa vairākas izšķirošas izmaiņas, kas prasa koda izmaiņas: Atbildes sagatavošana ir atspējota: Claude 4.5 atbalsta atbildes sagatavošanu, lai vadītu izejas formātu. Šī funkcija tiek noņemta 4.6. Paplašinātā domāšana, ko aizstāj adaptīvā domāšana: API izsaukumi, izmantojot extended_thinking: patiesi ir jāpārceļas uz jauno piepūles līmeņa sistēmu (pūles: "zems", "vidējais", "augsts", "maksimālais"). Konteksta saspiešanas izvēle: ilgstošiem aģentu uzdevumiem vajadzētu ļaut saspiešanai, lai novērstu konteksta izsmelšanu. Izpildiet 4,5 un 4,6 paralēlus izvietojumus uz ražošanas satiksmes paraugiem (10-20% no tilpuma) 2-4 nedēļas, lai identificētu uzvedības atšķirības pirms pilnīgas samazināšanas. Testing recommendations: From GPT-5.2 Codex to 5.3 OpenAI līdz 2026. gada 9. februārim vēl nav publicējis GPT-5.3 Codex migrācijas rokasgrāmatu. Ātrāks noklusējuma secinājums: 25% ātruma pieaugums var ietekmēt laika izbeigšanas konfigurācijas un atkārtota loģika esošajās aģentu sistēmās. Zemāka priekšlaicīga pabeigšana: uzdevumi, kuriem iepriekš bija nepieciešami skaidri "turpināt" uzaicinājumi, var tikt pabeigti patstāvīgi, potenciāli mainot sarunu plūsmu. Jaunas Deep-diff iespējas: Koda pārskata darba plūsmas var izmantot uzlabotas diff paskaidrojumus, kas parāda pamatojumu aiz izmaiņām, nevis tikai pašas izmaiņas. Organizācijām sākotnējā API ieviešanas periodā GPT-5.2 vajadzētu saglabāt kā atpakaļejošu iespēju, izmantojot funkciju zīmes vai vides mainīgos, lai kontrolētu modeļa maršrutu, vienlaikus apstiprinot 5.3 uzvedību iekšējās koda bāzēs. Limitations and Future Research Directions Ierobežojumi un nākotnes pētniecības virzieni Benchmark Validity and Generalization Kritisks šīs analīzes ierobežojums ir SWE-bench variantu nesalīdzināmība. Anthropic un OpenAI ziņo par rezultātiem dažādās atsauces apakšsistēmās (Verified vs. Pro Public), padarot tiešo skaitlisko salīdzinājumu nederīgu. Šī fragmentācija atspoguļo plašākas problēmas AI novērtējumā: uzņēmumi selektīvi ziņo par atsauces punktiem, kur viņu modeļi darbojas labvēlīgi, un atsauces punkta piesātinājums (score tuvojas 100%) samazina diskriminējošo spēku. Nākotnes pētniecībai ir jābūt prioritātei: Uzņēmumos pieņemti standartizēti novērtēšanas protokoli Domēna specifiskie kritēriji regulētajām nozarēm (veselības aprūpes diagnostika, finansiālā atbilstība, juridiskā atklāšana) Ilgtermiņa izvietošanas pētījumi, kas pārrauga modeļa veiktspēju reālajās inženiertehniskajās komandās mēnešu laikā, nevis sintētiskos kritērijus Safety Evaluation Transparency Lai gan Anthropic publicēja visaptverošu sistēmas karti Claude Opus 4.6[1], OpenAI līdz 2026. gada 9. februārim nav publicējis līdzvērtīgu dokumentāciju GPT-5.3 Codex. Šī asimetrika ierobežo stingru drošības salīdzinājumu. „High” kiberdrošības klasifikācija liecina par ievērojamām divējāda lietojuma iespējām, bet bez detalizētiem sarkanās komandas ziņojumiem organizācijas nevar patstāvīgi novērtēt riska līmeni. AI drošības kopienai ir nepieciešamas standartizētas drošības ziņošanas sistēmas, kas ir līdzīgas kopējām neaizsargātības un iedarbības (CVE) sistēmām kiberdrošības jomā. Kvantitatīvie nesaskaņošanas rādītāji starp uzvedības kategorijām Red-team panākumu rādītāji un ekspluatācijas vektori Izmantošanas mazināšanas efektivitātes dati Incidentu reaģēšanas protokoli un izpaušanas termiņi Economic Model Uncertainty GPT-5.3 Codex cenu noteikšana joprojām nav publicēta, novēršot pilnīgu kopējo īpašumtiesību izmaksu (TCO) analīzi.Organizācijas, kas novērtē šos modeļus 2026. gada februārī-martā, saskaras ar iepirkumu nenoteiktību, kas var aizkavēt izvietošanas lēmumus. Turklāt neviens no uzņēmumiem nav publicējis secinājumus par oglekļa emisijām, kas ir arvien svarīgāks faktors organizācijām ar ilgtspējības saistībām. Conclusion Secinājums Claude Opus 4.6 un GPT-5.3 Codex pārstāv atšķirīgas stratēģiskas redzes robežu AI attīstībai. Anthropic prioritizē pamatojuma dziļumu, ilgtermiņa iespējas un konstitucionālo saskaņošanu, radot modeli, kas optimizēts augsta apjoma zināšanu darbam, kur precizitāte un spriedums ir vissvarīgākais. Neviens no šiem modeļiem nav universāli labāks. Optimālā izvēle ir atkarīga no darba slodzes īpašībām, esošās infrastruktūras, regulatīvajām prasībām un organizācijas riska tolerances.Daudziem uzņēmumiem vairāku modeļu maršrutēšanas stratēģija piedāvā labāko no abām pieejām: Claude pētniecībai, analīzei un regulatīvajām lietojumprogrammām; GPT-5.3 kodēšanas automatizācijai, termināla darba plūsmām un augstas efektivitātes uzdevumiem. Tā kā šie modeļi nākamajos mēnešos nonāk ražošanas izvietošanā, empīriskie veiktspējas dati no reālās pasaules inženierzinātņu komandām sniegs pamata patiesību, kas pārsniedz sintētiskos kritērijus.Organizācijām no paša sākuma būtu jāizmanto telemetrija, pieņemšanas rādītāju izsekošana, rediģēšanas blīvums un uzdevumu pabeigšanas rādītāji, lai apstiprinātu modeļu izvēles lēmumus. References References [1] Anthropic. (2026, 4. februāris) Ieviešot Claude Opus 4.6. Tātad Antropozīcijas ziņas https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-6 [2] OpenAI. (2026, 5. februāris) OpenAI izlaiž GPT-5.3-Codex. Atgūts no Atvērtie paziņojumi https://www.tomsguide.com/ai/i-tested-chatgpt-5-2-vs-claude-4-6-opus-in-9-tough-challenges-heres-the-winner Claude Opus 4.6 vs GPT-5.3 Codex: Pilns salīdzinājums. Tātad Digitālais piemērotais blogs https://www.digitalapplied.com/blog/claude-opus-4-6-vs-gpt-5-3-codex-comparison Tātad [4] GPT 5.3 Codex vs Claude Opus 4.6: Pārskats par jauno AI robežu. Tātad Mārtiņš.lv Mārtiņš.lv Blogs https://www.eesel.ai/blog/gpt-53-codex-vs-claude-opus-46 Mārtiņš.lv [2026. gada 8. februāris] Anthropic Claude Opus 4.6 apgalvo, ka ieņem augstāko vietu AI rangā, pārspējot OpenAI un Google. Tātad Eiropas Savienības tendences https://www.trendingtopics.eu/anthropics-claude-opus-4-6-claims-top-spot-in-ai-rankings-beating-openai-and-google/ Sam Altman slavē ChatGPT paātrināto izaugsmi, jo OpenAI slēdz 100 miljardu dolāru finansējumu. Tātad CNBC tehnoloģija https://www.cnbc.com/2026/02/09/sam-altman-touts-chatgpt-growth-as-openai-nears-100-billion-funding.html
