Abstract abstrak Pada bulan Februari 2026, pelancaran Claude Opus 4.6 framework Anthropic dan OpenAI GPT-5.3 Codex mewakili tetingkap pelancaran terdekat dalam sejarah model AI sempadan, dengan kedua-dua model dilancarkan dalam masa 24 jam satu sama lain. Maklumat ini menyediakan analisis perbandingan komprehensif kedua-dua model bahasa terkemuka yang memberi tumpuan kepada pengkodean di antara keupayaan teknikal, prestasi benchmark, pendekatan seni bina, kerangka keselamatan, dan pertimbangan pemasangan. Analisis kami mendedahkan penempatan strategik yang berbeza: Claude Opus 4.6 memberi keutamaan kepada kedalaman pertimbangan dan analisis konteks panjang dengan prestasi terkini pada benchmark akademik (GPQA Diamond: 77.3%, MMLU Pro: 85.1%), manakala GPT-5.3 Codex Introduction Pengenalan The February 2026 Frontier AI Release Event On February 4, 2026, Anthropic released Claude Opus 4.6, its most capable model to date, featuring enhanced coding skills, agentic task sustainability, and a breakthrough 1-million-token context window[1]. Within 24 hours, OpenAI responded with GPT-5.3 Codex on February 5, 2026, positioning it as a high-throughput coding engine optimized for autonomous software engineering[2]. This unprecedented release cadence reflects intensifying competition in the frontier AI space and marks a critical inflection point in enterprise AI adoption. Waktu rilis ini penting untuk tiga sebab. pertama, kedua-dua model mewakili peningkatan terkemuka kepada keluarga masing-masing, menggabungkan inovasi arsitektur asas dan bukannya peningkatan beransur-ansur. kedua, pelancaran bersamaan mewujudkan eksperimen semulajadi untuk penilaian perbandingan, kerana kedua-dua model menargetkan kes penggunaan yang sama dengan pendekatan teknikal yang berbeza. ketiga, rilis menandakan peralihan strategik daripada model bahasa tujuan umum ke arah keupayaan pengkodean khusus dan agensi, mencerminkan permintaan pasaran untuk sistem AI yang boleh menyelesaikan tugas kejuruteraan perisian yang kompleks secara otonom. Research Objectives Objektif Penyelidikan Artikel ini membincangkan empat soalan penyelidikan utama: Apakah perbezaan prestasi kuantitatif antara Claude Opus 4.6 dan GPT-5.3 Codex di antara benchmarks standard? Bagaimanakah pilihan arsitektur - alasan kedalaman berbanding kelajuan inferensi, tetingkap konteks panjang berbanding kecekapan pengkomputeran memberi kesan kepada hasil penyebaran praktikal? Rangka kerja keselamatan dan penyelarasan apa yang membezakan model-model ini, dan apa implikasi rangka kerja ini bagi industri yang dikawal? Di bawah apa syarat-syarat organisasi harus memilih satu model di atas yang lain, dan bila strategi penyebaran pelbagai model memberikan hasil yang optimum? Analisis kami berdasarkan hasil benchmark rasmi yang diterbitkan oleh kedua-dua syarikat, penilaian pihak ketiga, kesaksian rakan kongsi akses awal, dan ujian perbandingan pada tugas pengkodean dunia sebenar. Technical Architecture and Core Capabilities Arsitektur teknikal dan keupayaan teras Context Windows and Output Capacity Claude Opus 4.6 memperkenalkan tetingkap konteks 1 juta token dalam beta, mewakili peningkatan 5x di atas had pengeluaran standard (200k token).[1] Konteks yang diperluaskan ini membolehkan analisis keseluruhan kodebase, sintesis pelbagai dokumen, dan tugas agensi cakrawala panjang tanpa peningkatan chunking atau retrieval.Model ini menyokong urutan output sehingga 128,000 token, membolehkan pengeluaran set dokumen lengkap, refactor skala besar, atau laporan komprehensif dalam panggilan API tunggal[1]. Sebaliknya, GPT-5.3 Codex mengekalkan tetingkap konteks 400,000 token tetapi mengoptimumkan untuk kecekapan pengkomputeran dan kelajuan inferensi daripada panjang konteks maksimum.[2] Arsitektur OpenAI memberi keutamaan kepada iterasi cepat dalam laluan agentik berbanding pemprosesan konteks panjang laluan tunggal. Untuk pangkalan kod yang melebihi 200.000 token atau projek dokumentasi yang memerlukan sintesis yang luas, konteks 1M Claude menyediakan kelebihan struktural. Practical implications: Reasoning and Planning Mechanisms Claude Opus 4.6 memperkenalkan , sistem pertimbangan yang boleh dikonfigurasi yang secara dinamik menyesuaikan usaha pengiraan berdasarkan kerumitan tugas.[1] Sistem ini beroperasi di seluruh empat peringkat usaha (rendah, menengah, tinggi, maksimum) dan mengalokasikan sehingga 128,000 token kepada rantaian pertimbangan dalaman sebelum menghasilkan output akhir. pemikiran adaptif Ujian dalaman oleh jurutera Anthropic mendedahkan bahawa Opus 4.6 "membawa lebih banyak tumpuan kepada bahagian-bahagian yang paling mencabar daripada tugas tanpa diberitahu, bergerak dengan cepat melalui bahagian-bahagian yang lebih mudah, menangani isu-isu yang tidak jelas dengan penilaian yang lebih baik, dan kekal produktif dalam sesi yang lebih lama".[1] Rakan akses awal Devin (Cognition AI) melaporkan bahawa Opus 4.6 "menyelesaikan masalah kompleks pada tahap yang tidak pernah kita lihat sebelum ini" dan "menganggap kes-kes kelebihan yang model-model lain terlepas"[1]. GPT-5.3 Codex menggunakan pendekatan yang berbeza, mengoptimumkan Model ini mencapai kesimpulan 25% lebih cepat berbanding dengan pendahulunya (GPT-5.2 Codex) melalui pengoptimuman seni bina dalam mekanisme perhatian dan pengeluaran token yang lebih cekap[2][3]. alih-alih mengalokasikan anggaran pertimbangan yang besar sebelum bertindak balas, GPT-5.3 menekankan pengujian hipotesis yang cepat dan penambahbaikan iteratif melalui penggunaan alat dan pelaksanaan kod. Kelajuan Agensi Falsafah reka bentuk OpenAI memberi tumpuan kepada sandbox self-bootstrapping yang membolehkan model untuk melaksanakan, mengesahkan, dan memulihkan kod dalam loop umpan balik yang ketat[2][3]. pendekatan ini mengurangkan latensi untuk tugas-tugas agentik yang berjalan lama dengan meminimalkan kos langkah-langkah pertimbangan individu sambil meningkatkan bilangan iterasi per unit masa. Pemikiran adaptif Claude menonjol dalam tugas-tugas yang memerlukan analisis mendalam sebelum tindakan – keputusan arsitektur, audit keselamatan, debugging kompleks. kelebihan kelajuan GPT-5.3 menjadi penting apabila pencapaian lebih penting daripada pertimbangan – pengujian automatik, refaktor skala besar, pengeluaran kod volume tinggi. Performance trade-offs: Agentic Task Persistence Kedua-dua model memperkenalkan mekanisme untuk aliran kerja agentik yang berterusan, menangani keterbatasan kritikal sistem terdahulu: kelelahan konteks semasa tugas berterusan. Claude Opus 4.6 penyelesaian , ciri API yang secara automatik merangkumi dan menggantikan putaran perbualan lama apabila mendekati had tetingkap konteks.[1] Keupayaan ini membolehkan agen untuk beroperasi secara berterusan tanpa pengurusan titik kawalan manual atau pemulihan perbualan. Konteks Persatuan GPT-5.3 Codex menyokong persistensi agentik melalui , yang membolehkan pemaju untuk mengarahkan semula tingkah laku agen di tengah-tugas tanpa kehilangan konteks yang terkumpul[2][3]. model ini juga mengurangkan kadar penyelesaian prematur dalam senario ujian yang rumit dan tugas-tugas cakrawala panjang, satu mod kegagalan yang berterusan dalam sistem agentik terdahulu[3]. Pengurusan interaktif Anthropic melaporkan bahawa Opus 4.6 berjaya "menutup 13 isu secara autonomi dan menetapkan 12 isu kepada ahli pasukan yang betul dalam satu hari, menguruskan organisasi ~50 orang di 6 repositori".[1] OpenAI menekankan kadar penyelesaian prematur yang lebih rendah GPT-5.3 dan keupayaan untuk mengekalkan koherensi tugas di antara beratus-ratus panggilan alat[2]. Benchmark Performance Analysis Analisis Kinerja Benchmark 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 telah disahkan 79.4 Peratus — Masalah dunia sebenar GitHub (variasi antropik) SWE-bench untuk awam — 78.2 Peratus Tingkat kesukaran yang ditingkatkan (variasi OpenAI) Perkhidmatan Terminal Bench 2.0 65.4 Peratus 77.3 Peratus Tugas automatik baris perintah Sijil Pengesahan — 64.7 Peratus Automatik GUI Desktop Lapangan Terbang (Airline) 67,5 peratus 61.2 Peratus Peningkatan pertimbangan Jadual 1: Perbandingan koding dan benchmark agentik Antropic melaporkan skor SWE-bench Verified manakala OpenAI melaporkan skor SWE-bench Pro Public. Ini adalah varian benchmark yang berbeza dengan kumpulan masalah yang berbeza dan distribusi kesukaran. Perbandingan nombor langsung di antara varian secara metodologi tidak sah[3]. Critical methodological note: Claude Opus 4.6 menunjukkan prestasi yang unggul dalam tugas-tugas yang memerlukan pertimbangan dan perancangan sebelum pelaksanaan (TAU-bench), manakala GPT-5.3 Codex mendominasi automatik terminal dan aliran kerja penggunaan komputer (Terminal-Bench, OSWorld). Kedua-dua model pasti skor hampir 80% pada varian SWE-bench masing-masing, mewakili prestasi terkini pada tugas-tugas pengkodean autonomi. 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 Tag: gps berlian 77.3 Peratus 73.8 Peratus Pertimbangan STEM peringkat siswazah Melayu pro 85.1 Peratus 82.9 Peratus Pengetahuan pakar di pelbagai bidang Ujian terakhir umat manusia 78.6 Peratus — Pertimbangan multidisiplin yang kompleks GDPval-AA (Bahasa Inggeris) 1606 — Tugas pertimbangan ekonomi Perkhidmatan BigLaw Bench 92.2 Peratus — Penyelesaian dan Analisis Undang-undang Jadual 2: Perbandingan alasan dan benchmark pengetahuan Claude Opus 4.6 menubuhkan kepimpinan yang jelas pada penilaian akademik dan profesional yang berat. kelebihan 3.5 peratus pada GPQA Diamond (fisik, kimia, dan biologi soalan peringkat siswazah) dan 2.2 mata ke atas MMLU Pro mewakili peningkatan yang signifikan secara statistik berbanding GPT-5.3 Codex[1][3]. Antropic melaporkan bahawa pada GDPval-AA - penilaian kerja pengetahuan yang berharga secara ekonomi di seluruh bidang kewangan, undang-undang, dan profesional lain - Opus 4.6 melebihi GPT-5.2 (model terbaik sebelumnya OpenAI pada benchmark ini) dengan kira-kira 144 Elo mata, diterjemahkan kepada kadar kemenangan kira-kira 70%.[1] Perbezaan ini menunjukkan kelebihan praktikal yang besar untuk perundingan, analisis kewangan, dan aplikasi penyelidikan undang-undang. Long-Context Retrieval Satu cabaran yang berterusan dalam model bahasa konteks yang besar ialah "kekacauan konteks" - penurunan prestasi apabila panjang perbualan meningkat. Claude Opus 4.6 menangani keterbatasan ini melalui penambahbaikan seni bina dalam mekanisme perhatian dan pengambilan maklumat. Pada varian 1M 8 kuku MRCR v2 (uji uji benchmark jarum-in-a-haystack untuk mendapatkan maklumat yang tersembunyi dalam corpora teks yang luas), Opus 4.6 mencecah 76%, berbanding hanya 18.5% untuk pendahulunya, Claude Sonnet 4.5.[1] Ini mewakili perubahan kualitatif dalam panjang konteks yang boleh digunakan, membolehkan aplikasi yang memerlukan pemantauan butiran di antara berjuta-juta token. Antropic rakan kongsi Box melaporkan bahawa Opus 4.6 "sempurna dalam tugas-tugas yang sangat bermakna seperti analisis pelbagai sumber di seluruh kandungan undang-undang, kewangan, dan teknikal," dengan peningkatan prestasi 10% mencapai 68% ketepatan berbanding 58% asas.[1] Ross Intelligence mencatat bahawa Opus 4.6 "menunjukkan lompatan yang bermakna dalam prestasi konteks panjang" dengan konsistensi yang lebih baik di seluruh badan maklumat besar[1]. Safety and Alignment Frameworks Kerangka Keselamatan dan Penyelarasan Anthropic's Constitutional AI Approach Claude Opus 4.6 melaksanakan Struktur AI v3, rangka kerja penyelarasan generasi ketiga Anthropic.[1] Sistem ini menggunakan audit tingkah laku automatik di pelbagai dimensi risiko, termasuk: Pengesanan penipuan (cuba self-exfiltration, alasan tersembunyi, output menyesatkan) Pengurangan sycophancy (perjanjian berlebihan, penguatkuasaan ilusi pengguna) Rintangan kerjasama penyalahgunaan (kapasiti penggunaan ganda, pematuhan permintaan berbahaya) Minimalkan penolakan yang berlebihan (penyebab keselamatan palsu positif pada pertanyaan yang baik) Antropic melaporkan bahawa Opus 4.6 menunjukkan "peratusan tingkah laku yang tidak diselaraskan yang rendah" dan mencapai "peratusan over-refusals yang paling rendah daripada mana-mana model Claude baru-baru ini".[1] Syarikat itu menjalankan "set pengukuran keselamatan yang paling komprehensif daripada mana-mana model," termasuk penilaian baru untuk kesejahteraan pengguna, ujian penolakan yang kompleks, dan kaedah interpretabiliti untuk memahami tingkah laku model dalaman[1]. Untuk keupayaan keselamatan siber - di mana Opus 4.6 menunjukkan "keupayaan ditingkatkan" yang boleh disalahgunakan - Anthropic membangunkan enam sond baru untuk menjejaki pelbagai bentuk penyalahgunaan yang berpotensi.[1] Syarikat secara bersamaan mempercepatkan aplikasi pertahanan, menggunakan model untuk mencari dan meluruskan kerentanan dalam perisian sumber terbuka[1]. OpenAI's Preparedness Framework GPT-5.3 Codex mewakili model pertama yang diklasifikasikan sebagai "High" untuk risiko keselamatan siber di bawah rangka kerja persiapan OpenAI, yang memerlukan perlindungan penyebaran yang ditingkatkan.[2] Pendekatan OpenAI menekankan gerbang penyebaran terstruktur dan pertahanan peringkat ekosistem daripada sekatan konstitusional dalaman. Kerangka kerja melalui klasifikasi risiko bertingkat (Low, Medium, High, Critical) di seluruh empat kategori risiko: keselamatan siber, CBRN (kimia, biologi, radiologi, nuklear), persuasi, dan autonomi model[2]. klasifikasi risiko tinggi memicu pengurangan wajib, termasuk sistem intervensi masa nyata, pemantauan penggunaan, dan kawalan akses terhad. OpenAI belum menerbitkan hasil penilaian keselamatan terperinci untuk GPT-5.3 Codex yang setara dengan kad sistem Anthropic untuk Opus 4.6, menjadikannya sukar untuk membandingkan keselamatan langsung. Comparative Safety Philosophy Pendekatan konstitusional Anthropic membina sekatan penyesuaian secara langsung ke dalam tingkah laku model melalui latihan dan pembelajaran penguatkuasaan daripada maklum balas AI. Ini mewujudkan sifat keselamatan yang wujud yang berterusan di seluruh konteks pelancarannya. Rangka kerja persiapan OpenAI memperlakukan keselamatan sebagai sifat penyebaran bukannya sifat model, membolehkan kawalan halus melalui sistem luaran.Ini membolehkan keupayaan mentah yang lebih tinggi pada tahap model sambil memindahkan tanggungjawab keselamatan ke lapisan platform. Bagi industri yang diatur (penjagaan kesihatan, kewangan, undang-undang), kadar penyimpangan yang rendah yang didokumenkan oleh Anthropic dan kad sistem yang komprehensif menyediakan laluan audit yang lebih jelas. Pricing and Deployment Economics Harga dan ekonomi pemprosesan 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 Token Masuk (Standard) $5 / juta Menunggu Pengeluaran token (standar) $25 / juta Menunggu Token Masuk (Premium) $10 / juta — Output tokens (premium) $37.50 / juta — Caching yang cepat $ 1.25 / juta (75% diskaun) TBD Jendela Konteks 200k (1M beta) 400k Max pengeluaran 128K Token 128K Token Jadual 3: Perbandingan harga API pada 9 Februari 2026 Harga Claude Opus 4.6 sepenuhnya transparan dan boleh didapati dengan serta-merta. harga standard ($ 5 input / $ 25 output per juta token) terpakai kepada prompts sehingga 200,000 token. harga premium ($ 10 input / $ 37,50 per juta token) terpakai apabila menggunakan tetingkap konteks beta 1 juta token.[1] Sistem caching prompt Anthropic menawarkan pengurangan kos 75% pada kandungan berulang, mengurangkan kos input kepada $ 1,25 per juta token yang disimpan dalam cache[1]. Harga API Codex GPT-5.3 kekal tidak diterbitkan pada 9 Februari 2026.[3] OpenAI mengumumkan bahawa akses API akan menjadi tersedia "dalam minggu-minggu akan datang" tetapi tidak memberikan anggaran kos.[2] Akses semasa terhad kepada tahap langganan ChatGPT Plus, Pro, Team, dan Enterprise, dengan harga API per token dijangka pada tarikh yang akan datang. Organisasi yang merancang penyebaran Februari-Maret 2026 boleh melengkapkan ramalan kos yang tepat untuk Claude Opus 4.6 tetapi mesti menganggarkan kos GPT-5.3 berdasarkan corak harga OpenAI bersejarah. Cost modeling implications: Inference Speed and Throughput GPT-5.3 Codex delivers 25% faster inference than its predecessor, translating to approximately 33% higher throughput for equivalent token volumes[2][3]. For high-volume agentic workflows making thousands of API calls daily, this speed advantage compounds significantly. Pertimbangkan pasukan pembangunan yang menjalankan 5,000 tugas pengkodean agen setiap hari, masing-masing memerlukan 10 panggilan API dengan respons 500 token. Claude Opus 4.6 baseline: ~240 saat per tugas → 20,000 minit sehari GPT-5.3 Codex disempurnakan: ~180 saat per tugas → 15,000 minit sehari Peningkatan produktiviti bersih: 5,000 minit (83 jam) pengurangan latensi setiap hari Untuk aplikasi yang sensitif kepada latency (integrasi IDE, tinjauan kod masa nyata), kelebihan kelajuan GPT-5.3 diterjemahkan secara langsung kepada peningkatan pengalaman pengguna. Deployment Decision Framework Kerangka Pengambilan Keputusan 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 Penyelidikan peringkat siswazah, analisis akademik Perbezaan Opus 4.6 GPQA Diamond: 77.3% vs. 73.8%; MMLU Pro: 85.1% vs. 82.9% Analisis dokumen konteks panjang (>200k token) Perbezaan Opus 4.6 Jendela konteks 1M membolehkan pemprosesan dokumen keseluruhan Pertimbangan undang-undang, analisis kontrak Perbezaan Opus 4.6 BigLaw Bench: 90.2%; GDPval-AA pertimbangan ekonomi: 1606 Elo Perlombongan Koding Agentik Volume Tinggi GPT-5.3 dalam Kodeks 25 peratus lebih cepat penyelesaian; kadar penyelesaian awal yang lebih rendah Pengurusan Terminal, Shell Scripting GPT-5.3 dalam Kodeks Terminal Bench 2.0: 77.3% berbanding 65.4% Automatik GUI Desktop GPT-5.3 dalam Kodeks OSWorld-Verified: 64.7%; keupayaan penggunaan komputer asli Industri yang diatur (penjagaan kesihatan, kewangan) Perbezaan Opus 4.6 Peta sistem yang komprehensif; kadar penyimpangan yang rendah; laluan audit AI konstitusional Integrasi ekosistem OpenAI GPT-5.3 dalam Kodeks Kompatibiliti asli dengan Copilot, Azure OpenAI, ChatGPT Enterprise Jadual 4: Kerangka Pemilihan Model mengikut kes penggunaan Multi-Model Deployment Strategy For organizations with diverse AI workloads, a multi-model routing strategy can optimize for both performance and cost. The following architecture pattern demonstrates task-based model selection with automatic fallback: 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 } }; Konfigurasi ini mengarahkan tugas-tugas yang berkesan (sintesis penyelidikan, keputusan seni bina, debugging kompleks) kepada Claude Opus 4.6 manakala mengarahkan tugas-tugas pengkodean aliran tinggi (tes automatik, refactor, automatik terminal) kepada GPT-5.3 Codex. Key observability metrics: Kadar penerimaan patch mengikut model Peningkatan purata yang diperlukan sebelum kelulusan Reviewer edit density (garis berubah selepas generasi) Tempoh Tugas Akhir Kos untuk menyelesaikan tugas yang berjaya Organisasi perlu menggunakan metrik ini semasa tempoh penilaian (30-90 hari) untuk mengesahkan pilihan model secara empiris dan bukannya bergantung kepada penilaian yang diterbitkan sahaja. Migration Guidance Panduan Migrasi From Claude Opus 4.5 to 4.6 Anthropic introduced several breaking changes that require code modifications: Response prefilling disabled: Claude 4.5 menyokong respons prefilling untuk membimbing format output. keupayaan ini dihapuskan dalam 4.6. Pemikiran diperluaskan digantikan oleh pemikiran adaptif: panggilan API menggunakan extended_thinking: benar mesti bermigrasi ke sistem tahap usaha baru (upaya: "kecil" "kecil" "kecil" "kecil" "max"). Opt-in kompaksi konteks: Tugas agentik yang berterusan perlu membolehkan kompaksi untuk mengelakkan kelelahan konteks. Menjalankan penyebaran paralel 4.5 dan 4.6 pada sampel trafik pengeluaran (10-20% daripada volume) selama 2-4 minggu untuk mengenal pasti perbezaan tingkah laku sebelum pemotongan penuh. Testing recommendations: From GPT-5.2 Codex to 5.3 OpenAI belum menerbitkan panduan migrasi untuk GPT-5.3 Codex pada 9 Februari 2026.Berdasarkan laporan akses awal dan pengumuman 5 Februari, perubahan yang dijangka termasuk: Kesimpulan lalai yang lebih cepat: Peningkatan kelajuan 25% boleh menjejaskan konfigurasi timeout dan logik retry dalam sistem agentik sedia ada. Penyelesaian prematur yang lebih rendah: Tugas yang sebelumnya memerlukan petunjuk "teruskan" eksplisit boleh diselesaikan secara autonomi, berpotensi mengubah aliran perbualan. Keupayaan Deep-diff baru: aliran kerja tinjauan kod boleh memanfaatkan penjelasan diff yang ditingkatkan yang menunjukkan alasan di sebalik perubahan, bukan hanya perubahan itu sendiri. Organisasi perlu mengekalkan GPT-5.2 sebagai pilihan backback semasa tempoh pelancaran API awal, menggunakan bendera ciri atau variabel persekitaran untuk mengawal laluan model sambil mengesahkan tingkah laku 5.3 pada asas kod dalaman. Limitations and Future Research Directions Keterbatasan dan arah penyelidikan masa depan Benchmark Validity and Generalization Satu batasan kritikal dalam analisis ini ialah ketidakbandingan varian SWE-bench. Anthropic dan OpenAI melaporkan skor pada subset benchmark yang berbeza (Verified vs. Pro Public), menjadikan perbandingan nombor langsung tidak sah. Fragmensi ini mencerminkan cabaran yang lebih luas dalam penilaian AI: syarikat-syarikat secara selektif melaporkan benchmarks di mana model mereka berkinerja positif, dan kepadatan benchmark ( skor mendekati 100%) mengurangkan kuasa diskriminatif. Penyelidikan masa depan perlu memberi keutamaan kepada: Protokol penilaian standard yang diterima di seluruh syarikat Benchmark khusus domain untuk industri yang dikawal (diagnostik penjagaan kesihatan, pematuhan kewangan, penemuan undang-undang) Kajian penyebaran jangka panjang yang menjejaki prestasi model pada pasukan kejuruteraan sebenar selama berbulan-bulan bukannya benchmarks sintetik Safety Evaluation Transparency Walaupun Anthropic menerbitkan kad sistem yang komprehensif untuk Claude Opus 4.6[1], OpenAI tidak mengeluarkan dokumen yang setara untuk GPT-5.3 Codex pada 9 Februari 2026. asimetri ini membatasi perbandingan keselamatan yang ketat. Komuniti keselamatan AI memerlukan rangka kerja pelaporan keselamatan standard yang serupa dengan Common Vulnerabilities and Exposures (CVE) sistem dalam keselamatan siber. Kadar ketidakseimbangan kuantitatif di antara kategori tingkah laku Kadar kejayaan pasukan merah dan vektor eksploitasi Data Kesan Pencemaran Pelancongan Protokol tanggapan insiden dan jadual pendedahan Economic Model Uncertainty GPT-5.3 harga Codex kekal tidak diterbitkan, menghalang analisis keseluruhan kos kepemilikan (TCO) yang lengkap. organisasi yang menilai model ini pada bulan Februari-Maret 2026 menghadapi ketidakpastian pembelian yang boleh menangguhkan keputusan pemasangan. Selain itu, kedua-dua syarikat itu tidak menerbitkan data penilaian pelepasan karbon, yang merupakan faktor yang semakin penting bagi organisasi yang mempunyai komitmen kestabilan. Conclusion Kesimpulan Claude Opus 4.6 dan GPT-5.3 Codex mewakili visi strategik yang berbeza untuk pembangunan AI sempadan. Anthropic memberi keutamaan kepada kedalaman pertimbangan, keupayaan konteks panjang, dan penyesuaian konstitusional, menghasilkan model yang dioptimumkan untuk kerja pengetahuan yang tinggi di mana ketepatan dan penilaian paling penting. Tiada model yang lebih baik secara universal. Pilihan yang optimal bergantung kepada ciri-ciri beban kerja, infrastruktur yang sedia ada, keperluan peraturan, dan toleransi risiko organisasi. Bagi banyak syarikat, strategi routing pelbagai model menawarkan yang terbaik daripada kedua-dua pendekatan: Claude untuk penyelidikan, analisis, dan aplikasi peraturan; GPT-5.3 untuk automation koding, aliran kerja terminal, dan tugas-tugas pencapaian tinggi. Apabila model-model ini memasuki pengenalan pengeluaran dalam bulan-bulan akan datang, data prestasi empiris daripada pasukan kejuruteraan dunia sebenar akan memberikan kebenaran di luar benchmark sintetik. Pertubuhan-pertubuhan perlu menggunakan telemetri instrumen dari permulaan, menjejaki kadar penerimaan, mengedit kepadatan, dan metrik penyelesaian tugas untuk mengesahkan keputusan pemilihan model. landskap AI terus berkembang pesat; fleksibiliti dan penilaian berasaskan bukti akan kekal faktor kejayaan penting. References Referensi [1] Anthropic. (2026, 4 Februari). Pengenalan kepada Claude Opus 4.6. daripada Berita Antropologi https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-6 [2] OpenAI. (2026, 5 Februari). OpenAI mengeluarkan GPT-5.3-Codex. Dipulangkan daripada Pembukaan Pengumuman 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: Perbandingan Lengkap. daripada Blog yang Digunakan https://www.digitalapplied.com/blog/claude-opus-4-6-vs-gpt-5-3-codex-comparison Melayu [4] GPT 5.3 Codex vs Claude Opus 4.6: gambaran keseluruhan sempadan AI baru. daripada Melayu.ai Melayu.blog https://www.eesel.ai/blog/gpt-53-codex-vs-claude-opus-46 Melayu.ai Claude Opus 4.6 Anthropic mengklaim kedudukan teratas dalam kedudukan AI, mengalahkan OpenAI dan Google. daripada Topik trend dalam Eropah https://www.trendingtopics.eu/anthropics-claude-opus-4-6-claims-top-spot-in-ai-rankings-beating-openai-and-google/ [6] CNBC. (2026, 9 Februari). Sam Altman memuji pertumbuhan ChatGPT yang mempercepat semula apabila OpenAI menamatkan pembiayaan $ 100 bilion. daripada Teknologi CNBC https://www.cnbc.com/2026/02/09/sam-altman-touts-chatgpt-growth-as-openai-nears-100-billion-funding.html
