Abstract Abstract ya Ripoti hii inatoa uchambuzi kamili wa mifano ya Claude Opus 4.6 ya Anthropic na GPT-5.3 Codex ya OpenAI inawakilisha dirisha la karibu zaidi katika historia ya mifano ya AI ya mipaka, na mifano zote mbili zinazoanza ndani ya masaa ya 24. Makala hii inatoa uchambuzi kamili wa mifano hii ya lugha inayoongoza ya coding juu ya uwezo wa kiufundi, utendaji wa benchmark, mbinu za usanifu, mifumo ya usalama, na mawazo ya utekelezaji. Uchambuzi wetu unaonyesha nafasi tofauti ya kimkakati: Claude Opus 4.6 inapendekeza ukweli wa kina na uchambuzi wa mazingira ya muda mrefu na utendaji wa kisasa juu ya viwango vya elimu (GPQA Diamond: 77.3%, MMLU: 85.1%), wakati GPT-5.3 Codex Introduction Maelezo ya The February 2026 Frontier AI Release Event Mnamo Februari 4, 2026, Anthropic ilitoa Claude Opus 4.6, mfano wake mwenye uwezo mkubwa sana hadi sasa, na ujuzi bora wa coding, endelevu ya kazi ya agensi, na dirisha la mtazamo wa 1 milioni ya token.[1] Katika masaa ya 24, OpenAI ilijibu na GPT-5.3 Codex mnamo Februari 5, 2026, ikitegemea kama injini ya coding ya upepo wa juu iliyoundwa kwa uhandisi wa programu ya kujitegemea.[2] Ujumbe huu usio na kipekee unaonyesha ushindani unaoongezeka katika nafasi ya mipaka ya AI na inaashiria hatua muhimu katika utekelezaji wa biashara ya AI. Wakati wa kutolewa kwa bidhaa hizi ni muhimu kwa sababu tatu. Kwanza, mifano miwili inawakilisha upgrades ya bendera kwa familia zao husika, kuingiza uvumbuzi wa msingi wa usanifu badala ya kuboresha kwa kasi. Pili, kuanzishwa kwa wakati huo unaunda majaribio ya asili kwa ajili ya tathmini ya kulinganisha, kama mifano miwili inazingatia matukio sawa ya matumizi na mbinu tofauti za kiufundi. Tatu, matangazo yanaonyesha mabadiliko ya kimkakati kutoka kwa mifano ya lugha ya ujumla kwenda kwa uwezo maalum wa coding na agensi, kutafakari mahitaji ya soko kwa mifumo ya AI ambayo inaweza kutimiza kazi ngumu ya uhandisi wa programu. Research Objectives Malengo ya utafiti Makala hii inahusu maswali manne ya utafiti wa msingi: Ni tofauti gani ya utendaji kati ya Claude Opus 4.6 na GPT-5.3 Codex kati ya viwango vya viwango vya kawaida? Jinsi ya uchaguzi wa usanifu - sababu ya kina dhidi ya kasi ya inference, lang-context windows dhidi ya ufanisi wa kompyuta kuathiri matokeo ya utekelezaji halisi? Mfumo gani wa usalama na usawa unaelezea mifumo hii, na madhara gani yanafanywa na mifumo hii kwa viwanda vilivyowekwa? Kwa hali gani mashirika yanapaswa kuchagua mfano mmoja juu ya mwingine, na wakati gani mkakati wa utekelezaji wa mifano mbalimbali unatoa matokeo bora? Uchambuzi wetu unategemea matokeo rasmi ya benchmark yaliyochapishwa na makampuni mawili, tathmini ya tatu, ushuhuda wa washirika wa upatikanaji wa mapema, na majaribio ya kulinganisha juu ya kazi za coding ya ulimwengu halisi. Technical Architecture and Core Capabilities Usanifu wa kiufundi na uwezo wa msingi Context Windows and Output Capacity Claude Opus 4.6 hutoa mstari wa mazingira wa token milioni 1 katika beta, ambayo inawakilisha ongezeko la mara tano juu ya mipaka ya uzalishaji wa kawaida (200k tokens).[1] Mstari huu wa kupanua unawezesha uchambuzi wa kanuni nzima, muundo wa nyaraka nyingi, na majukumu ya agensi ya muda mrefu bila kuharibu au kutafuta upanuzi. Kwa upande mwingine, GPT-5.3 Codex inahifadhi dirisha la mazingira la token 400,000 lakini inafanya uboreshaji kwa ufanisi wa kompyuta na kasi ya inference badala ya urefu wa kiwango cha juu cha mazingira.[2] Ujenzi wa OpenAI unachangia iteration ya haraka katika mikutano ya agentic juu ya usindikaji wa muda mrefu wa njia moja. Kwa mifumo ya msimbo ambayo inazidi tokens 200,000 au miradi ya nyaraka ambayo inahitaji mchanganyiko mkubwa, mazingira ya 1M ya Claude hutoa faida ya miundombinu. Practical implications: Reasoning and Planning Mechanisms Claude Opus 4.6 inaonesha , mfumo wa mantiki unaoweza kurekebishwa ambao hurekebisha nguvu za kompyuta kulingana na utata wa kazi.[1] Mfumo unafanya kazi juu ya ngazi nne za nguvu (ya chini, ya kati, ya juu, ya juu) na huwapa tokens 128,000 kwa mstari wa mantiki ya ndani kabla ya kuzalisha matokeo ya mwisho. mawazo ya kurekebisha Utafiti wa ndani uliofanywa na wahandisi wa Anthropic unaonyesha kwamba Opus 4.6 "inatoa lengo zaidi kwa sehemu ngumu zaidi ya kazi bila kuwaambia, inafanya haraka kupitia sehemu rahisi zaidi, inashughulikia matatizo mazuri na hukumu bora, na inabaki na uzalishaji katika mikutano ya muda mrefu".[1] Mshirika wa upatikanaji wa mapema Devin (Cognition AI) aliripoti kwamba Opus 4.6 "inashughulikia matatizo magumu kwa kiwango ambacho hatujawahi kuona kabla" na "inashughulikia matukio ya upana ambayo mifano mingine haipatikani"[1]. GPT-5.3 Codex inatumia mbinu tofauti, optimizing kwa badala ya kupanua uamuzi wa ndani. Mfano huu unapata ufuatiliaji wa 25% haraka ikilinganishwa na awali yake (GPT-5.2 Codex) kupitia uboreshaji wa usanifu katika mchakato wa tahadhari na uzalishaji wa token yenye ufanisi zaidi[2][3]. badala ya kutenga bajeti kubwa za kutafakari kabla ya kujibu, GPT-5.3 inasisitiza majaribio ya haraka ya hypothesis na ufanisi wa iterative kupitia matumizi ya zana na utekelezaji wa nambari. Huduma ya haraka Falsafa ya kubuni ya OpenAI inazingatia sandboxes za kujitegemea zinazoweza kuruhusu mfano wa kutekeleza, kuthibitisha, na kurekebisha msimbo katika mikutano ngumu ya maoni[2][3]. mbinu hii hupunguza muda wa muda kwa kazi za muda mrefu kwa kupunguza gharama ya hatua za sababu za kibinafsi wakati kuongeza idadi ya iterations kwa wakati wa kipengele. Ufikiri wa Claude unashinda katika kazi zinazohitaji uchambuzi wa kina kabla ya kuchukua hatua—maamuzi ya usanifu, ukaguzi wa usalama, udhibiti wa ngumu. faida ya kasi ya GPT-5.3 inakuwa muhimu wakati upatikanaji ni muhimu zaidi kuliko uamuzi—kujaribu moja kwa moja, majaribio makubwa, uzalishaji wa msimbo wa kiasi kikubwa. Performance trade-offs: Agentic Task Persistence Molekuli za dutu tofauti ni ionized, kutengwa na kila mmoja katika malipo yao chanya au hasi, kutengwa na kila mmoja katika malipo yao chanya au hasi. Utekelezaji wa Claude Opus 4.6 , kipengele cha API ambacho kinashughulikia moja kwa moja na huchukua nafasi ya mazungumzo ya zamani wakati unakaribia mipaka ya dirisha la mazingira.[1] Uwezo huu unakuwezesha wawakilishi kufanya kazi mara kwa mara bila usimamizi wa mstari wa kudhibiti au kurekebisha mazungumzo. mipaka ya kushinikiza inawezekana, kuruhusu watengenezaji kulinganisha uvamizi wa kushinikiza dhidi ya kuhifadhi habari. Maelezo ya kontekst GPT-5.3 Codex inasaidia uvumilivu wa agens kupitia , ambayo inaruhusu watengenezaji kuhamisha tabia ya agensi katikati ya kazi bila kupoteza mazingira yaliyokusanywa[2][3]. Usimamizi wa Interactive Anthropic inaripoti kwamba Opus 4.6 imefanikiwa "kufungua matatizo 13 kwa kujitegemea na kuweka matatizo 12 kwa wanachama wa timu sahihi katika siku moja, kusimamia shirika la watu 50 katika hifadhi 6".[1] OpenAI inasisitiza kiwango cha chini cha mapema cha kukamilika cha GPT-5.3 na uwezo wa kudumisha uwiano wa kazi katika mamia ya wito wa zana[2]. Benchmark Performance Analysis Uchambuzi wa utendaji wa 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 ya kuthibitishwa 79.4 kwa asilimia — Matatizo ya dunia halisi ya GitHub (Variant ya Anthropic) SWE-bench kwa ajili ya umma — 78.2 kwa asilimia Kiwango cha ugumu cha juu (OpenAI Variant) Mfumo wa Terminal Bench 2.0 65.4 kwa asilimia 77.3 kwa asilimia Kazi ya automatisering Command-line Utafiti wa dunia — 64.7 kwa asilimia Utengenezaji wa Desktop GUI Uwanja wa Ndege (Airline) kwa asilimia 67.5 61.2 kwa asilimia Mchakato wa kuongeza akili Mchoro 1: Usambazaji na usambazaji wa benchmark Anthropic taarifa SWE-bench Scores Verified wakati OpenAI taarifa SWE-bench Pro Public Scores. Hizi ni tofauti benchmark variants na matatizo tofauti na usambazaji wa ugumu. usambazaji wa moja kwa moja idadi kati ya variants ni mbaya kimetaboliki[3]. Critical methodological note: Licha ya udhibiti huu, mifano ya mwelekeo inaonekana. Claude Opus 4.6 inaonyesha utendaji bora kwenye kazi zinazohitaji mawazo na mipango kabla ya utekelezaji (TAU-bench), wakati GPT-5.3 Codex inaongoza automatisering terminal na matumizi ya kompyuta workflows (Terminal-bench, OSWorld). Miundo miwili karibu alishinda karibu 80% kwenye aina zao za SWE-bench, ambayo inawakilisha utendaji wa kisasa juu ya kazi za coding ya kujitegemea. 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 Picha ya Diamond 77.3 kwa asilimia kwa asilimia 73.8 Uchunguzi wa ngazi ya shahada ya juu Maelezo ya Pro 85.1 kwa asilimia 82.9 kwa asilimia Ujuzi wa wataalamu katika maeneo mbalimbali Mtihani wa mwisho wa binadamu kwa asilimia 78.6 — Maoni ya Multidisciplinary Mkataba wa GDPval-AA (Elo) 1606 — Kazi ya mantiki ya kiuchumi Benki ya BigLaw kwa asilimia 90. — Maoni ya kisheria na uchambuzi Mchoro wa 2: Uhakiki na ujuzi benchmark kulinganisha Claude Opus 4.6 huunda uongozi wazi juu ya viwango vya akili na kitaaluma ambavyo ni vigumu kufikiri. faida ya asilimia 3.5 juu ya GPQA Diamond (masomo ya ngazi ya shahada ya chuo kikuu ya fizikia, kemia, na biolojia) na pointi 2.2 juu ya MMLU Pro huwakilisha kuboresha muhimu kwa takwimu juu ya GPT-5.3 Codex[1][3]. Anthropic inasema kwamba katika GDPval-AA - tathmini ya kazi ya ujuzi wa thamani ya kiuchumi katika masuala ya fedha, kisheria, na kazi nyingine za kitaalamu - Opus 4.6 huchukua GPT-5.2 (mfano bora wa awali wa OpenAI juu ya kiwango hiki) kwa takriban 144 Elo pointi, kutafsiriwa kwa kiwango cha kushinda cha karibu 70%.[1] Tofauti hii inatoa faida kubwa za vitendo kwa ushauri, uchambuzi wa kifedha, na maombi ya utafiti wa kisheria. Long-Context Retrieval Tatizo la kudumu katika mifano ya lugha ya mazingira makubwa ni "ukosefu wa mazingira" - uharibifu wa utendaji kama urefu wa mazungumzo unazidi. Claude Opus 4.6 inakabiliwa na uharibifu huu kwa njia ya maboresho ya usanifu katika mbinu za tahadhari na uchunguzi wa habari. Katika toleo la 8 la 1M la MRCR v2 (mchoro wa mstari wa mstari wa mstari wa mstari wa mstari wa mstari wa mstari wa mstari wa mstari wa mstari wa mstari wa mstari wa mstari wa mstari wa mstari wa mstari wa mstari wa mstari wa mstari wa mstari wa mstari wa mstari wa mstari wa mstari wa mstari wa mstari wa mstari wa mstari wa mstari wa mstari wa mstari wa mstari wa mstari wa mstari wa mstari wa mstari wa mstari). Mshirika wa Anthropic Box aliripoti kwamba Opus 4.6 "inashinda katika kazi za msingi kama vile uchambuzi wa vyanzo vingi juu ya maudhui ya kisheria, kifedha, na kiufundi," na ufanisi wa 10% unafikia usahihi wa 68% ikilinganishwa na 58% ya msingi.[1] Ross Intelligence alibainisha kuwa Opus 4.6 "inawakilisha kiwango cha maana katika utendaji wa muda mrefu wa mazingira" na ufanisi wa kuboresha katika vifaa vingi vya habari[1]. Safety and Alignment Frameworks Miundombinu ya Usalama na Ufanisi Anthropic's Constitutional AI Approach Claude Opus 4.6 hutoa Mfumo wa Mipangilio wa AI v3, Anthropic ya kizazi cha tatu.[1] Mfumo unatumia uchunguzi wa tabia unaotumika katika vipengele vingi vya hatari, ikiwa ni pamoja na: Utambulisho wa udanganyifu (kujaribu kujificha mwenyewe, mawazo ya siri, matokeo ya kuwadanganya) Kupunguza Sycophancy (ukubaliano wa kutosha, kuimarisha utambulisho wa mtumiaji) Upinzani wa ushirikiano wa matumizi mabaya (uwezekano wa matumizi mawili, ufuatiliaji wa maombi hatari) Minimization ya kupuuza kwa kiasi kikubwa (kuchochea uhakika wa uhakika wa uongo juu ya maswali mazuri) Anthropic taarifa kwamba Opus 4.6 inaonyesha "kiwango cha chini cha tabia mbaya" na kufikia "kiwango cha chini cha over-refusals ya mfano wowote wa Claude wa hivi karibuni".[1] Kampuni ilifanya "seti kamili zaidi ya tathmini ya usalama ya mfano wowote," ikiwa ni pamoja na tathmini mpya ya ustawi wa mtumiaji, majaribio magumu ya kukataa, na mbinu za ufafanuzi wa kuelewa tabia ya mfano wa ndani[1]. Kwa uwezo wa usalama wa cyber—ambapo Opus 4.6 inaonyesha "mazoea ya uwezo" ambayo inaweza kutumiwa vibaya—Anthropic ilijitengeneza majaribio sita mapya ya kufuatilia aina tofauti za unyanyasaji wa uwezekano[1]. OpenAI's Preparedness Framework GPT-5.3 Codex inawakilisha mfano wa kwanza uliochaguliwa kama "High" kwa hatari ya usalama wa kibinafsi chini ya Mfumo wa Utaratibu wa OpenAI, unahitaji ulinzi wa kuimarishwa wa utekelezaji.[2] Njia ya OpenAI inasisitiza lango la utekelezaji la muundo na ulinzi wa kiwango cha mazingira badala ya vikwazo vya katiba ya ndani. Mfumo huu unafanya kazi kwa njia ya kiwango cha hatari (Low, Medium, High, Critical) katika makundi manne ya hatari: usalama wa cyber, CBRN (kemikali, biolojia, radiolojia, nyuklia), ujasiri, na uhuru wa mifano.[2] Kiwango cha hatari cha juu kinachochea kupunguza lazima, ikiwa ni pamoja na mifumo ya kuingilia katika wakati halisi, ufuatiliaji wa matumizi, na udhibiti wa upatikanaji mdogo. OpenAI bado haijachapisha matokeo ya tathmini ya usalama wa GPT-5.3 Codex sawa na kadi ya mfumo ya Anthropic kwa Opus 4.6, ambayo inafanya kuwa vigumu kulinganisha usalama wa moja kwa moja. Comparative Safety Philosophy Njia ya katiba ya Anthropic inajumuisha vikwazo vya usawa moja kwa moja katika tabia ya mfano kupitia mafunzo na kujifunza kutoka kwa maoni ya AI. Hii inajenga sifa za usalama za ndani ambazo zinaendelea katika mazingira ya utekelezaji. Mfumo wa uhakika wa OpenAI unachukua usalama kama mali ya utekelezaji badala ya mali ya mfano, ikiruhusu udhibiti mzuri kupitia mifumo ya nje. Hii inaruhusu uwezo wa juu wa asili katika ngazi ya mfano wakati wa kuhamisha majukumu ya usalama kwenye ngazi ya jukwaa. Kwa viwanda vinavyosajiliwa ( afya, fedha, kisheria), viwango vya chini vya misalignment vya Anthropic vinavyojulikana na ramani ya mfumo wa kina hutoa njia za udhibiti zilizo wazi. Pricing and Deployment Economics Uchumi wa bei na utekelezaji 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 Upatikanaji wa Token (Standard) $ 5 / milioni ya Kutarajia Kutoa token ya output (Standard) $ 25 / milioni ya Kutarajia Kutoa token ya kuingia (premium) $ 10 / milioni ya — Tuzo ya Tuzo ya Tuzo (Premium) $ 37.50 / milioni ya — Kujifunza kwa haraka $1.25 / million (75% off) ya TBD Dondoo ya kontekst 200k (1M ya beta) wa 400k Mafuta ya Max Maoni ya 128K Maoni ya 128K Mchoro 3: kulinganisha bei ya API kwa tarehe 9 Februari 2026 Bei ya Claude Opus 4.6 ni wazi kabisa na inapatikana mara moja. Bei ya kiwango ($ 5 input / $ 25 output per million tokens) inatumika kwa maombi hadi 200,000 tokens. bei ya kiwango cha juu ($ 10 input / $ 37,50 per million tokens) inatumika wakati wa kutumia mstari wa mstari wa 1 milioni token beta.[1] Mfumo wa prompt caching wa Anthropic hutoa kupunguza gharama ya 75% kwa maudhui ya mara kwa mara, kupunguza gharama ya kuingia hadi $ 1,25 kwa milioni ya tokens iliyoharibiwa[1]. GPT-5.3 Codex API bei bado haijulikani kuanzia Februari 9, 2026.[3] OpenAI ilitangaza kwamba upatikanaji wa API utakuwa inapatikana "katika wiki zijazo" lakini haijatoa makadirio ya gharama.[2] Upatikanaji wa sasa ni mdogo kwa ChatGPT Plus, Pro, Team, na ngazi ya usajili wa Enterprise, na bei ya API kwa token inatarajiwa baadaye. Mashirika yaliyopanga utekelezaji wa Februari-Machi 2026 yanaweza kukamilisha makadirio sahihi ya gharama kwa Claude Opus 4.6, lakini lazima kupima gharama za GPT-5.3 kulingana na mifano ya kihistoria ya bei ya OpenAI. Cost modeling implications: Inference Speed and Throughput GPT-5.3 Codex hutoa ufuatiliaji wa 25% haraka kuliko mwanzilishi wake, kutafsiriwa kwa kiasi cha 33% zaidi kwa kiasi sawa cha token[2][3]. Fikiria timu ya maendeleo inayoendesha majukumu ya coding ya wafanyabiashara 5,000 kwa siku, ambayo kila moja inahitaji wito wa API 10 na majibu ya token 500. Claude Opus 4.6 msingi: ~240 sekunde kwa kazi → 20,000 dakika kwa siku GPT-5.3 Codex optimized: ~180 sekunde kwa kazi → 15,000 dakika kwa siku Kuongezeka kwa uzalishaji wa nishati: dakika 5,000 (83 masaa) ya kupunguza muda wa muda kila siku Kwa maombi yanayohusiana na utaratibu (integrations ya IDE, mtazamo wa msimbo wa wakati halisi), faida ya kasi ya GPT-5.3 inabadilisha moja kwa moja kwa kuboresha uzoefu wa mtumiaji. Deployment Decision Framework Mfumo wa uamuzi wa utekelezaji 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 Utafiti wa ngazi ya shahada, uchambuzi wa kitaaluma Maelezo ya Opus 4.6 GPQA Diamond: 77.3% dhidi ya 73.8%; MMLU Pro: 85.1% dhidi ya 82.9% Uchambuzi wa hati ya muda mrefu (>200k tokens) Maelezo ya Opus 4.6 1M window ya mazingira inaruhusu usindikaji wa hati nzima Maoni ya kisheria, uchambuzi wa mikataba Maelezo ya Opus 4.6 Benki ya BigLaw: 90.2%; GDPval-AA mawazo ya kiuchumi: 1606 Elo Maelezo ya juu ya High-volume agentic coding Kodi ya GPT-5.3 25% ya haraka inference; kiwango cha chini cha kukamilika mapema Uhamisho wa Terminal, Shell Scripting Kodi ya GPT-5.3 Benki ya Terminal 2.0: 77.3% dhidi ya 65.4% Utengenezaji wa Desktop GUI Kodi ya GPT-5.3 OSWorld-Verified: 64.7%; uwezo wa matumizi ya kompyuta ya asili Viwanda vya kudhibitiwa (huduma ya afya, fedha) Maelezo ya Opus 4.6 Karatasi kamili ya mfumo; viwango vya chini vya misalignment; mstari wa ukaguzi wa AI wa katiba Ushirikiano wa Ecosystem ya OpenAI Kodi ya GPT-5.3 Upatikanaji wa asili na Copilot, Azure OpenAI, ChatGPT Enterprise Mchoro wa 4: Mfumo wa Uchaguzi wa Mfano kwa Kiwango cha Matumizi Multi-Model Deployment Strategy Kwa mashirika na kazi mbalimbali za AI, mkakati wa njia ya mifano mbalimbali unaweza kuboresha kwa utendaji na gharama. 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 } }; Mipangilio hii inaelekeza kazi za kufikiri (kuunganisha utafiti, maamuzi ya usanifu, udhibiti wa ngumu) kwa Claude Opus 4.6 wakati wa kuelekeza kazi za coding ya upepo mkubwa (kujaribu automatiska, refactors, automatiskaji ya terminal) kwa GPT-5.3 Codex. Key observability metrics: Kiwango cha kukubalika kwa Patch kwa mfano Upungufu wa wastani unahitajika kabla ya idhini Reviewer Edit Density (mabadiliko ya mstari baada ya kizazi) Tarehe ya mwisho ya kazi ya mwisho Gharama kwa ajili ya mafanikio ya kazi Mashirika yanapaswa kutumia takwimu hizi wakati wa kipindi cha tathmini (30-90 siku) ili kuthibitisha chaguo la mfano kwa uzoefu badala ya kutegemea tu viwango vilivyochapishwa. Migration Guidance Usimamizi wa Uhamiaji From Claude Opus 4.5 to 4.6 Anthropic ilizindua mabadiliko kadhaa ambayo yanahitaji marekebisho ya msimbo: Jibu Prefilling kufungwa: Claude 4.5 inasaidia jibu Prefilling kwa kuongoza output format. uwezo huu ni kufutwa katika 4.6. miguu kwa maelekezo ya mfumo prompt au mifano wachache-shot. Ufikiri wa kupanua umebadilishwa na ufikiri wa kurekebisha: simu za API kwa kutumia extended_thinking: kweli lazima uhamie mfumo mpya wa kiwango cha jitihada (kiwango cha jitihada: "kimoja" na "kimoja" na "high" na "max"). Chaguo la upungufu wa mazingira: Kazi za muda mrefu za agensi zinapaswa kuwezesha upungufu ili kuzuia upungufu wa mazingira. Kuendesha utekelezaji wa pamoja wa 4.5 na 4.6 kwenye sampuli za trafiki ya uzalishaji (10-20% ya wingi) kwa wiki 2-4 ili kutambua tofauti za tabia kabla ya kupunguza kikamilifu. Testing recommendations: From GPT-5.2 Codex to 5.3 OpenAI haijachapisha mwongozo wa uhamiaji kwa GPT-5.3 Codex hadi Februari 9, 2026. Kulingana na ripoti za upatikanaji wa mapema na kutangaza tarehe 5 Februari, mabadiliko yanatarajiwa ni pamoja na: Ufuatiliaji wa haraka wa default: ongezeko la kasi la 25% linaweza kuathiri muundo wa timeout na mantiki ya re-ry katika mifumo iliyopo ya agens. Utekelezaji wa mapema wa chini: Kazi ambazo hapo awali zilihitaji maombi ya wazi ya "kuendelea" zinaweza kukamilisha kwa kujitegemea, na kubadilisha mzunguko wa mazungumzo. Uwezo mpya wa kina: Mipango ya kazi ya mapitio ya msimbo inaweza kutumia ufafanuzi bora wa tofauti unaonyesha sababu nyuma ya mabadiliko, sio tu mabadiliko yenyewe. Mashirika yanapaswa kudumisha GPT-5.2 kama chaguo la kushuka wakati wa kipindi cha uendeshaji wa awali wa API, kwa kutumia bendera ya kipengele au variables ya mazingira ili kudhibiti njia ya mfano wakati wa kuthibitisha tabia ya 5.3 kwenye kanuni za ndani. Limitations and Future Research Directions Hatari na mwelekeo wa utafiti wa baadaye Benchmark Validity and Generalization Hatua muhimu ya uchambuzi huu ni kutokuwa na ufanisi wa aina za bench ya SWE. Takwimu za Anthropic na OpenAI zinaonyesha alama tofauti za alama za benchmark (Verified vs. Pro Public), na hufanya kulinganisha moja kwa moja ya nambari kuwa halali. upungufu huu unaonyesha changamoto kubwa zaidi katika tathmini ya AI: makampuni yanachapisha alama za benchmark ambapo mifano yao yanafanya kazi kwa manufaa, na ufanisi wa alama za benchmark (tathmini karibu na 100%) hupunguza nguvu za ubaguzi. Utafiti wa baadaye unapaswa kuwa kipaumbele: Mipangilio ya tathmini ya kiwango kinachokubaliwa kwa makampuni Viwango maalum vya kikoa kwa sekta zilizoendeshwa (diagnostics ya huduma za afya, ufuatiliaji wa kifedha, ufahamu wa kisheria) Long-term deployment studies tracking model performance on real engineering teams over months rather than synthetic benchmarks Safety Evaluation Transparency Wakati Anthropic ilitoa karatasi kamili ya mfumo kwa Claude Opus 4.6[1], OpenAI haikuchapisha nyaraka sawa kwa GPT-5.3 Codex kuanzia Februari 9, 2026. Asymmetry hii inapunguza kulinganisha salama. Jumuiya ya usalama wa AI inahitaji mifumo ya taarifa ya usalama ya kiwango sawa na mifumo ya Vulnerabilities na Upatikanaji wa kawaida (CVE) katika usalama wa cyber. kadi ya mfano inapaswa kuwa na: Kiwango cha ubadilishaji wa kiwango cha ubadilishaji kati ya makundi ya tabia Red-team viwango vya mafanikio na vektor ya matumizi Data ya ufanisi wa kupunguza matumizi Mipango ya majibu ya ajali na nyakati za ufafanuzi Economic Model Uncertainty GPT-5.3 Codex bei bado haijulikani, kuzuia mchakato kamili wa jumla ya gharama ya malipo (TCO) uchambuzi. mashirika ambayo tathmini mifano hii katika Februari-Machi 2026 wanakabiliwa na kutokuwa na uhakika wa ununuzi ambayo inaweza kuchelewesha maamuzi ya utekelezaji. Zaidi ya hayo, kampuni yoyote haijachapisha data ya ufuatiliaji wa uzalishaji wa kaboni, kiwango ambacho ni muhimu sana kwa mashirika yenye ahadi za endelevu. Conclusion Mwisho wa Claude Opus 4.6 na GPT-5.3 Codex zinawakilisha maono tofauti ya kimkakati kwa ajili ya maendeleo ya AI ya mipaka. Anthropic inachukua umuhimu wa mawazo ya kina, uwezo wa mazingira ya muda mrefu, na usawa wa katiba, kuzalisha mfano uliopatikana kwa kazi ya ujuzi wa juu ambapo usahihi na hukumu ni muhimu zaidi. Hakuna mfano wowote ni bora kwa jumla. Chaguo bora inategemea sifa za kazi, miundombinu iliyopo, mahitaji ya udhibiti, na uvumilivu wa hatari ya shirika. Kwa makampuni mengi, mkakati wa usafiri wa mifano mbalimbali hutoa bora ya mbinu zote mbili: Claude kwa utafiti, uchambuzi, na maombi ya udhibiti; GPT-5.3 kwa uendeshaji wa coding, harakati za kazi za mwisho, na kazi za upanuzi wa juu. Kama mifano hizi kuingia katika utengenezaji wa uzalishaji katika miezi ijayo, data ya utendaji wa empirical kutoka timu za uhandisi wa ulimwengu halisi itatoa ukweli wa ardhi zaidi ya viwango vya viungo vya synthetic. mashirika yanapaswa kutumia telemetry kutoka mwanzo, kufuatilia viwango vya kukubalika, kuhariri ukubwa, na metric ya kumaliza kazi ili kuthibitisha maamuzi ya uteuzi wa mfano. mazingira ya AI inaendelea kubadilika kwa haraka; urahisi na tathmini ya msingi ya ushahidi itabaki mambo muhimu ya mafanikio. References Maelezo ya [1] Anthropic. (2026, Februari 4). Kuanzisha Claude Opus 4.6. ya Habari ya Anthropic https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-6 [2] OpenAI. (2026, Februari 5). OpenAI inatoa GPT-5.3-Codex. Kuondolewa kutoka kwa Maoni ya kufungua https://www.tomsguide.com/ai/i-tested-chatgpt-5-2-vs-claude-4-6-opus-in-9-tough-challenges-heres-the-winner [3] Digital Applied. (2026, Februari 4). Claude Opus 4.6 vs GPT-5.3 Codex: Kulinganisha kamili. ya Blog ya Digital ya Kutumika https://www.digitalapplied.com/blog/claude-opus-4-6-vs-gpt-5-3-codex-comparison [4] kwa ajili ya GPT 5.3 Codex vs Claude Opus 4.6: Mtazamo wa mipaka mpya ya AI. ya Msisemi Shukrani Kulwant Nagi - Maandishi ya Blog https://www.eesel.ai/blog/gpt-53-codex-vs-claude-opus-46 Msisemi Shukrani Claude Opus 4.6 ya Anthropic inadai nafasi ya juu katika orodha ya AI, ikishinda OpenAI na Google. ya Maelezo ya mada ya EU https://www.trendingtopics.eu/anthropics-claude-opus-4-6-claims-top-spot-in-ai-rankings-beating-openai-and-google/ [6] CNBC. (2026, Februari 9). Sam Altman anajivunia ukuaji wa ChatGPT unaoongezeka wakati OpenAI inafunguliwa kwa $ 100 bilioni ya fedha. ya Teknolojia ya CNBC https://www.cnbc.com/2026/02/09/sam-altman-touts-chatgpt-growth-as-openai-nears-100-billion-funding.html
