AI 的超级碗:Claude Opus 4.6 vs GPT-5.3-Codex,谁才是你的菜?

我爱免费

作者：微信文章


2026年2月5日，AI 圈发生了一件让人瞠目结舌的事。

Anthropic 发布 Claude Opus 4.6，20分钟后，OpenAI 发布 GPT-5.3-Codex。

不是同一天，是同一个小时。不是巧合，是赤裸裸的正面交锋。

你的朋友圈可能已经被刷屏了。但铺天盖地的新闻看下来，你可能更迷糊了——到底谁更强？我该用哪个？

别急。这篇文章从核心参数、编码能力、专业领域、到选择建议，四个维度帮你拆个明白。

---

一、核心参数：底层"硬件"级对比

先看最直观的数字。

维度	Claude Opus 4.6	GPT-5.3-Codex
上下文窗口	100万 token（beta）	约 200K token
最大输出	128K token	—
推理速度	与 Opus 4.5 持平	比 5.2-Codex 快 25%
Token 效率	—	同等任务 token 用量减半
API 定价	25 per MTok	~14 per MTok

数字背后是两条截然不同的技术路线。

Opus 4.6 走的是"深度"路线。 100万 token 的上下文窗口意味着什么？意味着你可以把一整个大型代码仓库、一份200页的法律合同、或者一年的财务报表一次性喂给它，它能从头到尾理解上下文。128K 的输出上限也是目前最高的——它不只是能"读"长文档，还能"写"长文档。

GPT-5.3-Codex 走的是"效率"路线。 速度快了 25%，token 用量减半——这意味着同样的任务，成本直接砍半还跑得更快。在 API 定价上，GPT-5.3 的输入价格只有 Opus 4.6 的三分之一。对于高频调用的开发者来说，这不是小数目。

两家都已上线 GitHub Copilot，开发者可以在同一个编辑器里无缝切换体验，这是历史上第一次。

一句话总结： Opus 4.6 是"给我足够的空间，我给你最好的答案"；GPT-5.3 是"同样的答案，我用更少的资源、更快的速度"。

---

二、编码能力：AI 程序员谁更强？

这是两家发布时最"刺刀见红"的战场。
基准跑分一览

基准	Claude Opus 4.6	GPT-5.3-Codex	说明
SWE-Bench Pro	—	57%（行业新高）	跨4种语言的真实工程任务
Terminal-Bench 2.0	领先*	76%	终端操作与系统任务
OSWorld	—	64%	桌面环境操作（人类约72%）
ARC-AGI	40.9%	—	抽象推理
Humanity's Last Exam	最高分	—	多学科专家级推理
BrowseComp	最高分	—	信息检索与深度搜索

注：两家在 Terminal-Bench 上的表述有细微差异。Anthropic 声称 Opus 4.6 在 Terminal-Bench 2.0 上"最高分"，OpenAI 给出的 GPT-5.3 具体数字是 76%。基准版本和测试条件可能存在差异，建议关注后续第三方独立评测。

跑分告诉我们的是：GPT-5.3 在工程化编码任务上更强（SWE-Bench Pro 涵盖 Python、Java、TypeScript、Go 四种语言），Opus 4.6 在推理和信息检索上更强（Humanity's Last Exam、BrowseComp 都是"找到别人找不到的答案"类任务）。
超越跑分：真实场景差异

但基准跑分只是故事的一半。

Opus 4.6 的"长线思考"能力 是它的杀手锏。100万 token 上下文让它可以一次性理解整个大型代码库，进行跨文件调试和重构。Cursor 的反馈是："Opus 4.6 is the new frontier on long-running tasks"。Asana 说："It's able to navigate a large codebase and identify the right changes to make is state of the art"。

这意味着：如果你的任务是"帮我在一个50万行的代码仓库里找到这个 bug 并修复"，Opus 4.6 大概率表现更好。

GPT-5.3 的"快速迭代"能力 则更像一个真正的同事。它支持 mid-task steerability——你可以在它工作的过程中随时喊停、调整方向，它会保持上下文继续干。它还会实时给你进度更新。

OpenAI 在发布文章中展示了一个惊人的例子：让 GPT-5.3-Codex 独立构建了一个完整的赛车游戏和一个潜水游戏，整个过程跨越数百万 token。
Agent Teams vs Codex 平台

两家在"AI 协作"上走了不同的路：

• Opus 4.6 推出 Agent Teams：多个 Claude 实例组成团队协作。Replit 评价："It breaks complex tasks into independent subtasks, runs tools and subagents in parallel." 这是"分身术"路线。• Codex 平台走"全能单兵"路线：一个模型覆盖代码审查、部署、监控、写 PRD、编辑文案等全生命周期。这是"瑞士军刀"路线。

一句话总结： 如果你要"一个团队帮你干活"，选 Opus 4.6 Agent Teams；如果你要"一个全能助手跟你并肩作战"，选 GPT-5.3 Codex。

---

三、编码之外：专业领域谁更"破圈"？

今天的 AI 大战已经不只是"谁写代码更好"了。
金融领域：Opus 4.6 的差异化杀手锏

Bloomberg 为此写了专题报道，标题直截了当："Anthropic Releases New Model That's Adept at Financial Research"。

核心数据：在 GDPval-AA（衡量金融、法律等专业领域经济价值任务的基准）上，Opus 4.6 超越 GPT-5.2 达 144 Elo 分，超越自家前代 Opus 4.5 达 190 Elo 分。

这什么概念？在国际象棋中，144 Elo 的差距大约是业余高手和职业选手的区别。

Opus 4.6 在金融领域的应用场景包括：投资研报自动生成、财务数据交叉分析、市场趋势追踪与预警。对于金融从业者来说，这可能是今天最值得关注的信号。

法律领域同样亮眼——Harvey 的评测显示 Opus 4.6 在 BigLaw Bench 上达到 90.2%，40% 的题目拿到满分。
"超越编码"：GPT-5.3 的全栈野心

GPT-5.3-Codex 的定位非常激进："an agent that can do nearly anything developers and professionals can do on a computer."

OpenAI 展示了它做演示文稿、分析电子表格、写产品需求文档的案例。在 GDPval（衡量44种职业知识工作能力的基准）上表现与 GPT-5.2 持平。

更值得注意的是：GPT-5.3 是 OpenAI 首个被内部标记为网络安全**"高能力"**的模型。这既是能力的证明，也是一个需要认真对待的信号。
AI 自举：GPT-5.3 帮自己"出生"

今天最让人细思极恐的细节可能是这个——

OpenAI 明确表示：GPT-5.3-Codex 是第一个在自身创建过程中发挥关键作用的模型。 早期版本帮自己调试训练、管理部署、诊断测试结果。

用人话说就是：AI 帮自己接生了。

这是递归自改进的早期信号，也是 AI 发展史上的一个重要里程碑。不管你觉得兴奋还是担忧，这个事实值得记住。

---

四、选谁？给不同人群的实用建议

说了这么多，落地到你的日常场景：
开发者 / 程序员

你的场景	推荐	理由
大型代码库重构/调试	Opus 4.6	100万 token 长上下文碾压级优势
快速原型开发/迭代	GPT-5.3	快25%、可中途调整方向
多语言工程项目	GPT-5.3	SWE-Bench Pro 跨4种语言领先
GitHub Copilot 日常	都试试	同一平台，切换零成本
控制 API 成本	GPT-5.3	输入价格仅 Opus 1/3

内容创作者 / 知识工作者

你的场景	推荐	理由
长报告/论文/合同	Opus 4.6	128K 输出 + 超长上下文
快速内容生产	GPT-5.3	速度快、成本低
深度信息检索/研究	Opus 4.6	BrowseComp 最高分

金融从业者

首选 Opus 4.6——GDPval-AA 领先 144 Elo，Bloomberg 背书。如果你做投研、财务分析，这个优势不是一星半点。
安全研究者

关注 GPT-5.3——首个被标记为网络安全"高能力"的模型。用得好是利器，但也需要警惕潜在风险。

---

写在最后：不是"谁更好"，是 AI 的两条路

回头看今天发生的一切，与其问"谁赢了"，不如看清两家走的路。

Opus 4.6 选择了深度。 更长的上下文、更深的推理、更专的金融法律能力。它像一个博学的资深顾问——给它足够的信息和时间，它给你最准确的答案。

GPT-5.3 选择了速度。 更快的推理、更高效的 token 使用、更广的专业覆盖、更低的成本。它像一个手脚麻利的全能同事——跟你并肩干活，随时响应你的调整。

这不是零和博弈。这是 AI 发展的两条平行赛道。

而且别忘了，Meta 的 Llama 5 已经在路上了。2026 年的 AI 三国争霸，好戏才刚开始。

对我们来说，真正的赢家是——我们有了更多、更好的选择。

觉得这篇对比有用？点个"推荐"让更多人看到，关注我获取第一手 AI 模型深度评测。

---

数据来源：Anthropic 官方公告、OpenAI 官方公告、VentureBeat、Bloomberg