OpenAI Codex-Max: model AI, Który koduje 24 godziny bez przerwy. Rewolucja w automatyzacji kodu.
20 lis
OpenAI Codex-Max: model AI, Który koduje 24 godziny bez przerwy. Rewolucja w automatyzacji kodu.
19 listopada 2025 OpenAI wypuściło GPT-5.1-Codex-Max - model AI zdolny do autonomicznej pracy nad kodem przez ponad 24 godziny. Technologia "compaction" pozwala mu pracować nad projektami, które wcześniej wymagały ciągłego nadzoru człowieka.
Nowy model, nowe możliwości
GPT-5.1-Codex-Max to nie kolejna wersja ChatGPT. To specjalistyczny model stworzony wyłącznie do jednego celu: autonomicznego kodowania. OpenAI wypuściło go zaledwie dzień po premierze Google Gemini 3 Pro - to nie przypadek, tylko kolejny ruch w intensywnej rywalizacji gigantów AI.
Model jest dostępny w narzędziu Codex - środowisku deweloperskim OpenAI, które obejmuje interfejs CLI, rozszerzenia do popularnych edytorów kodu oraz narzędzia do code review. Dostęp przez API ma pojawić się wkrótce.
Co sprawia, że Codex-Max jest wyjątkowy? Został zaprojektowany do pracy nad długimi, złożonymi zadaniami programistycznymi. Refaktoryzacja całego repozytorium, wielogodzinne sesje debugowania, implementacja rozbudowanych funkcjonalności - zadania, które wcześniej wymagały ciągłej uwagi programisty.
Compaction - technologia, która to umożliwia
Każdy, kto pracował z ChatGPT czy innymi modelami AI, zna problem: model "zapomina" wcześniejsze fragmenty długiej rozmowy. To ograniczenie okna kontekstowego - modele mogą przetworzyć tylko określoną ilość informacji naraz.
GPT-5.1-Codex-Max rozwiązuje ten problem przez technologię nazwaną "compaction". Gdy model zbliża się do limitu pamięci, automatycznie kompresuje swoją dotychczasową pracę, zachowując tylko najważniejsze informacje. Następnie kontynuuje zadanie z "czystą kartą", ale bez utraty kontekstu.
W praktyce oznacza to, że model może pracować nad jednym zadaniem przez wiele godzin, a nawet dni. W testach OpenAI model pracował autonomicznie przez ponad 24 godziny, iteracyjnie ulepszając kod, uruchamiając testy i naprawiając błędy - wszystko bez interwencji człowieka.
Wyniki, które mówią same za siebie
OpenAI przetestowało model na rzeczywistych problemach programistycznych. Na benchmarku SWE-Bench Verified - teście z prawdziwymi pull requestami z popularnych projektów Python - GPT-5.1-Codex-Max osiągnął najlepszy wynik spośród wszystkich publicznie dostępnych modeli.
Ale liczby to jedno. Praktyka to drugie. OpenAI raportuje, że 95% ich własnych inżynierów używa Codex cotygodniowo. Ci, którzy go adoptowali, wysyłają około 70% więcej pull requestów niż wcześniej.
To nie oznacza, że pracują 70% więcej. Oznacza, że AI przejmuje żmudne zadania - pisanie boilerplate'u, refaktoryzację, tworzenie testów - pozwalając programistom skupić się na rzeczach wymagających kreatywności i głębokiego myślenia.
Niższe koszty, lepsza wydajność
GPT-5.1-Codex-Max używa około 30% mniej "tokenów myślenia" niż poprzednik, osiągając jednocześnie lepsze rezultaty. Tokeny to jednostki, którymi rozliczane są usługi AI - mniej tokenów to niższe koszty.
Dla startupu czy małej firmy wykorzystującej Codex codziennie to może oznaczać redukcję miesięcznych kosztów API o jedną trzecią. W przypadku intensywnego użycia różnica może być znacząca.
Bezpieczeństwo i ograniczenia
OpenAI jest świadome ryzyka związanego z tak potężnymi narzędziami. Codex działa domyślnie w sandboxie - izolowanym środowisku, gdzie dostęp do sieci jest wyłączony, a zapis plików ograniczony do workspace'u modelu.
Firma wyraźnie zaleca: nie traktuj Codex jako zastępstwa ludzkiego code review. Model to dodatkowy reviewer, który pomaga wychwycić błędy, ale finalna weryfikacja przed wdrożeniem do produkcji powinna zawsze być wykonana przez człowieka.
Model wykazuje znaczące umiejętności w cybersecurity, ale OpenAI podkreśla, że nie osiągnął jeszcze poziomu "High capability" według ich wewnętrznej skali ryzyka. Firma aktywnie monitoruje użycie i już przerwała kilka prób nadużycia modelu do złośliwych celów.
Kto może z tego korzystać?
GPT-5.1-Codex-Max jest dostępny dla użytkowników planów ChatGPT Plus, Pro, Business, Edu i Enterprise. Model automatycznie zastąpił poprzednią wersję jako domyślny we wszystkich narzędziach Codex.
Dostęp obejmuje: - CLI (wiersz poleceń) - Rozszerzenia do edytorów kodu - Integrację chmurową - Narzędzia do automatycznego code review
API dla deweloperów ma zostać udostępnione wkrótce.
Co to wszystko oznacza?
GPT-5.1-Codex-Max to kolejny krok w kierunku prawdziwie autonomicznych agentów AI. Nie chodzi o zastąpienie programistów - chodzi o zmianę tego, nad czym pracują.
Zamiast spędzać godziny na debugowaniu czy pisaniu powtarzalnego kodu, programiści mogą skupić się na architekturze, user experience i rozwiązywaniu problemów biznesowych. AI staje się asystentem, który wykonuje pracę wymagającą czasu, ale nie kreatywności.
Tempo rozwoju AI przyspiesza. Modele, które rok temu wydawały się science fiction, są dziś dostępne komercyjnie. Intensywna konkurencja między OpenAI, Google i Anthropic oznacza, że użytkownicy są beneficjentami tej rywalizacji - nowe możliwości pojawiają się co kilka miesięcy, nie lat.
GPT-5.1-Codex-Max pokazuje, dokąd zmierzamy. W stronę świata, gdzie AI nie tylko pomaga w kodowaniu, ale faktycznie koduje autonomicznie, zostawiając ludziom rzeczy, w których są najlepsi: kreatywność, strategię i decyzje biznesowe.
Przyszłość automatyzacji kodu jest już tutaj. Pytanie brzmi: jak z niej skorzystasz?
Zwiększ wydajność swojej firmy ze mną!
Odkryj oparte na doświadczeniu, innowacyjne rozwiązania. Zoptymalizuj swój biznes wdrażając agenta AI - nie czekaj...
Przeglądaj inne artykuły
1 sty
Mój plan na 2026: 5 obszarów AI które rozwijam w tym roku
Rok 2025 zamknąłem z solidną dawką wiedzy, trzech kursów AI, kilkoma projektami i blogiem który zaczyna przyciągać uwagę, wystąpieniem motywayjnym na spotkaniu Data Science. NIe zapominam o mnóstwie poznanych ludzi i spostrzeżeniach jakie z nimi miałem przykemość wymienić. Uczciwie? NIe do końca mi się jedank wszytsko podobało. Testowałem wszystko co wpadło mi w ręce - od n8n przez agentów AI po vibe coding. W 2026 chcę inaczej. Na pewno nie rozpraszać się na 20 rzeczy naraz, stawiam na 5 konkretnych obszarów które razem tworzą spójny system. Nie jestem guru AI - jestem przedsiębiorcą który widzi gdzie idzie rynek i chce tam być pierwszy.
26 gru
Data Scientist 2026: Dlaczego przyszłość należy do tych, którzy łączą AI z biznesem
Rok 2025 pokazał jak sztuczna inteligencja zmienia pracę z danymi. Rok 2026 pokaże, kto w tej transformacji przetrwa i kto zyska przewagę. Nie będą to ci z najdłuższym CV pełnym narzędzi i certyfikatów, ale ci którzy potrafią przekładać technologię na konkretne wyniki biznesowe. Oto praktyczny plan jak przygotować się na nadchodzący rok - bez modnych haseł i obietnic, tylko sprawdzone podejście i realne umiejętności które liczą się na rynku.
21 gru
2025: Rok w którym AI przestało być futurystyką. Co się naprawdę zmieniło w Data Science?
Sztuczna inteligencja nie zastępuje analityka danych — ale zmienia sposób, w jaki pracuje. Coraz rzadziej chodzi o pisanie kolejnych zapytań SQL, a coraz częściej o rozumienie kontekstu, znaczenia danych i zadawanie właściwych pytań. Modele językowe, embeddings i warstwa semantyczna przesuwają punkt ciężkości z techniki na interpretację. W tym artykule pokazuję, jak zmienia się codzienna praca analityka danych w erze AI — spokojnie, bez hype’u i bez straszenia automatyzacją.
14 gru
Analiza danych tekstowych bez pipeline’ów: BigQuery Autonomous Embeddings w praktyce
Analiza danych tekstowych od lat była jednym z trudniejszych obszarów pracy z danymi — wymagała dodatkowych pipeline’ów, zewnętrznych modeli i skomplikowanej architektury. Nowa funkcja BigQuery Autonomous Embeddings zmienia ten układ sił, wprowadzając warstwę semantyczną bezpośrednio do hurtowni danych. W tym artykule pokazuję, co to oznacza w praktyce i dla kogo takie podejście ma realny sens.