Claude Opus 4.6 VS GPT-5.3-Codex谁更强？实测对比给你讲清楚

在春节来临之前，海外大模型先来了一波真正意义上的“硬碰硬”。

北京时间 2 月 6 日凌晨，Anthropic 与 OpenAI 几乎前后脚发布了各自的新一代旗舰模型 —— Claude Opus 4.6 与 GPT-5.3-Codex。如果说过去一年大家还在拼参数、拼上下文长度、拼跑分，那这一次两家明显已经进入了新的阶段：谁更接近真正能参与工作的 AI。

从官方定位就能看出来，两边方向其实不完全一样。Opus 4.6 更偏长期工作型智能体，而 GPT-5.3-Codex 则明显在往开发协作型 AI 同事方向走。但真正拉开差距的，还是实际用下来在复杂任务里的稳定性和效率。

这篇文章不打算只列参数，而是从真实能力、任务类型、使用体验三个角度，聊聊这两代模型到底差在哪。

Claude Opus 4.6 VS GPT-5.3-Codex谁更强？实测对比给你讲清楚

一、定位差异：一个偏工作智能体，一个偏开发智能体

从产品设计思路看，Claude Opus 4.6 更像是企业级知识工作模型。它最核心升级其实不是单点能力，而是长流程稳定执行能力，比如研究、财务分析、多文档推理、长时间任务跟踪这些场景。

特别是 100 万 Token 上下文窗口，在真实使用中带来的最大变化不是“能塞更多文本”，而是长项目过程中不容易丢思路，这一点在多轮复杂任务里非常明显。

而 GPT-5.3-Codex 的方向更聚焦工程场景。它是在 GPT-5.2-Codex 的编码能力基础上，把 GPT-5.2 的推理能力融合进去，目标非常明确：不仅写代码，还要参与整个软件生命周期。

简单理解就是：

Opus 4.6：更像全能型 AI 知识工作助手
GPT-5.3-Codex：更像高级开发协作工程师

二、硬指标对比：编码 vs 综合智能体能力

从公开基准来看，GPT-5.3-Codex 在编码领域确实很激进。

SWE-Bench Pro 达到 56.8%
Terminal-Bench 2.0 达到 77.3%

这已经属于当前编码模型第一梯队。

而 Opus 4.6 的优势更偏在综合智能体能力，比如：

Agent 工具调用成功率
复杂任务搜索能力
多学科推理稳定性
企业知识任务表现

比如 GDPval-AA 这种偏真实知识工作场景评测，Opus 4.6 的优势会更明显。

如果只看代码生成，Codex 更激进。
如果看复杂工作流，Opus 更稳定。

三、真实使用体验差异

如果从真实用下来体验讲，我自己最明显的感觉是两边“思考方式”完全不同。

用 Opus 4.6 做复杂多步骤任务时，它更像是先整体理解问题，再拆解执行。尤其是在多文档、多上下文推理场景，它会主动维护长期逻辑一致性，这一点在做研究类任务时非常舒服。

而 GPT-5.3-Codex 更偏执行型。如果任务是工程型，比如重构代码、搭系统、写自动化脚本，它推进速度明显更快，而且在多轮交互里几乎不会出现逻辑断层，尤其是连续 Debug 或结构重构场景，体验很接近和一个初级工程师协作。

还有一个细节差异，Codex 在工具调用和执行反馈节奏上明显更“实时”，而 Opus 更偏稳扎稳打型。

四、长任务稳定性：Opus 更稳，Codex 更快

如果做长时间复杂任务，比如：

多模块系统设计
复杂业务流程分析
企业级文档研究

Opus 4.6 更容易保持整体思路一致。

而如果是：

代码开发
自动化脚本
DevOps流程
工程迭代

GPT-5.3-Codex 会明显更高效。