AI新闻：Codex用户6个月增长超10倍达700万，超越Claude Code？
过去几天，OpenAI的Codex用户数突破700万，6个月内增长超10倍，而Claude Code的增速放缓。Prime Intellect发布了verifiers v1，用于智能体强化学习；OpenAI解决了GPT-5.6 Sol的用量问题；Grok Build因上传整个代码库引发安全争议；开放模型和量化技术取得进展；持续学习等研究方向重新受到关注。
在过去几天里，AI领域最引人注目的新闻是OpenAI的Codex用户数量突破700万，这标志着在短短6个月内实现了超过10倍的增长。与此同时，Claude Code的增速似乎有所放缓，但两者之间的直接对比可能并不公平，因为Anthropic可能已将主要编码工作转移到Claude Tag上。
Prime Intellect发布了verifiers v1，这是一个针对智能体强化学习和评估的环境栈的重大重新设计。其核心抽象将环境分为taskset、harness和runtime，明确支持“自带harness”的工作流程，适用于编码和计算机使用智能体。这一设计使得长程多模态rollout更加实用，因为rollout轨迹现在以消息DAG形式存储，避免了重复复制。团队声称，使用100B推理模型，在40步SWE智能体任务上，借助用户提供的编码harness，可在不到2天内完成1000步RL训练，仅需6个H200节点。
OpenAI针对GPT-5.6 Sol在ChatGPT Work/Codex中的使用问题进行了透明修复。主要改进包括：推理优化使得可用用量增加约10%，上下文限制从372k回滚到272k以解决计费问题，以及修复了多智能体行为过激的问题。社区对此反应不一，有人批评这是“削弱”，也有人赞扬OpenAI的透明度。
在安全方面，Grok Build CLI被指控将整个代码库（包括私有代码和秘密）上传到Google Cloud存储桶，远超实际任务所需。xAI回应称，对于使用零数据保留（ZDR）的团队，所有跟踪和代码数据不会被保留，并且/隐私命令可以禁用保留并删除之前同步的数据。然而，默认行为和数据保留政策仍引发广泛担忧。
开放模型方面，Hugging Face Transformers模型现在可以在vLLM中以原生速度运行，消除了为每个新架构编写两次实现的负担。量化技术也取得进展，一种新的量化方法声称优于现有方法。此外，GLM-5.2和Kimi K2.7 Code等模型在本地编码工作流中逐渐流行。
研究方面，持续学习重新成为热点问题，skyfallai引入了Morpheus，一个模拟真实世界不会重置的企业仿真环境。此外，有研究者提出LLM可能需要“睡眠和做梦”阶段来巩固记忆，这与Oak Lab追求从经验中学习的动物智能目标一致。
总体而言，本周的AI新闻凸显了编码智能体领域的激烈竞争，以及安全、隐私和开放模型在推动技术进步中的关键作用。