难道被骂了一年的Codex，竟然在此刻逆袭了？

Codex的逆袭：从沉寂到爆发的转变

智东西（公众号：zhidxcom）
作者 | 陈骏达
编辑 | 心缘

说到Codex，最近可真是迎来了一个大翻身的机会。

在今年的6月3号，OpenAI发布了一个消息，称其Agent产品Codex的周活跃用户已经突破了500万。而这个数字在2026年初的时候，才只有60万左右。这5个月的时间里，Codex的周活跃用户增长了730%！

不过，Codex可不是像ChatGPT那样一出生就火爆的产品。实际上，从2025年4月Codex CLI发布到2026年初，它的存在感有些“淡薄”。

在技术圈里，Codex的讨论一直不温不火，反倒是同类的Claude Code迅速赢得了开发者们的青睐。根据市场分析机构Presenc AI的数据，2026年第一季度，Claude Code的周活跃用户已经达到了420万，相比之下，Codex的周活跃用户还不到100万，仅有Claude Code的四分之一。

Claude Code凭借着更好的口碑和更符合开发者需求的交互体验，几乎成了AI编程的代名词。相较之下，OpenAI的Codex在开发者群体中的认可度，明显被Anthropic的Claude系列模型所超越。

然而，从2026年第一季度末开始，Codex开始逐渐扭转局面。随着一系列重磅更新的推出，Codex迅速成长为OpenAI增长最快的产品之一，其周活跃用户从200万涨到300万只用了约4周，接着从300万到400万仅花了2周，而从400万到500万又用了4周，增速真的让人惊讶。

此外，Codex的用户群体也在不断扩大，使用场景已经不仅仅局限于软件开发，目前大约有20%的用户是非开发类的知识工作者。

那么，原本不温不火的Codex究竟是如何被重新激活的呢？

一、错失良机：Codex为何一直不温不火？

回顾Codex刚刚发布时的情景，发现它并没有受到市场的广泛欢迎。

首先，它进入市场的时机并不太佳。2025年初，AI编程工具已经经历了初步的市场教育。 GitHub Copilot让开发者们习惯了使用AI来辅助编码，而Cursor则首先验证了AI IDE的路线，Claude Code更是迅速成为“自主编程”的标杆。

2025年4月17日，OpenAI在YouTube上发布了Codex CLI的宣传视频，试图闯入这个竞争激烈的市场。当时，Codex的形态仅有CLI，并且与Claude Code几乎一模一样，都是终端中的命令行工具。

在评论区里，舆论几乎一致地对OpenAI表示失望，网友们纷纷发表了负面评论。

这种情绪在几条点赞数较高的评论中表现得尤为明显。有网友直言：“OpenAI终于意识到Anthropic做对了。”还有人带着讽刺的语气评论：“谢谢Anthropic，你们用Claude Code把OpenAI拉回正轨。”

更有网友拿出旧账，指责OpenAI曾多次模仿Anthropic的创新：“先是Canvas，再是Codex。Anthropic在创新，OpenAI却在抄袭。我觉得Anthropic做得很好，我支持你们。”

除了外部环境的压力，OpenAI自身对Codex的推动力度也没有像今天这样强。根据官方说法，Codex最初更像是一个研究性质的项目，相比于ChatGPT和GPT系列模型，Codex获得的资源和市场关注度明显偏少。

这导致Codex的发展进程非常缓慢。2025年10月，在Reddit的“ChatGPTCoding”社区中，有网友发帖表达了当时Codex用户的感受：“为什么Codex CLI现在还是这么不完善？

当时Codex对Windows系统的支持不够完善，基本功能如编辑文件、联网搜索等都不如Claude Code便利，开发者们常常需要自己摸索，安装插件才能改善使用体验。

此外，还有一个现实问题就是模型的能力。虽然现在大家普遍认为OpenAI在AI领域里处于领先地位，但在2025年，编程能力并不是它最强的优势。开发者社区普遍认为，Claude在处理大型代码库、复杂工程任务和长上下文场景方面表现得更好。

对于Codex来说，这就形成了一个尴尬的局面：它既没有最强的模型，也没有最成熟的产品体验。在这种情况下，增长缓慢几乎是必然的。

二、5个月三次大更新，Codex的逆袭之路

在发布后的8个多月里，Codex一直处于沉寂状态，直到2026年1月，它的周活跃用户甚至出现了一定程度的下降。

Codex的重大转折发生在今年2月。OpenAI陆续推出了Codex桌面应用和GPT-5.3 Codex这两个新产品，一个是重新定义Codex的使用入口，另一个则显著提升了OpenAI在编程和智能体场景中的实用性。

先说说模型方面的变化。OpenAI和Anthropic在同一天推出了GPT-5.3 Codex和Claude Opus 4.6。在Artificial Analysis的智能指数排名中，这两个模型的得分几乎持平。而在Terminal Bench等核心编程测试中，GPT-5.3 Codex甚至领先了超过10%。

▲GPT-5.3 Codex与Claude Opus 4.6的得分（图片

至于Codex桌面应用的发布，其重要性可能更为深远。它不仅仅是把Codex CLI进行了图形化处理，更是将Codex的定位从单纯的Agent工具提升为“Agent指挥中心”。

OpenAI认为，如今的模型已经具备自主完成复杂长期任务的能力，因此开发者真正需要的是一个可以协调和管理多个Agent“数字劳动力”的工具。

虽然Codex CLI、Claude Code等命令行工具也能通过子Agent并行执行任务，比如分拆代码搜索和并发分析问题，但这些Agent更多是用于单一任务的“内部协作”，用户主要是与一个Agent进行对话。

为了适应Codex的新角色，OpenAI在Codex桌面应用中将Agent视作独立的工作单元，每个Agent都有独立的线程、上下文和代码工作区（Worktree），还能长期运行。这样，用户就能像管理团队成员一样，同时分配任务、查看进度和审核结果，还能通过自动化功能让Agent持续执行周期性工作。其实，这就相当于把一个完整的AI开发团队交给了用户。

自从这次升级后，Codex的用户体验有了显著提升。在Reddit社区上，有位开发者提到，使用CLI工具时常常需要等Agent完成任务才能继续，而Codex App让用户能够同时管理多个项目和对话，让整个开发过程更像是即时通讯，轻松推进多项任务。

不过，当时Codex的桌面应用并没有Windows和Linux版本，这让不少用户不太满意。

到了4月份，OpenAI进行了一个更为重要的调整。

在“Codex for (almost) Everything”更新中，OpenAI开始增强Codex的功能。Codex现在可以在后台直接操作计算机，内置了浏览器和图像生成功能，支持GitHub PR审查、多终端标签和远程开发箱（SSH），并新增了90多个插件（比如JIRA、CircleCI），打通了日常工具链。

这些新增功能，让用户能够在文档处理、流程自动化、信息整理及跨工具协作等新场景中使用Codex。

这一更新也提升了Codex的市场潜力。之前，Codex的形象一直停留在AI编程工具的阶段，现在，Codex已经变成一个通用Agent平台，其目标客户扩展到了知识工作者的整个领域，包括产品经理、分析师、运营人员、研究人员等，而不仅仅是程序员。

与Codex更新相伴的是GPT-5.4的升级。在这一版本中，OpenAI首次加入了原生的计算机使用能力和对百万上下文的支持。这些能力为Codex进一步进入白领工作场景奠定了基础，使其能够更自然地参与跨应用、跨系统的复杂任务。

而在5月份的GPT-5.5中，又进一步优化了token效率、长上下文和编程能力，同时改善了模型在长任务中的保持能力。许多用户反馈称，Codex与GPT的组合在使用成本上，性价比比Claude Code与Claude模型组合更高。

今年6月的Codex大更新与4月的更新紧密相连。Codex在面向白领工作的同时推出了智能体插件功能，首次推出了六个特定角色的插件，包括数据分析、创意制作、销售、产品设计和股票投资等，每个插件都包含相关角色的应用程序、技能和工作流程。这些新功能让Codex能在更加多样的企业场景中，成为生产力系统的一部分。

除了在产品和模型上大做文章，OpenAI在过去几个月也进一步整合了ChatGPT与Codex，用户可以在ChatGPT手机应用中完成任务发起、Agent运行监控到结果审查的全流程，使用门槛进一步降低。Codex还定期推出额度重置福利，让用户能够享受到不少免费的好处。

这一系列的调整，最终导致Codex的活跃用户数量迅速增长，从2026年初的约60万周活跃用户激增至500万以上，成为OpenAI近一年中增长最快的产品之一。

三、Codex成为战略级产品之后

那Codex未来的发展方向是什么呢？

过去几年，OpenAI在资源配置和战略规划上最重视的产品一直是ChatGPT。然而，现在Codex的资源投入正在不断增加，其产品的快速更新、频繁的免费额度重置，以及OpenAI在超级碗比赛中为Codex投放的60秒广告，都在传达一个信息：Codex正在被提升为战略级产品线。

结合OpenAI自去年底以来在企业市场的持续加码，这一变化也就不足为奇了。无论是编程还是白领工作，Codex的目标始终是企业级市场。相较于个人用户，企业客户在使用Codex时，不仅付费能力和意愿更强，而且更容易帮助OpenAI建立长期稳定的收入来源。

这已经是一个经过验证的事实，Anthropic在ARR和估值上超越OpenAI，很大程度上得益于其在企业市场的渗透能力。

Codex也更适合企业级场景。对于企业客户来说，能够完成代码开发、自动化流程、文档处理和任务执行的Agent，其价值远高于单纯的大模型API服务或聊天机器人。它能够直接融入企业的生产系统和业务流程，成为实际的“执行层组件”。

Codex的挑战与机遇：未来还有很多路要走

在这个背景下，企业在AI投资回报率（ROI）的计算上变得轻松多了。试想，如果一个Agent能替代一部分开发、测试或者数据处理的工作，那就意味着可以降低固定的人工成本，或者提高每个人的工作效率。这些收益是可以用数据来衡量的，ROI的说法也更加明确。负责企业信息化战略的CIO们，可以更轻松地为这样的投资辩护。

当然，前方依然有不少挑战等着我们。

首先，可靠性是个大问题。虽然Agent类产品的能力正在飞速提升，但在处理复杂任务时，还是难免会出错。对于企业来说，稳定性往往比能力的极限更重要，特别是在医疗和金融等受严格监管的领域。因此，Codex的可靠性将直接影响它在这些行业的扩展潜力。

其次是竞争。Anthropic的Claude Code和Claude Cowork在开发者口碑和企业治理成熟度上目前依然领先于Codex。Claude Cowork的管理控制界面、权限管理（RBAC）和审计日志功能都已全面上线，而Codex相应的功能还在“即将推出”中。此外，微软的Copilot凭借其生态系统，在分销渠道上有着其他产品无法模仿的优势，同时其多模型策略也给用户带来了更多选择。

最后，成本问题也是个难题。Agent的token消耗相较于对话式应用要高得多，如何在成本和性能之间找到平衡是个复杂的问题。2026年4月，OpenAI将Codex的收费方式从按消息计费改为基于token的滚动窗口计费，这本是为了让费用更准确地反映实际消耗，但在实践中却可能导致不可预见的成本增加。这或许会让部分用户转向开源解决方案，或者至少在日常高消耗的任务中，使用开源替代Codex的一部分功能。

总结：Codex还有很多挑战要面对

如今，国内外的主要大模型公司都在围绕Agent的“入口权”展开激烈竞争。Codex在短短五个月内，将每周活跃用户从60万提升到500万，证明了即使起步不如人、声誉受限，只要能找对方向并不断迭代，依然有翻盘的机会。

不过，回顾这场逆袭，Codex的成功并不仅仅依赖于产品功能的堆砌。模型能力的提升、产品定位的调整、市场的拓展，以及资源的合理投入，这些都是不可或缺的因素。

500万的周活跃用户已经表明Codex在通用Agent领域的吸引力。接下来要关注的是，在成本优势逐渐减弱、竞争对手加速追赶的情况下，Codex是否还能保持这样的迭代速度和产品稳定性。为了确保持续增长，Codex需要在产品体验和商业模式上建立更加稳固的护城河。