Gemini 3 定位博士，Codex 专注代码，GLM-5 主打全能，三大巨头密集更新

技术人生黄勇

发布于 2026-03-11 17:33:58

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“ 2026年开年，AI战场硝烟骤起。一边是谷歌以“并行思考”挑战AGI极限，一边是OpenAI用Codex革新实时编程体验；而智谱AI则携7440亿参数的GLM-5开源归来，强势适配国产算力。当Deep Think的深度推理遇上Codex的极速协作，再逢GLM-5的长文本智能，谁将引领新一年的技术浪潮？本文为你横向拆解三大模型的核心技术。”

赶在春节前，模型巨头们密集更新了自己的模型产品。

DeepSeek 4刚刚宣布灰度测试：春节前这波“偷袭”！DeepSeek 没官宣，但偷偷点了什么技能？国外的OpenAI 就推出 Codex 模型，谷歌放出Gemini Deep Think，国内智谱AI 开源了 GLM-5 大模型。

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Gemini 3 Deep Think

谷歌DeepMind推出的Gemini 3系列模型中的高阶变体，专注于深度推理（Deep Reasoning）‍、科学计算和多模态理解，其能力被定位在博士（Ph.D.）水平，旨在解决传统AI难以处理的高复杂度任务。

关键特性与功能

1、极限推理能力：它在多个高难度基准测试中表现出色，能够胜任复杂的逻辑推理、数学建模和科学实验设计。

2、Humanity’s Last Exam：该模型无需任何外部工具，仅依靠自身推理能力，就在这一极度艰难的通用人工智能（AGI）测试中达到了41.0%的准确率，显示出极强的通用推理潜力。

3、ARC-AGI-2：在一项评测通用人工智能能力的基准测试中，Deep Think模式取得了惊人的45.1%准确率，这一成绩显著超越了当时的其他顶级模型。

4、并行思考（Parallel Reasoning）‍：不同于传统模型的一步步线性推理，Deep Think采用并行推理机制，能够同时探索多个假设路径，这使其在解决科学实验和工程设计等问题时更高效、更贴近人类的思考方式。

5、多模态生成：它不仅擅长文字推理，还具备强大的视觉生成能力。新升级的功能包括：

草图转3D模型：用户只需上传一张草图，模型即可推断出对应的3D模型结构，极大简化了从概念设计到模型实现的过程。

AI生成游戏与视觉艺术：能够生成复杂的游戏场景或高度还原的视觉艺术作品，体现了其跨模态的创造力。

访问方式与生态

定向开放：该模型目前向Google AI Ultra订阅用户开放，支持API早期访问，主要面向研究人员、工程师和企业用户。
生态整合：它被整合到Google的AI Studio、Gemini应用以及开发者平台中，为高端研发和工业界提供AI算力支持。

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OpenAI Codex

OpenAI专注于软件工程和代码生成的专属模型系列。

目前OpenAI推出了Codex 5.3系列（包括GPT-5.3-Codex-Spark等），并启动了Codex发布月，标志着其向实时协作和企业级应用的转型。

特性与功能

1、实时协作（Real-time Collaboration）‍：2026年发布的Codex-Spark模型主打实时编程体验，推理速度极快，旨在解决传统AI编码工具存在的响应延迟问题。

2、广泛的语言支持：基于codex-1模型，精通包括Python、JavaScript、C#、Go、Ruby、Swift等十几种编程语言，是目前市场上最为通用的代码生成模型之一。

3、集成环境：新版本的Codex被深度集成到了ChatGPT平台中，ChatGPT Plus用户无需API Key即可直接通过CLI工具使用Codex，大大降低了使用门槛。

更新与生态

发布月活动：OpenAI于2026年1月启动了“Codex发布月”，在一个月内推出了多个相关产品和功能，包括强化学习驱动的软件工程Agent和云端运行的Coding Agent，支持代码审查、BUG修复和Pull Request提交。
企业级应用：新功能主要面向非专家用户，旨在促进金融科技和医疗等领域的创新。OpenAI同时推出了针对安全研究人员的受限访问计划，以平衡创新与风险。

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GLM-5

核心规格与技术参数

1、参数规模：规模达 7440亿（活跃参数40B）。它采用了稀疏注意力（Sparse Attention）‍和Mixture of Experts（MoE）‍架构，在保持强大能力的同时降低了推理成本。

2、预训练数据：模型预训练数据量极大，达 28.5T tokens，比前代模型GLM-4.5（355B）有显著扩展。

3、上下文窗口：具备超长上下文能力，支持 200K 以上的上下文窗口（部分信息显示205K），非常适合长文本处理。

核心能力与应用场景

1、Agentic Intelligence（智能体）‍：GLM-5 被设计为支持复杂系统工程和长周期智能任务，专注于“智能体”（Agentic Intelligence）和高级多步骤推理，能够应对复杂的工程逻辑和任务规划。

2、编程与工程：模型在代码生成、调试、Vibe Coding（代码编写）等方面表现突出，能作为软件工程师在开发生命周期中的强大开发伙伴，并在基准测试中表现优于同类开源模型。

3、创意与复杂任务：不仅在编程上强大，GLM-5 还能生成高质量的创意内容（如长篇叙事、营销文案）并具备深度系统性思维。

开源与生态适配

开源状态：GLM-5 于2026年2月12日正式开源，已在全球开源模型排行榜（Artificial Analysis）中位列前茅（全球第四、开源第一）。
国产算力适配：模型深度适配了华为昇腾、寒武纪、摩尔线程等国产算力平台，支持国产芯片部署，推动了国产AI算力的商业化应用。
可商用化部署：支持serverless运行，按使用量计费（输入输出单价分别为1美元和3.2美元每百万token），便于企业级应用。

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对比

以下是关于Gemini 3 Deep Think、OpenAI Codex（2026年更新的版本）和智谱AI GLM-5的详细对比分析。

维度	Gemini 3 Deep Think	OpenAI Codex (2026)	智谱AI GLM-5
基础模型	基于Transformer的大型多模态模型，Deep Think是其专注于“深度推理”的模式，强调并行思考（Parallel Reasoning），类似于人类的思维链条。	基于OpenAI最新的GPT-5.2架构，专为代码生成优化。2026年更新的Codex强调实时协作（Real-time Collaboration）‍和长会话处理能力。	基于MoE（混合专家模型）和DSA稀疏注意力机制，特别强调算力效率和长文本处理。
参数规模	未公开具体参数量，但通过“博士级”测试表现推测参数量在千亿级以上。	未公开具体参数量。Codex通常指代特定的模型版本（如GPT-5.2-Codex），参数规模可能略小于完整的GPT-5.2（通常在千亿级以上）。	745B参数（激活参数40B），属于目前全球最大的开源模型之一。
稀疏化技术	未明确标注为稀疏模型，但通过激活的“并行思考”机制在推理时类似于激活多个专家。	未公开稀疏化技术。	明确采用DSA稀疏注意力机制和MoE混合专家架构，显著降低部署成本。
参数	支持多模态输入，具体的上下文长度未公开。	支持400K上下文窗口，适合处理极长的代码库和文档。	200K上下文窗口，专注长文本处理。

通用推理与多模态能力

能力	Gemini 3 Deep Think	OpenAI Codex (2026)	智谱AI GLM-5
通用推理 (AGI Benchmarks)	在Humanity’s Last Exam（41%）和ARC-AGI-2（45.1%）等高难度通用推理测试中表现最强，特别是GPQA Diamond（93.8%）显示了其在科学知识上的深度。	主要专注于代码生成和特定任务，在通用推理上虽强但不如Gemini Deep Think的“博士级”定位。	通过DSA机制提升了长文本推理能力，在HumanEval（96.2%）和SWE-bench等编程基准上表现出色，但在通用科学推理上未明确超越Gemini。
多模态交互	支持图像、视频、音频输入，能够解析复杂图表和动态视频。其“草图转3D模型”功能特别适用于概念设计。	主要是文本和代码交互，未明确支持多模态（如图像输入）。	侧重文本和代码，未明确标注对图像/视频的原生支持。

编程与代码能力：

能力	Gemini 3 Deep Think	OpenAI Codex (2026)	智谱AI GLM-5
代码生成	支持“代码辅助功能”和“Gems”插件，能生成代码建议。 Codex是OpenAI专门的代码模型，具备极强的代码补全、生成和解释能力。	在即时协作上有所提升。	在编码能力上对齐了Claude Opus 4.5，在HumanEval（96.2%）和SWE-bench-Verified（77.8）中表现极佳。
Agent能力	通过“思考模式”提升了Agentic能力，降低幻觉。	2026年更新的Codex强调实时协作，主要是提升开发者的即时交互体验。	强调Agentic/Reasoning/Coding (ARC)能力，在BrowseComp、MCP-Atlas等评测中取得开源第一。