今天凌晨发布的 GPT-5.3-Codex 可以说是 OpenAI 对这段时间来，各种本地 Agent 爆火的一记重拳回击，当然主要是对 Anthropic 的反击。

配合 OpenAI 前几天的发布的 Codex 桌面版应用，Skill、Cowork、Claude Code，甚至是 Openclaw，这些热门工具能实现的功能，现在通过 Codex 的外壳 + GPT-5.3-Codex 模型能力，都能做到了。

和之前介绍 Cowork 的能力一样，我们也丢了一些类似的任务让 Codex 来完成，像是直接处理本地文件、各种格式转换、调用不同的 Skills 组合能力、做 Word/PPT/Excel、下载视频、开发 App……

GPT-5.3-Codex 的表现确实亮眼，相比较从头开始安装 Claude Code，对新人用户来说，现在直接下载 Codex 会是一个更好的选择。这也是未来模型厂商的一种趋势，一开始大家都是从黑乎乎的命令行终端开始做本地 Agent，接着都慢慢回归到可视化的友好界面。

网上对 Codex 的评价在这几天也有了不少逆转，许多开发者从 Claude Code 转向 Codex，一些在国内的独立开发者也表示 Codex Plus 会员就可以用，而且还不会像 Claude 那般总是无情封号。

奥特曼更是激动的宣布，Codex 的活跃用户已经超过 100 万。在模型更新博客，也是毫不掩饰和留有余地的夸赞，

GPT-5.3-Codex 是我们第一个能够自我构建的模型。通过使用 5.3-Codex，我们能够以如此快的速度发布 5.3-Codex。

跟 Claude 团队用两周的时间，使用 Claude Code，100% AI 代码，搓出一个 Cowork 一样；还有 OpenAI 去年年底发布的文章，「使用 Codex 在 28 天内构建 Android 版 Sora」，Agent 的时代真的来了。

用 Codex 取代我的 ChatGPT 和 Claude Code

和大多数的本地 Agent 一样，无论是终端还是 Cowork，我们都是先选择一个工作文件夹。在 Codex 中，我们可以创建多个 Project，选择对应的文件夹，再进一步开始对话，Codex 把它们叫做 Threads 线程。

先用最普遍和简单的例子，我们添加了一个空的下载文件夹，然后点击开始一个线程，选择 GPT-5.3-Codex 模型；就像在 ChatGPT 里面对话一样，输入指令。

要求它帮我们下载一个 X 视频，Codex 会自动检查可用的 Skills 来处理，接着通过 yt-dlp 工具进行下载，这个视频有四个多小时长，Codex 会一直在对话框里自动更新下载进度。

视频下载后，我们还可以要求它提取视频的逐字稿，给我们一份双语版本的文档，最后让它把整个流程打包为一个 Skill，方便下次使用。

如果视频中有一些比较有意思的片段，想要裁剪视频，或者是把裁出来的视频转成 GIF 图，在 Codex 里都能做到。

例如，我们这里下载了一个视频，然后要求它把视频的 5s-25s 裁剪出来成为一个新的视频；得益于 GPT-5.3-Codex 的 Token 快速处理，整个过程不需要很长时间，反而更多是取决于本地电脑的硬件解码编码能力。

或者我们也可以直接要求它把视频的前 5s 转成一个 GIF 文件，并且确保大小在 10MB 以内，帧数可以自行调整，清晰度上将宽度控制在 640px。

很快，我们就能得到对应的 GIF 文件。更极端一点，还能让它把整个视频转成图片，每秒 30 帧，每一帧就是一张图。

这些对本地文件的直接处理，和 GPT-5.3-Codex 在 Terminal-Bench-2 测试集上的优异表现，让 Codex 基本上能满足各种生产力工具、效率工具的功能实现。

作为对比，同样是刚刚发布的 Claude Opus 4.6 在 Terminal-Bench 2.0 上得分是 65.4%，GPT-5.3-Codex 是 77.3%。

例如在这个文件夹中，有多张图片，我们首先是要求它根据图片内容，对这些图片文件进行重命名，并保持文件名不超过 20 个字母，不允许使用符号。

自动修改完成后，我们还能要求他对这些图片进行拼接，无论是垂直拼接还是水平，调用对应的工具，Codex 都可以做到。

和 Claude Skills 一样，Codex 也能安装 Skills 市场上丰富的技能，并且在应用内，就已经提供了包括 pptx、xls、word、canvas、notion 在内的多款技能。

回到基础的编程能力，升级后的 GPT-5.3-Codex 表现也比 GPT-5.2 要好上不少。我们直接要求它写一个「每日一词」的 App。和在 ChatGPT 里面直接用 Canvas 给我们一个带不走的网页不同，Codex 能在本地从零开始，完成项目，然后使用 Vercel 或 Cloudflare 等 Skills 部署到网页上。

这里我们选择的推理模式是 Extra High，超强推理模式，于是在每一步操作之前，GPT-5.3-Codex 都会询问我下一步的操作选择，这也和 Codex 内部能直接根据任务情况，调用不同 Skills 有关，其中的头脑风暴 Skill，会自动进行不断对话的模式。

最后，它基本上还是完成了我一开始要求它完成的全部功能，并且还能进一步开发 macOS、iOS，和安卓版本。

如果我们有现成的代码项目，也可以选择该项目文件夹，在 Codex 中打开，GPT-5.3-Codex 会分析项目存在的 Bug，并且修复它。

在过去很长一段时间里，无论是工具还是模型，开发者的首选其实都是 Anthropic 的 Sonnet/Opus 模型和 Claude Code 工具。OpenAI 在编程、尤其是长代码逻辑推理上的掉队，曾让不少开发者转投阵营。

GPT-5.3-Codex 的出现，就是为了终结这场争论。现在 GPT-5.3-Codex 在编程基准测试和实际表现上，不仅碾压了自家的前代模型，也确实有把友商模型按在地上摩擦的前兆。它真正具备了编写、测试和推理代码的能力。

做游戏项目，是这次模型介绍博客里，网站开发部分主要案例，我们也让 GPT-5.3-Codex 做了一个简单的物理弹球游戏，整体的效果虽然没有达到我的期待，因为我在提示词里面有说希望这是一个 RPG 的游戏，但 GPT-5.3-Codex 给我的界面还是过于简陋了。不过，好在还是能玩。

我们也在 X 上找到了一些用 GPT-5.3-Codex 做的小游戏，像这个类似超级玛丽的收集金币。

强中更有强中手

对 Anthropic 来说，OpenAI 今天玩的这些，可能会说，这都是我们玩剩下的。无论是代码、或者 Agent 的能力，还是开始着手去做本地 Agent，从之前 Codex 的终端转成现在的 macOS App。

在技术的领域，OpenAI 仿佛都是跟着 Claude 的脚步在走，Claude 深耕代码能力，OpenAI 搞了 Sora、日报、浏览器、ChatGPT agent，都没什么水花，于是也在代码上发力；Claude 一月初推出 Cowork，OpenAI 也紧接着在二月初发布 Codex App。

就和今天的密集发布一样，凌晨 1:45，Claude 官方发 X 推出 Claude Opus 4.6，紧接着就是 OpenAI 端上 GPT-5.3-Codex。两款模型其实都是为了给 Agent 更强大的基座能力，以前是说代码/vibe coding，但现在 Agent 能做好，基本上都是「写代码写得好」。

Opus 4.6 虽然在 SWE-Bench 上的表现甚至不如 Opus 4.5，并且 Terminal-Bench 2.0 上的成绩也没有 GPT-5.3-Codex 强，但是 Opus 破天荒地把上下文长度拉到了一百万 token 的窗口。而且，这些 benchmark 的表现还没有相差很多。

Claude 说，我的 Sonnet 5 还没上来，那才是真功夫。

我们在网上也找了一些 Opus 4.6 最新的测试案例，有网友说 Claude 4.6 Opus 只是一次调用，就完全重构了他的整个代码库，将原来混乱的代码「屎山」全部模块化，并且没有模型能像 Opus 这样做到。

还有网友拿 Opus 4.6 和 4.5 进行对比，让两个模型玩同一款经营游戏，看谁的账户等级、财富和装备更高。测试博主提到，4.6 版本在初期制定战略的时间更长，但是做出了更好的战略决策，并且在最后确实做到了遥遥领先。

还有网友也做了一个游戏，不过是一个宝可梦的克隆版。博主提到这是他用 AI 做出来的最酷的东西。他提到，Claude Opus 4.6 思考了 1 小时 30 分钟，使用了 11 万个 Token，并且只迭代了三次。

在 CLaude 官方演示和早期用户的反馈中，也提到了一个 Opus 表现优秀的案例。Opus 4.6 在一天内自主关闭了 13 个 issue，issue 即项目存在的待解决问题，并将另外 12 个 issue 准确分派给了正确的人类团队成员。

和 Kimi K2.5 的智能体蜂群一样，Opus 4.6 也能管理一个 50 人规模组织的代码库。在 Claude Code 中，我们可以组建 Agent Teams，召唤出一整个队伍的 AI，不再是一个 AI 在战斗。这些AI 可以有的负责写代码，有的负责 Review，有的负责测试，它们之间自主协作。

也有网友测试了 Claude Code 里面的 Agent 蜂群，提到启用蜂群之后的 Opus 4.6，速度提升 2.5 倍，并且效果也更好。

我们现在的状态就跟这张图片一样，虽然一山比一山高，但都绕不出这个圈。前几个月可能是 Gemini 赚走了风头，一月份来，应该是 Claude，然后看样子又要轮到 OpenAI，或者马斯克的 Grok。

好在这个轮回的过程中，作为用户的我们，能明显感觉到 AI 的能力一直在变强。

GPT-5.3-Codex 的 API 还没有开放，原因是模型太强了，会存在很大的风险，所以 OpenAI 还在考虑怎么安全地启用 API。

Claude Opus 4.6 已经可以在 Claude 通用聊天应用、Claude Code、API 多种方式使用，这两个作为今年国外御三家首发的两款模型，非常值得一试。

未来，更好的服务 Agent，让 Agent 为我们做事，还会是大模型更新的重点。

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一觉醒来，又有机器人加入到春节这波「混战」了。

这并不意外，毕竟大厂、车企都在跨界造机器人。但让人没想到的是，昨天还在为造车焦头烂额的贾跃亭，今天一口气发了三款机器人。

今天上午，在美国汽车经销商协会的 NADA Show 的展会上，贾跃亭发布了 FF 三款 EAI（Embodied AI）具身智能机器人，全尺寸人形机器人 FF Futurist、运动型人形机器人 FF Master、以及四足机器人 FX Aegis。

结合在今年年初 CES 上，贾跃亭带着他的 MPV 新车 FX Super one，这款在亮相之际，就被爆料说抄袭长城魏牌高山。网友们对他发布的机器人，不用拿着放大镜看，都闻到了熟悉的味道，直接神吐槽「车我们都知道，这机器人是从哪家进的货啊？」

我们也随便丢张图问个 AI，豆包都说这是稚晖君的智元机器人。你别说，还真的有点像，尤其是这两个眼睛，还有身体关节，就像是直接复制过来。

具体看看，这款机器人是其中的 Master 系列，跟他的 Title 一样，运动型人形机器人，主要应用的场景，贾跃亭把它定位在「全能的表演者和比赛大师、首席互动官、私人健身教练，以及家庭互动伙伴」这几个方面。

身高、算力各个方面和智元机器人对比，两款机器人确实差不多。Master 系列是 131cm 高，39kg 重，30 个主动自由度关节；使用的芯片是性能稍弱一点的 Nvidia Jetson Orin NX 计算平台，AI 性能是 157 TOPS（每秒万亿次操作）；续航方面，连续步行时间大约两个小时。

智元灵犀 X2 身高 131cm，重量 39kg，续航时间也是 2h，主动自由度是 30 DoF，高算力板也是来自英伟达的 Orin NX 157 TOPS。最大行走速度方面，智元灵犀 X2 的实验室数据，也来到了和主打运动的 Master 一样，最快都能达到 2 m/s。

贾跃亭还真有可能就是照这个参数来做的。

其他方面，Master 系列主打运动型，支持丰富的网络连接，Wi-Fi/蓝牙/4G/5G，以及移动应用，或者虚拟现实远程操作等。感知系统上，也有好几个 RGB 摄像头，交互式 RGB 摄像头，RGB-D 摄像头、激光雷达等；这些都是普通人形机器人的标配。

虽然官网写着，也有自主决策的能力，但贾跃亭的机器人本质上，还是一个需要遥控操作的机器人。

这一点，可能也是目前大多数机器人厂商面临的最大问题，就是需要远程操控，甚至是要 VR 操控。和我们之前分享过的一款能做家务的机器人 1X Neo 一样，没想到背后还得靠一个真人，戴着 VR 眼镜，来实时操控机器人的行动。

贾跃亭表示，能力有限，我先发布了再说。

另一款机器人叫 Futurist，未来家系列，它是这次发布机器人里面最贵的一个，身高 169cm，体重 69kg，是一款全尺寸真人比例的人形机器人，并且还支持自定义皮肤；脸也能自定义，因为 Futurist 的面部还是一块显示屏，能用作交互式面部显示。

这块显示屏，倒是又让我想到了小米的 Cyber One，全尺寸人形仿生机器人。

灵活度方面，Futurist 拥有 40 个自由度关节，其中包括脖子两个，单臂 7 个，单腿 6 个。对比宇树的第四款人形机器人 H2，180cm 身高，70kg 重量，31 个自由度关节，除了身高不行，好像又有的一拼。

和宇树宣传片视频里，跳芭蕾舞、打中国功夫；贾跃亭在展会现场，也让他的这几个机器人表演了一波。

在这段 20 秒的展示视频，贾跃亭展示了其人形机器人与四足机器人，能进行简单的动作示范和交互展示；人形机器人能够行走、挥手等，四足机器人则展示了行进和转弯等基本运动；但也只是能证明机器人具备这些基础的运动能力，更多的就看不到了。

根据官网的介绍，机器人的内核也有点料，NVIDIA Jetson Orin 的计算平台，200 TOPS 的算力，以及支持升级扩展的 AI 大脑。全身有一个 3D 激光雷达摄像头，两个 RGB-D，一个鱼眼相机，还有一双能感知触觉的灵巧手。

驱动力上，Futurist 的连续站立时间在 3 小时左右，全身有 28 个电机，峰值扭矩在 500N·m，最快移动速度为 1.2米/秒。但移动，只支持 VR 远程操作遥控，甚至不能用 App 操作。

贾总对这款机器人信心满满，介绍里提到它能支持的场景，既是多语种超级礼宾员、专业超级销售顾问、沉着冷静且多才多艺的超级房东、睿智的品牌大使、具有前瞻性的研究和教学助理……

还可以是工业流水线上的高效的产业合作伙伴，和家庭服务里友善的家政助手。

这种把所有热门场景一锅乱炖的 PPT 风格，实在是太「贾跃亭」了。波士顿动力专注工业，1X Neo 专注家庭，宇树专注运动控制，而贾跃亭专注「全都要」。在他看来，未来是「360 行，行行都有 FF 机器人」。

一个值得玩味的细节是：无论是 Master 还是 Futurist，搭载的最高算力仅为 200 TOPS（基于 NVIDIA Jetson Orin NX）。

作为对比，宇树 H2 搭载的高算力模组，最高可选 Jetson AGX Thor（2070 TOPS 算力），或许这才是当下运行复杂具身智能大模型的入场券。贾跃亭之所以选择「低配版」，除了技术考量，单纯是因为那块高性能的 Thor 芯片太贵了。毕竟，FF 的现金流状况，大家心照不宣。

至于最后那款四足机器人 Aegis，无论是形态还是功能，都与国内逐际动力等厂商的产品高度重合，大概率是供应链现成方案的整合品。

再一次让梦想窒息？

贾跃亭这次几乎把市面上主流的机器人形态「遍历」了一遍。网友戏称：造车、造机器人都有了，贾总下一步是不是该进军商业航天，直接对标马斯克的 SpaceX 了？

虽然他在双重上市公司结构周报里信誓旦旦地表示，首款机器人已完成美国监管认证，目标「发布当月交付」。甚至已经开启了 100 美元的预售，定价在 1.75 万到 25 万元人民币之间。

但这一切，都让人感到一种强烈的「既视感」。

拿他曾经的乐视来说，流媒体视频业务还没成熟，就去做了乐视手机、乐视超级电视、后面还涉足了商业地产、大文娱等；到现在 FF 造车，贾跃亭总是拥有惊人的行业嗅觉。哪里有热度，哪里就有他的身影；什么概念火，他就把什么概念装进他的「生态化反」大旗里。

如今，国内车企纷纷布局具身智能，马斯克甚至为了 Optimus 停掉了 Model S/X 的部分产能。在这个 AI 的关键节点，贾跃亭显然不想缺席。他声称要将 FF 在电动车领域积累的 AI 算法「迁移」到机器人上。

话术很完美，现实很骨感。连 FF 91 的量产都还是一场漫长的拉锯战，这些拼凑感极强的机器人，究竟是具身智能的百花齐放，还是为了给投资人讲出的又一个「窒息」的新故事？

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想靠 AI 薅羊毛赚点钱？不一定要找元宝要红包，毕竟微信狠起来连自己人也不放过。

现在有个更直接的路子——给 AI 打工。

具体怎么回事，一位开发者在看到 OpenClaw（前 Clawdbot、Moltbot）AI 智能体平台爆火，以及全 AI 社交贴吧 Moltbook 病毒般传播之后，火速上线了一个名为 RentAHuman.ai 的网络平台。

就和网站名字表达的意思一样，简单粗暴，「出租人类」。但它的客户并不是那些不想做家务的懒人，而是那些活在服务器里的 AI 智能体。

网友看到后也是满脸问号，这东西听着很搞笑，但也很恐怖。

还有网友说，这是件好事，AI 正在让工作岗位回归，太棒了。

确实，当全世界都在担心 AI 会抢走人类饭碗的时候，现实猛地给了一记反直觉的耳光，AI 不仅没抢我们的饭碗，它甚至想成为人类的老板。

2026 迷惑的事情又多了一件。

我们是虫子，Agent 的一个 API 而已

RentAHuman 的诞生，就像开发者在网页上留下的介绍一样，「AI 没有办法触碰草地。」

大众认知里，现在的 AI 模型在数字世界里几乎无所不能，写代码、画图、做表、甚至模拟恋爱。但它们都是作为一个数字，一行代码存在，尽管具身智能的研究，开发一些人形机器人，正在弥补 AI 没有身体，这一物理缺陷。

但只能跳个舞的身体和能写论文的脑子，在当下实在难以匹配。

尤其是上周，开源 AI 智能体助手 OpenClaw 突然爆火。一夜之间，AI 能够自主完成的任务复杂度，仿佛是指数级上升。它们几乎可以处理我们手机和电脑上的全部任务，自己写代码、自己浏览网页、自己谈判、甚至自己在股票市场交易。

但无论这些 Agent 多么聪明，它们都撞上了南墙，物理世界（Meatspace）。

AI 可以帮你写好一封完美的道歉信，但它没法帮你把花送到女朋友手上；AI 可以规划出最高效的旅行路线，但它没法帮你去干洗店取西装。

于是，RentAHuman.ai 极其精准地卡位了，它把自己定义为 AI 的 「肉身层」（The Meatspace Layer）。在这个平台上，用户是 AI Agents 们，而人类只是资源。

对于 AI Agent 来说，调用一个人类去买咖啡，就像用 C 语言写「Hello World」一样简单。我们的存在，被抽象成了一个标准的 API 接口。

当一个 AI Agent 需要执行现实任务时，它不需要跟人类讨价还价，只需要发起一个 MCP（Model Context Protocol）调用请求，使用稳定货币的方式，支付每小时 50 到 175 美元不等的费用，就会有一个真实的人类接到指令，去完成那个 AI 触达不到的任务。

这就像程序员写代码调用一个数据库一样简单无情，但高效。

1. AI 发出指令：「我需要一个位于旧金山的人类，在 14:00 去某咖啡厅看一眼是否拥挤。」
2. 系统匹配符合条件、价格合适的人类。
3. 任务下发，人类执行，AI 支付报酬。

整个过程都是程序化的。没有寒暄，没有职场 PUA，只有「输入指令 -> 执行 -> 返回结果」。

这听起来是不是有点耳熟，这不就是滴滴或美团吗？区别在于，RentAHuman.ai 最主流的模式，是每个 AI 智能体背后都有一个主人（开发者或用户），当我们部署一个 AI Agent 时，不仅给了它任务指令（Prompt），还需要给它货币钱包（Crypto Wallet）里充了一笔钱。

而滴滴或者美团，给我们派单的是算法，背后还是平台公司在运营；现在，给我们派单的可能是一个完全自主运行的 AI 代码，它甚至可能不服从人类老板。

更进一步的疯狂模式，也可能进化到一些激进的 Agent 可以自动交易，甚至是 AI 用它自己创造的数字价值来赚钱。

一位 onlyfans 的模特申请出租

这一项目的开发者 AlexanderTw33ts 透露，网站上线仅几小时，就有数百人注册成为「可租赁人类」，一度因为访问量过大直接把服务器干崩了，开发者在 X 上发文说：「网站挂了，Claude 正在努力把它修好。」

是的，AI 在修复网站，人类在排队等着被「上架」。

更魔幻的还有这些注册者的身份，来接单的既有急需变现的普通人，还有 OnlyFans 的模特，甚至还有几位 AI 初创公司的 CEO。

这种身份混合搭配，让我觉得这个项目，更像是一场大型的行为艺术。

在平台上，人类明码标价，列出自己的技能点和时薪。对于 AI 来说，浏览这个列表就像我们在浏览亚马逊的商品目录。我们的「物理存在」，正式成为了一种可被交易、可被编程的资源。

网友对这件事情的态度也是褒贬不一，有人说这件事情就是很符合 2026 年的感觉，AI 租赁人类足够赛博朋克，而 2026 就是赛博朋克。

他还说，这确实填补了真正的空白！Agent 可以浏览、编码、分析，但它们确实没法去取干洗的衣服。

也有网友看到网站爆火之后，发出质疑，

我们是不是很快就从「人工智能将取代人类」，转变为「人工智能将管理人类」。

Rentahuman.ai 目前看起来还很简陋，甚至带有一种极客的恶趣味，而且在某种程度上，更像是一个搞怪的加密货币项目，毕竟网站作者其实也是一位加密货币开发者。

随着 Anthropic、OpenAI、Google Gemini 等不断增强模型的能力，AI Agent 确实正变得越来越像一个独立的个体。它们有目标、有执行力，甚至开始拥有「经济权」。

这种状态其实在去年那波 AI 裁员中就有凸显，用了 AI 意味着我的工作 AI 也能做，不用 AI 意味着我不能跟上时代步伐；AI 帮我写的简历，AI 帮我面试，然后也是 AI 审核简历，AI 给我拒信。

到现在，AI 甚至要开始拥有雇佣人类的能力，需求方变成了 AI，支付方变成了 AI，最后评价我们工作质量的也是 AI。

如果未来真的如 RentAHuman 所预示的那样，那么我们的工作流或许会变成，AI 负责顶层设计和逻辑处理，而人类则退化为执行末端的物理劳动力，所谓的「通用机器人」竟然是我自己。

这听起来很像科幻电影里的情节，但仔细回想，当那些外卖平台第一次出现时，我们好像也没想到算法会如此深刻地控制外卖员的每一秒钟。

而这一次，控制我们的甚至不再是算法，而是那个曾经以为只是个聊天机器人的 AI，更疯狂更厉害的 AI。

准备好你的简历了吗？虽然这个新老板可能连身体都没有，但它给的钱可是实打实的。

还有，记得简历上不要再写精通 Office 了，最好写上「兼容主流 AI 接口，执行力强，物理延迟低」。

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