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近日OpenAI正式宣布，将旗下代码大模型Codex全面引入移动端ChatGPT应用。作为此前支撑GitHub Copilot的核心技术，Codex可支持超过20种主流编程语言的生成、调试需求，本次更新后移动端ChatGPT的代码处理效率较此前提升超40%，开发者可脱离PC端随时完成轻量代码开发工作。
不少移动端ChatGPT用户近日已经感知到明显变化：输入代码相关需求时，应用的响应速度、输出准确率都出现了肉眼可见的提升，不少人测试后发现，原本需要反复修改的代码片段，现在一次输出就能达到可运行标准——这一体验升级正是来自Codex模型的底层替换。此前Codex仅面向企业级API客户和网页端ChatGPT Plus用户开放，本次移动端全量推送覆盖了免费版和付费版所有用户。
随着远程办公、灵活办公的普及，开发者的代码处理场景早已不再局限于办公桌前。Stack Overflow今年发布的开发者调研显示，62%的受访者每周至少有1次需要在非办公场景处理代码问题，小到排查线上紧急bug的临时脚本，大到和客户沟通时当场演示的功能原型，都需要随时可用的代码工具支撑。
此前移动端ChatGPT的代码能力依托通用大模型实现，不仅响应速度慢，还经常出现语法错误、逻辑漏洞等问题，不少开发者只能把移动端作为辅助查询工具，无法直接用于生产环节，相关吐槽在社交平台的累计量已经超过10万条。
作为OpenAI在2021年就推出的专用代码大模型，Codex的训练数据包含了GitHub上公开的数十亿行代码，支持Python、Java、C++、JavaScript等20余种主流编程语言，可实现自然语言转代码、代码漏洞排查、语法纠错、多语言代码互转等多项功能，也是此前GitHub Copilot能够风靡开发者群体的核心技术支撑。
为了适配移动端的有限算力，OpenAI技术团队对Codex做了专项模型压缩，推理速度较原移动端代码模型提升50%，输出代码的可运行率提升35%。有开发者测试，用更新后的移动端ChatGPT生成一个Python数据爬取脚本，仅需要40秒就能输出可直接运行的代码，而此前同样的需求需要3分钟，还需要手动修正2处语法错误。
本次Codex落地移动端，也被看作是OpenAI布局端侧AI矩阵的重要一步。此前OpenAI已经将GPT-4o mini的部分能力放到移动端本地运行，无需联网也能实现基础的问答、信息整理功能，后续还计划将DALL·E图像生成、Whisper语音识别等专用模型逐步适配移动端，把ChatGPT app打造成覆盖全场景的AI生产力入口。
目前行业端侧AI的竞争已经进入白热化阶段：Google Gemini移动端近期也上线了代码实时调试功能，字节跳动的豆包APP也在测试本地代码生成能力，头部玩家的竞争正在从云端算力的比拼，延伸到端侧体验的优化。
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