2026年1月，Cursor团队公开了一项实验成果：数百个AI智能体连续运行168小时，生成超300万行代码，从零构建出一个可用的Web浏览器。项目代号FastRender，核心为Rust编写的渲染引擎和定制JavaScript虚拟机，源码已发布在GitHub。实验基于OpenAI于2025年12月发布的GPT-5.2-Codex模型，该模型具备上下文压缩技术，能自主完成复杂软件工程任务。团队设计了“规划者-工作者-裁判”分层架构，显著提升多智能体协作效率。尽管成果引发热议，但也有质疑声音指出AI生成代码的创造性和维护难题。Cursor正将实验技术整合进商业产品，未来或改变软件开发模式。

2026年1月15日，OpenAI宣布通过Responses API向开发者开放其最强代码模型GPT-5.2-Codex。该模型于2025年12月发布，是目前最先进的智能体编程AI，专为解决复杂软件工程问题设计。其核心突破包括“上下文压缩”技术和针对“智能体工作流”的深度优化，能够自主执行构建新功能、重构代码和排查漏洞等任务。OpenAI称其为“最具网络安全能力”的模型，在代码安全审计方面表现突出。实战案例中，AI代码编辑器Cursor利用GPT-5.2-Codex连续运行一周，生成超300万行代码，成功从零构建了一个功能完整的Web浏览器，包含Rust编写的渲染引擎及HTML解析等功能。该模型已在Cursor、GitHub等主流工具中支持，并在多项基准测试中取得领先成绩。

据快科技1月10日消息，深度求索（DeepSeek）预计将在2月中旬农历新年前后发布代号为V4的新一代旗舰级人工智能模型。该模型主打强劲的代码生成能力，在超长代码提示词处理与解析上实现突破，支持百万级tokens上下文窗口，可一次性消化中型项目的代码库和技术文档，精准理解跨文件依赖关系，解决复杂软件开发中的上下文断裂问题。V4还解决了AI训练中数据模式理解能力随训练次数增加而衰减的难题，形成更深刻的抽象理解能力。初步测试显示，其在代码生成领域表现优于Anthropic、Claude及OpenAI GPT等主流模型。此外，V4可能采用全新mHC架构，提升并行计算效率和国产芯片适配能力，降低部署成本。DeepSeek近期更新的R1论文扩展至86页，为V4发布做好技术准备。

2026年1月，北京版幻方量化公司九坤投资开源了SOTA代码大模型IQuest-Coder-V1系列，引发国内外科技圈热议。该模型40B参数版本在SWE-Bench Verified榜单中取得81.4%的成绩，超越Claude Opus-4.5和GPT-5.2。模型支持多种参数规模（7B、14B、4...

2025年接近尾声，TRAE发布年度报告，显示其一年内生成1000亿行代码，相当于300万程序员全年无休的工作量。报告显示，超50%用户高频使用Tab键（Cue功能），全球用户超600万，月活突破160万，覆盖近200个国家和地区，Token消耗半年增长700%。核心亮点包括SOLO模式（自主编程）问答规模增长7300%，以及MCP协议支持复杂任务操作。技术上，TRAE在SWE-bench评测中全球第一，并在CCF-A类顶会发表10余篇论文，开源项目trae-agent获10.2k Stars。此外，补全延迟降低60%，内存占用减少43%，补全成功率高达99.93%。作为中国AI IDE领域的领先者，TRAE通过‘开源+社区+学术’三位一体生态，定义下一代开发环境。

标题：aiXcoder：AI并非软件开发的“银弹”，需与软件工程结合 近日，硅心科技（aiXcoder）产品研发负责人黄宁在“全球C++及系统软件技术大会”上发表演讲，探讨大模型驱动的软件开发现状及未来。他指出，Vibe Coding模式虽高效，但难以适配企业级复杂项目开发。AI并非万能解决方案...

12月19日，OpenAI发布最强智能体编程模型GPT-5.2-Codex，专为解决复杂软件工程问题设计。该模型基于GPT-5.2通用智能，融合GPT-5.1-Codex-Max终端操作能力，引入“上下文压缩”技术，大幅提升代码重构与迁移效率。其在Windows 10/11环境中优化显著，并能精准解读技术图表、UI截图及设计草图，快速将原型图转化为功能代码。GPT-5.2-Codex在SWE-Bench Pro等权威测试中刷新纪录，可独立完成代码库导航到Pull Request创建的全流程工作。案例显示，它在网络安全领域表现突出，协助Privy公司工程师挖掘React组件中的未知漏洞。为应对潜在风险，OpenAI启动“可信访问试点计划”，向安全专家开放高权限访问。目前，该模型已向ChatGPT付费用户全量推送，API访问权限将逐步开放。

12月13日，OpenAI揭秘安卓版Sora开发过程。团队仅用28天完成任务，从10月8日启动到11月5日交付，4名工程师协作，85%代码由Codex生成，实现99.9%稳定率。Codex像一名高级工程师，能快速生成代码，但需明确指导目标与约束条件，且无法推断未告知信息，如架构模式或用户体验反馈。尽管Codex熟悉多种编程语言、积极编写单元测试，并可通过CI日志自我修复问题，但其深层架构推断能力有限，仍需人类监督质量与系统决策。最终，Codex高效执行明确任务，而人类专注于架构与体验优化。

12月7日，Ubuntu团队在更新错误追踪系统时测试了GitHub Copilot生成的代码。Canonical工程师Skia在Ubuntu Foundations团队周报中透露，Copilot的表现总体尚可，但生成的代码无法直接使用。主要问题在于Copilot无法访问真实数据库，提示中也缺乏数据库模式信息，导致部分函数完全错误，尽管此类情况比例较低。团队正对代码进行审核和测试，详情可参考相关PR中的最新改动。

11月19日，谷歌Gemini 3 Pro模型首秀引发关注。开发者测试显示，该模型仅需一条指令即可生成复杂3D乐高编辑器和完整手机游戏，如经典游戏《Ridiculous Fishing》的复刻版，包含音效与音乐。Gemini 3 Pro在多项基准测试中表现优异，以1501 Elo登顶LMArena排行榜，并在GPQA Diamond等测试中取得超91%的准确率。此外，在MMMU-Pro和Video-MMMU测试中分别获得81%和87.6%的高分，同时SimpleQA Verified测试得分为72.1%，展现其在科学与数学领域的可靠性。不过，与Anthropic的Claude Code相比，Gemini 3 Pro在多步骤指令遵循度上稍显不足。