METR·· 2026-02-13AI 评估 · 30/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。
METR 对比测试：Claude Code 与 Codex 测量时间跨度不比默认脚手架更好
Measuring Time Horizon using Claude Code and Codex
AI 导读
METR 用 Claude Code 和 Codex 分别测试 Opus 4.5 与 GPT-5 的时间跨度，发现两者均未显著优于其默认脚手架 ReAct 和 Triframe：Opus 4.5 用 Claude Code 仅在 50.7% 的 bootstrap 采样中胜过 ReAct，GPT-5 用 Codex 胜过 Triframe 的比例仅 14.5%。
来源：METR · metr.org