OpenAI Codex erreicht 7 Mio. Nutzer – 10× Wachstum in 6 Monaten
OpenAI Codex und ChatGPT Work erreichten am 13. Juli 2026 die Marke von 7 Millionen aktiven Nutzern – nur 24,5 Stunden nachdem die 6-Millionen-Grenze geknackt worden war. Öffentlich kommuniziert wurden die Meilensteine durch Tibo (@thsottiaux), der auf dem OpenAI-Produkt-Team aktiv ist. Als Ausgangspunkt gilt eine Zahl von rund 550.000 bis 700.000 Nutzern zu Jahresbeginn, die Fidji Simo im März öffentlich erwähnte – das ergibt ein mehr als 10-faches Nutzerwachstum innerhalb von sechs Monaten. Katalysiert wurde der jüngste Sprung unter anderem durch die temporäre Aufhebung des 5-Stunden-Nutzungslimits für alle Plus-, Business- und Pro-Pläne sowie den Launch von GPT-5.6 Sol am 9. Juli, der Codex effizienter machen soll. Zum Vergleich: Anthropic meldete zuletzt rund 2 Millionen wöchentlich aktive Claude-Code-Nutzer im Februar, ohne seitdem neue Zahlen zu veröffentlichen. Anthropics relative Stille wird im Bericht damit erklärt, dass Claude Code zunehmend durch das Slackbot-Pendant „Claude Tag" ersetzt wurde, was direkte Vergleiche erschwert. Parallel feierte Prime Intellect eine Bewertung von 1 Milliarde Dollar bei 100 Millionen Dollar ARR und veröffentlichte Verifiers v1, eine neugestaltete Infrastruktur für agentisches Reinforcement Learning.
- GPT-5.6 Sol wurde am 9. Juli 2026 gelauncht und soll Codex effizienzbreiter machen; der 6M-Meilenstein wurde 48 h später vermeldet.
- Tibo @thsottiaux bestätigte 7M Nutzer am 13. Juli um 18:29 Uhr; der Tweet erreichte 947K Views und 14,1K Likes.
- Prime Intellect veröffentlichte Verifiers v1: speichert Rollout-Traces als Message-DAGs, was die Trace-Komplexität von O(n²) auf O(n) senkt.
- Verifiers v1 ermöglicht laut Team ein 100-B-Reasoning-Modell auf 40-Turn-SWE-Agent-Tasks in 1.000 RL-Schritten mit 6 H200-Nodes in unter 2 Tagen.
- Coding-Agent-Benchmarks verlagern sich laut skirano von Token-Preis zu Cost-per-Task; in 81 % der Fable-geführten Runs machte das Lead-Modell keinen einzigen Code-Edit.
Frag die KI zum Artikel
Folgefragen zu Headline, Quelle und Volltext — Antwort streamt in wenigen Sekunden.
Verwandte Beiträge
OpenAI Codex erreicht 7 Mio. Nutzer – 10× Wachstum in 6 Monaten
OpenAI Codex und ChatGPT Work erreichten am 13. Juli 2026 die Marke von 7 Millionen aktiven Nutzern – nur 24,5 Stunden nachdem die 6-Millionen-Grenze geknackt worden war. Öffentlich kommuniziert wurden die Meilensteine durch Tibo (@thsottiaux), der auf dem OpenAI-Produkt-Team aktiv ist. Als Ausgangspunkt gilt eine Zahl von rund 550.000 bis 700.000 Nutzern zu Jahresbeginn, die Fidji Simo im März öffentlich erwähnte – das ergibt ein mehr als 10-faches Nutzerwachstum innerhalb von sechs Monaten. Katalysiert wurde der jüngste Sprung unter anderem durch die temporäre Aufhebung des 5-Stunden-Nutzungslimits für alle Plus-, Business- und Pro-Pläne sowie den Launch von GPT-5.6 Sol am 9. Juli, der Codex effizienter machen soll. Zum Vergleich: Anthropic meldete zuletzt rund 2 Millionen wöchentlich aktive Claude-Code-Nutzer im Februar, ohne seitdem neue Zahlen zu veröffentlichen. Anthropics relative Stille wird im Bericht damit erklärt, dass Claude Code zunehmend durch das Slackbot-Pendant „Claude Tag" ersetzt wurde, was direkte Vergleiche erschwert. Parallel feierte Prime Intellect eine Bewertung von 1 Milliarde Dollar bei 100 Millionen Dollar ARR und veröffentlichte Verifiers v1, eine neugestaltete Infrastruktur für agentisches Reinforcement Learning.
- GPT-5.6 Sol wurde am 9. Juli 2026 gelauncht und soll Codex effizienzbreiter machen; der 6M-Meilenstein wurde 48 h später vermeldet.
- Tibo @thsottiaux bestätigte 7M Nutzer am 13. Juli um 18:29 Uhr; der Tweet erreichte 947K Views und 14,1K Likes.
- Prime Intellect veröffentlichte Verifiers v1: speichert Rollout-Traces als Message-DAGs, was die Trace-Komplexität von O(n²) auf O(n) senkt.
- Verifiers v1 ermöglicht laut Team ein 100-B-Reasoning-Modell auf 40-Turn-SWE-Agent-Tasks in 1.000 RL-Schritten mit 6 H200-Nodes in unter 2 Tagen.
- Coding-Agent-Benchmarks verlagern sich laut skirano von Token-Preis zu Cost-per-Task; in 81 % der Fable-geführten Runs machte das Lead-Modell keinen einzigen Code-Edit.
Frag die KI zum Artikel
Folgefragen zu Headline, Quelle und Volltext — Antwort streamt in wenigen Sekunden.