Openaiは9月15日にGPT-5-Codexを発売しました。これは、コーディングアシスタントのコーデックスのエンジンとして機能するための強力な新しいAIモデルであるCodex。
GPT-5の特殊バージョンは、「エージェントコーディング」のために最適化されており、複雑なソフトウェアエンジニアリングのテイスを含む複雑なソフトウェアエンジニアリングのテイスを含む複雑なソフトウェアエンジニアリングのテイスを含む。このリリースは、混雑したAIコーディング市場でMicrosoftやGoogleなどの開発者と挑戦のライバルのために統一された「仮想チームメイト」を作成することを目的としています。 src=”data:image/svg+xml; nitro-empty-id=mty0nzo4ndq=-1; base64、phn2zyb2awv3qm94psiwidagnze4idq1 niigd2lkdgg9ijcxocigagvpz2h0psi0ntyiihhtbg5zpsjodhrwoi8vd3d3lnczlm9yzy8ymdawl3n2zyi+pc9zdmc+”>
新しいモデルは、Codexエコシステム内のすべてのクラウドタスクとコードレビューのデフォルトになりました。 It is available to all paying ChatGPT subscribers, including those on Plus, Pro, Business, Edu, and Enterprise plans, with API access planned for the future.
The launch is the culmination of a multi-stage evolution for Codex.このツールは、4月にオープンソースCLIとして始まり、5月にChatGPTに統合され、6月にインターネットアクセスを獲得しました。この最新のステップは、それを深く統合された開発パートナーに変換します。
エージェントコーディング用の専用エンジン
汎用GPT-5とは異なり、GPT-5-Codexは実際のソフトウェアエンジニアリング作業で特にトレーニングされました。この焦点を絞ったトレーニングにより、開発者からの長い指示を必要とせずに高品質でクリーンなコードをより操縦し、より優れたものにします。
モデルは、自動コードレビューのための専用にも構築されています。依存関係の理由、依存関係の理由、および推奨事項を作成する前に正確性を検証するためのテストを実行します。
このポジションは、Codexを生産に到達する前に重要なバグをキャッチするための強力なツールとしてコーデックスを統合します。 CLI、および自動化されたGitHubプルリクエストレビュー、このより強力なエンジンの基礎を築きます。モデルは、計算予算とタスクに費やした時間をリアルタイムで調整し、問題の複雑さに合わせて適応させることができます。
これにより、迅速でインタラクティブなセッションと長い複雑な仕事の両方を処理できます。この持続性は、エージェントコーディングスペースの重要な差別化要因です。彼は、「GPT-5-Codexは、さらに1時間を費やす必要がある問題の5分後に決定できる」と説明しました。問題の困難をミッドタスクの困難を再評価する能力を強調しています。単一の永続的なアシスタントのように感じるように設計されたエコシステム。開発者は、コンテキストを失うことなく、ローカルIDE、端末、クラウドの間で作業をシームレスに移動し、より流動的で効率的なワークフローを作成できます。
戦略は、ますます競争の激しいAIコーディングランドスケープに対する直接的な対応であると思われます。 GoogleのJulesやAnthropicのClaudeシリーズなどのライバルがエージェント機能の境界を押し上げているため、Openaiは統一されたプラットフォームを重要な利点として活用しています。
初期の顧客フィードバックは、アプローチが効果的であることを示唆しています。 Duolingo、Virgin Atlantic、Cisco Merakiなどの企業からの証言は、ツールの実際のパフォーマンスを称賛しています。 src=”data:image/svg+xml; nitro-empty-id=mty1ndo5ote=-1; base64、phn2zyb23qm94psiwidagmta0nsa0ntmi ihdpzhropsixmdq1iibozwlnahq9ijq1myigeg1sbnm9imh0dha6ly93d3cudzmub3jnlziwmdavc3znij48l3n2zz4=”>
DuolingoのAaron Wangは、「バックエンドコードレビューのベンチマークで他のツールを上回り、互換性の問題やバグをキャッチした他の人を見逃したバグをキャッチしました。」
同様に、バージンアトランティックのリチャードマスターズはその効率を強調し、「私のチームは、コードのリクエストに近づき、コードのリクエストを把握します。サイクル。”
より複雑な仕事のために、Cisco MerakiのTres Wong-Godfreyは「コーデックスを使用して別のチームのコードベースの複雑なリファクタルを処理し、他の優先順位に焦点を合わせてテストを提供しました。クリーンな違いは、「バックグラウンドコラボレーターとしてのユーティリティを強調しています。
Openaiがモデルの力を宣伝している間、人間の監視の重要性も強調しています。同社は、デフォルトでリスクを軽減するために、ネットワークアクセスが無効になっているサンドボックス環境でコーデックスを運営しています。ただし、開発者は常にエージェントによって生成されたコードを常に確認および検証する必要があると主張しています。
この注意メモは、8月に一般GPT-5モデルの問題を抱えた発売を考えると特に関連しています。ツール。
最終的に、OpenaiはCodexをGithub Copilotのようなツールの代替品としてではなく、高レベルのタスク委任の補完的なパートナーとして位置付けています。目標は、重要なエンジニアリング作業を引き受けることができる真の「仮想チームメイト」を作成し、開発者がより戦略的な課題に焦点を合わせることができることです。