OpenAI lanceerde GPT-5-Codex op 15 september, een krachtig nieuw AI-model dat speciaal is gebouwd om als motor te dienen voor zijn coderingsassistent, Codex.
De gespecialiseerde versie van GPT-5 is geoptimaliseerd voor”Agentic Coding,”Active Projects en Projects Refactors, en Build Projects, en Build Projects Refactors, en Build Projects, en Build Projects, grootschriften, grootschriften, grootschriften, grootschriften, grootschriften, grootschriften, grootschriften, en met behulp van Projects, en de reveactoren van het grootstaat, en een stuk van de revisie, en een rol van krassen, engrootte. De release is bedoeld om een uniforme”virtuele teamgenoot”te creëren voor ontwikkelaars en rivalen uit te dagen zoals Microsoft en Google in de drukke AI-coderingsmarkt.
>
Het nieuwe model is nu de standaard voor alle cloudtaken en codeveessen in het Codex-ecosysteem. Het is beschikbaar voor alle betalende chatgpt-abonnees, inclusief die op Plus, Pro-, Business-, EDU-en Enterprise-plannen, met API-toegang gepland voor de toekomst . De tool begon als een open-source CLI in april, werd in mei geïntegreerd in chatgpt en kreeg in juni internettoegang. Deze nieuwste stap transformeert het in een diep geïntegreerde ontwikkelingspartner.
Een speciaal gebouwde engine voor agentische codering
In tegenstelling tot de algemene GPT-5 werd GPT-5-codex specifiek getraind op real-world software engineering werk. Deze gerichte training maakt het beheerder en beter in het produceren van hoogwaardige, schone code zonder lange instructies van de ontwikkelaar.
Het model is ook speciaal gebouwd voor geautomatiseerde codevoorziening. Het navigeert hele codebases, redenen door afhankelijkheden en voert tests uit om de correctheid te valideren voordat u aanbevelingen doet.
Deze posities codex als een krachtig hulpmiddel voor het vangen van kritische bugs voordat ze de productie bereiken.
De lancering volgt een belangrijke update in het einde van augustus die de codex-ervaring in de lokale en cloud-omgevingscode voor vs. CLI, en geautomatiseerde GitHub-pull-aanvraagrecensies, waarbij de basis wordt gelegd voor deze krachtigere motor.
dynamisch denken: een slimmere benadering van complexe problemen
De centrale innovatie van GPT-5-codex is het dynamische”denken”vermogen. Het model kan zijn computationele budget en de tijd die wordt besteed aan een taak in realtime aanpassen, aanpassing aan de complexiteit van een probleem terwijl het werkt.
Hierdoor kan het zowel snelle, interactieve sessies als lange, complexe banen omgaan.
tijdens het testen, observeerde Openai het model dat het model onafhankelijk werkte voor meer dan zeven uur op grote refactorische taken, itererend op de implementatie van de implementatie tot een succesvolle resultaat. Deze persistentie is een belangrijke onderscheidende factor in de agentische codeerruimte.
Volgens Alexander Embiricos, de product voorsprong van OpenAI, is deze adaptieve aanpak een aanzienlijk voordeel.
Hij legde uit dat “GPT-5-Codex kan beslissen vijf minuten in een probleem om een ander uur te besteden,”een ander uur benadrukken om een probleem te veroordelen. Dit wordt bereikt zonder het routersysteem dat wordt gebruikt door het algemene GPT-5-model.
[ingebedde inhoud]
Een uniforme agent over lokale, cloud en GitHub
Deze nieuwe motor bevoegd een samenhangend ecosysteem dat is ontworpen als een enkele, persistent assistent. Ontwikkelaars kunnen naadloos werken tussen hun lokale IDE, de terminal en de wolk zonder context te verliezen, waardoor een meer vloeiende en efficiënte workflow ontstaat.
De strategie lijkt een direct antwoord te zijn op het steeds competitiever AI-coderende landschap. Met rivalen zoals de Jules van Google en de Claude-serie van Anthropic die de grenzen van agentische mogelijkheden verlegt, maakt OpenAI zijn uniforme platform gebruik als een belangrijk voordeel.
Vroege feedback van klanten suggereert dat de aanpak effectief is. Getuigenissen van bedrijven als Duolingo, Virgin Atlantic en Cisco Meraki prijzen de real-world prestaties van de tool.
Aaron Wang van Duolingo merkte op:”Het presteerde beter dan andere tools in backend code review benchmarks, het vangen van compatibiliteitsproblemen en bugs die anderen misten.”
Evenzo, Richard Masters van Virgin Atlantic heeft de efficiëntie gemarkeerd,”Mijn team kan nu een eenvoudige opmerking achterlaten in een pull-aanvraag en codex zal een schone update genereren, een schone update van een schone update, Reducing Back-and-Forth Cycles.
Voor meer complexe banen gebruikte Tres Wong-Godfrey van Cisco Meraki “Codex om een complexe refactor te verwerken voor de codebase van een ander team, waardoor hij zich bevrijdt op andere prioriteiten terwijl Codex geteste geteste, hoogwaardige code heeft geleverd.”
Andere ontwikkelaars, zoals Kevin Royer, vonden hem bij het handelen van de achtergrond en keert terug. zijn nut als achtergrondmedewerker.
Terwijl OpenAi de kracht van het model aanspreekt, benadrukt het ook het belang van menselijk toezicht. Het bedrijf voert CodeX uit in een sandbox-omgeving met netwerktoegang uitgeschakeld om risico’s te verminderen. Het beweert echter dat ontwikkelaars altijd door agent gegenereerde code moeten beoordelen en valideren.
Deze waarschuwingsnota is bijzonder relevant gezien de onrustige lancering van het algemene GPT-5-model in augustus, dat werd geplaagd door bugs en gedwongen openen te lopen onderdelen van zijn eerste strategie.
Posities codex uiteindelijk niet als een vervanging voor tools zoals Github Copilot, maar als een aanvullende partner voor taakdelegatie op een hoger niveau. Het doel is om een echte”virtuele teamgenoot”te creëren die aanzienlijk technisch werk kan aannemen, waardoor ontwikkelaars worden vrijgemaakt om zich te concentreren op meer strategische uitdagingen.
