Openai uruchomił GPT-5-Codex 15 września, potężny nowy model AI specjalnie zbudowany, aby służyć jako silnik dla swojego asystenta kodującego, Codex.
Specjalistyczna wersja GPT-5 jest zoptymalizowana do „kodowania agencyjnego”, umożliwiając mu autonomiczne prace na godzinach w złożonych taskach inżynierii oprogramowania. zadrapanie. Wydanie ma na celu utworzenie zunifikowanego „wirtualnego koleżanki z zespołu” dla programistów i wyzwania rywali, takich jak Microsoft i Google na zatłoczonym rynku kodowania AI.
Nowy model jest teraz domyślny dla wszystkich zadań chmurowych i recenzji kodu w ekosystemie kodeksu. Jest dostępny dla wszystkich płacących subskrybentów CHATGPT, w tym w planach Plus, Pro, Business, EDU i Enterprise, z API dostępu do przyszłości . Narzędzie rozpoczęło się jako CLI open source w kwietniu, zostało zintegrowane z Chatgpt w maju i uzyskało dostęp do Internetu w czerwcu. Ten najnowszy krok przekształca go w głęboko zintegrowanego partnera programistycznego.
specjalnie zbudowany silnik do kodowania agencyjnego
W przeciwieństwie do ogólnego poziomu GPT-5, GPT-5-kodeks został wyszkolony specjalnie w zakresie inżynierii oprogramowania. To skoncentrowane szkolenie sprawia, że jest bardziej sterowany i lepszy w tworzeniu wysokiej jakości, czystego kodu bez wymagania długich instrukcji od dewelopera.
Model jest również specjalnie zbudowany do automatycznego przeglądu kodu. Porusza całe bazy kodowe, przyczyny poprzez zależności i uruchamia testy w celu potwierdzenia poprawności przed wydaniem zaleceń.
Kodeksu pozycji jako potężne narzędzie do łapania krytycznych błędów, zanim osiągną produkcję.
Uruchomienie następuje po dużej aktualizacji pod koniec sierpnia, która ujednoliciła kodowanie w środowisku lokalnym i chmur. CLI i zautomatyzowane recenzje żądania github, kładąc podłoże dla tego mocniejszego silnika.
Dynamiczne myślenie: mądrzejsze podejście do złożonych problemów
Centralną innowacją GPT-5-Codex jest jego dynamiczna zdolność „myślenia”. Model może dostosować swój obliczeniowy budżet i czas spędzony na zadaniu w czasie rzeczywistym, dostosowując się do złożoności problemu podczas jego działania.
Pozwala to obsługiwać zarówno szybkie, interaktywne sesje, jak i długie, złożone zadania.
Podczas testowania, openai obserwował model niezależnie przez ponad siedem godzin na dużych refaktoryzujących taskach, odtwarzając jego wdrożenie. Trwałość ta jest kluczowym zróżnicą w przestrzeni kodowania agencji.
Według Alexandra Emiricosa, przewodu produktu Codex Openai, to adaptacyjne podejście jest znaczącą zaletą.
Wyjaśnił, że „GPT-5-Codex może zdecydować o pięciu minutach na problem, że musi spędzić kolejną godzinę”, podkreślając jego zdolność do ponownego ponownego zatrzymania problemu. Osiąga się to bez systemu routera używanego przez ogólny model GPT-5.
[zawartość wbudowana]
Zunifikowany agent w lokalnych, chmur i github
Ten nowy silnik napędza spójny ekosystem ekosystemowy zaprojektowany tak, aby czuć się jak pojedynczy, trwały asystent. Deweloperzy mogą bezproblemowo przenosić pracę między lokalnym IDE, terminalem i chmurą bez utraty kontekstu, tworząc bardziej płynny i wydajny przepływ pracy.
Strategia wydaje się być bezpośrednią reakcją na coraz bardziej konkurencyjny krajobraz kodowania AI. Ponieważ rywale, takie jak Google Jules i Anthropic’s Claude Series, przekraczają granice możliwości agencyjnych, OpenAI wykorzystuje swoją zunifikowaną platformę jako kluczową zaletę.
Wczesne informacje zwrotne od klientów sugerują, że podejście jest skuteczne. Referencje od firm takich jak Duolingo, Virgin Atlantic i Cisco Meraki chwalą rzeczywistą wydajność narzędzia.
Aaron Wang z Duolingo zauważył: „Postrzegł inne narzędzia w testach recenzji kodu zaplecza, łapali problemy z kompatybilnością i błędy, które inni przegapili.”
Podobnie Richard Masters of Virgin Atlantic podkreślił swoją wydajność, stwierdzając, że „mój zespół może teraz zostawić prosty komentarz w żądaniu ściągnięcia i kodeksu, który prawie natychmiast, zrzucał podsumowanie, zrzucał podsumowanie, zrzucał do tyłu. Cykle.”
W przypadku bardziej złożonych zadań, Tres Wong-Godfrey z Cisco Meraki użył„ Kodeksu do obsługi złożonego refaktora dla kodu innego zespołu, uwalniając go do skupienia się na innych priorytetach, podczas gdy kodeks kodeks jest testowany, kod wysokiej jakości. „
Inne deweloperzy, takie jak Kevin Royer w Vanta, stwierdzając, że„ Kodeksie przyjmuje się na temat TASKS. Clean Diffs, „podkreślając swoją użyteczność jako współpracownik tła.
Podczas gdy Openai reklamuje moc modelu, podkreśla także znaczenie ludzkiego nadzoru. Firma uruchamia Codex w środowisku z piaskownicą z dostępem do sieci domyślnie w celu ograniczenia ryzyka. Utrzymuje jednak, że programiści powinni zawsze przeglądać i potwierdzać kod generowany przez agenta.
Ta ostrzeżenie jest szczególnie istotne, biorąc pod uwagę niespokojne uruchomienie ogólnego modelu GPT-5 w sierpniu, który był nękany przez błędy i zmuszone do rezygnacji openai do rezygnacji z refleksji i narzędzi początkowej.
Ostatecznie OpenAI pozycjonuje kodeks nie jako zastępca narzędzi takich jak GitHub Copilot, ale jako partner uzupełniający się do delegacji zadań wyższego poziomu. Celem jest stworzenie prawdziwego „wirtualnego koleżanki z drużyny”, który może podjąć znaczące prace inżynieryjne, uwalniając programistów do skupienia się na bardziej strategicznych wyzwań.
