OpenAI прокачала Codex: GPT-5-Codex теперь работает автономно и до семи часов без участия человека

OpenAI выпустила крупное обновление Codex — инструмента для помощи программистам, представив новую модель GPT-5-Codex. Теперь Codex способен автономно справляться с длительными и сложными задачами, включая создание проектов, отладку, рефакторинг и даже ревью кода.

15 сентября 2025 года OpenAI представила масштабное обновление Codex — своего искусственного интеллекта для помощи программистам. Главной новостью стала модель GPT-5-Codex специализированная версия GPT-5, натренированная на реальных задачах программной инженерии. Новый Codex теперь доступен во всех продвинутых подписках ChatGPT и умеет не просто дополнять код, а самостоятельно вести полноценные сессии разработки.

Новый уровень автономности

Главная особенность GPT-5-Codex — «агентный» подход. Иными словами, модель способна работать как самостоятельный помощник: создавать проекты с нуля, улучшать интерфейсы, исправлять ошибки и анализировать чужой код. Причём автономная сессия может длиться до семи часов. В некоторых случаях до 35 минут непрерывной работы над production-кодом без вмешательства пользователя.

Модель показывает улучшенные результаты по ключевым бенчмаркам. Например, 74,5% точности на SWE-bench Verified (против 72,8% у GPT-5) и 51,3% успешности в задачах по рефакторингу.

Codex способен анализировать скриншоты, что особенно ценно для фронтенд-разработчиков: ИИ видит интерфейс и может предлагать улучшения. Кроме того, он адаптирует время «размышления» в зависимости от сложности задачи.

Обновления CLI, IDE и облака

Обновился и интерфейс командной строки (CLI): теперь поддерживаются вложения изображений, трекинг задач в виде to-do листов, расширенный поиск и подключение к внешним системам. Улучшения получили и расширения для IDE (например, Visual Studio Code) — Codex интегрируется в локальную среду, умеет отслеживать контекст и передавать задачи между облаком и локалью.

В облачной версии ускорение достигнуто за счёт кеширования окружений. Codex теперь автоматически настраивает зависимости, запускает браузер для визуального тестирования и может прикреплять скриншоты к pull request'ам.

Ревью кода и безопасность

Особое внимание уделено автоматизации ревью. Codex способен не только анализировать pull request'ы, но и находить критические ошибки, на которые разработчики могут не обратить внимания. Комментарии стали более точными, а сам процесс интегрирован с GitHub.

**Сравнение ревью-контента от GPT-5 и GPT-5-Codex:**
GPT-5-Codex делает в 3 раза меньше некорректных комментариев (4,4% против 13,7%) и чаще предлагает ценные замечания (52,4% против 39,4%). При этом оставляет меньше общих комментариев на Pull Request (0,93 против 1,32), фокусируясь на действительно важных аспектах.

Что касается безопасности, Codex теперь не сохраняет пользовательские запросы и предоставляет гибкие настройки доступа — особенно это важно для команд, работающих с чувствительными данными.

Отклики и практики сообщества

Судя по постам разработчиков в соцсетях, обновление воспринято положительно. Многие отмечают, что GPT-5-Codex гораздо менее навязчив в диалогах и «не спорит», как это бывало раньше. Один из разработчиков протестировал Codex на реальном проекте и получил готовый PR после 35 минут автономной работы модели.

Codex хорошо работает с фронтендом: можно прикрепить скриншот интерфейса — и модель предложит редизайн. Также отмечается, что переход между локальной и облачной версией теперь бесшовный, а CLI стал надёжнее и удобнее.

Однако есть и замечания: модель иногда «ленится» на сложных задачах и требует чёткого промптинга. Некоторые сравнивают её с Claude Code и отмечают, что Codex выигрывает за счёт гибкости и качества генерации.

Производительность и поведение модели

Одно из ключевых отличий GPT-5-Codex от базовой версии GPT-5 — способность адаптировать объём вычислений под сложность задачи. Это подтверждается данными OpenAI, собранными при использовании Codex CLI сотрудниками компании. На простых запросах Codex генерирует существенно меньше токенов, экономя ресурсы (−93,7% в 10-м перцентиле), но при работе со сложными задачами способен задействовать вдвое больше токенов (+102,2% в 90-м перцентиле), обеспечивая высокое качество решений.

**Распределение количества токенов в ответах моделей GPT-5 и GPT-5-Codex:**
GPT-5-Codex генерирует значительно меньше токенов на простых задачах (до −93,7% в 10-м перцентиле), но тратит существенно больше ресурсов на сложные (до +102,2% в 90-м перцентиле), демонстрируя адаптивный подход к распределению вычислений в зависимости от сложности запроса.

Доступ и планы

Codex уже доступен пользователям ChatGPT с подписками Plus, Pro, Business, Edu и Enterprise. Полноценная работа — в плане Pro и выше, остальные получают ограниченное количество сессий. Поддержка API ожидается в ближайшее время, а CLI обновляется почти ежедневно.

В ближайшем будущем OpenAI планирует расширить функциональность Codex и сделать модель полноценным AI-инженером — от генерации идей до релиза продукта.