OpenAI презентувала нову модель OpenAI GPT-5.3 Codex майже відразу після того, як Anthropic анонсувала свою агентну модель Claude Opus 4.6. Різниця між двома релізами становила приблизно 15 хвилин, що підкреслило напружену конкуренцію між великими ШІ-лабораторіями у сфері агентного програмування.
Як пише TechCrunch, спочатку OpenAI запустила Codex як окремий агентний інструмент для розробників, а вже після цього презентувала спеціалізовану модель GPT-5.3 Codex, яка значно розширює його можливості.
У компанії пояснили, що йдеться про перехід від вузьких сценаріїв на кшталт написати та перевірити код до повноцінної роботи за комп’ютером, де агент виконує довгі послідовності дій так, як це робить людина під час розроблення, налагодження або супроводу проєкту.
За твердженням OpenAI, GPT-5.3 Codex приблизно на 25% швидша за попередню версію GPT-5.2. У внутрішніх тестах модель показала кращі результати як за швидкістю, так і за стабільністю під час роботи з великими проєктами.
Компанія заявляє, що агент на базі нової моделі здатен протягом кількох днів автономно створювати складні застосунки або ігри з нуля, працюючи з багатофайловими репозиторіями та поступово вдосконалюючи код.
Окремо OpenAI звертає увагу на те, що GPT-5.3 Codex стала першою моделлю компанії, яка активно використовувалася в процесі власної розробки. Ранні версії залучали для пошуку помилок, оцінки продуктивності й тестування компонентів самої системи, що, за словами розробників, допомогло швидше довести модель до стабільного стану.
Контекст релізу також має символічне значення. За даними видання, OpenAI та Anthropic готували запуск своїх агентних інструментів приблизно на один і той самий час — орієнтовно на 10:00 за тихоокеанським часом. У підсумку Anthropic оприлюднила анонс Claude Opus 4.6 трохи раніше, формально випередивши конкурента, після чого OpenAI майже миттєво відповіла релізом GPT-5.3 Codex.
Усе це вкладається в ширшу тенденцію: ринок агентного програмування швидко перетворюється на пряме змагання між провідними ШІ-компаніями. Їхні моделі дедалі менше зосереджуються на генерації окремих фрагментів коду й дедалі більше — на автономному виконанні багатокрокових завдань, які скорочують шлях від ідеї до робочого продукту.
Раніше інженер компанії OpenAI Майкл Болін опублікував детальний технічний розбір того, як усередині працює Codex CLI.
Підписуйтеся на ProIT у Telegram, щоб не пропустити жодної публікації!
