Компания OpenAI анонсировала значительное обновление своего инструмента для разработчиков, выпустив Codex-CLI версии 0.36 с интегрированной моделью GPT-5-Codex. Новый релиз представляет собой качественный скачок в области автоматизации программирования и работы с кодом. Главной особенностью обновления стала способность системы адаптивно распределять вычислительные ресурсы в зависимости от сложности поставленных задач.

Простые операции выполняются практически мгновенно, в то время как масштабные проекты могут обрабатываться на протяжении нескольких часов. Модель демонстрирует впечатляющую выносливость, работая непрерывно до 7 часов над одним проектом. В процессе длительной работы система самостоятельно выполняет рефакторинг кода, исправляет обнаруженные ошибки и доводит решение до завершения. Такой подход кардинально меняет представление о возможностях ИИ-ассистентов в программировании.

Ключевым нововведением стала функция codex resume, которая кардинально улучшает пользовательский опыт при работе с долгосрочными проектами. Теперь разработчики могут прерывать работу и возвращаться к незавершенным задачам без потери контекста — модель запоминает состояние проекта и продолжает работу с того момента, где остановилась. Это особенно ценно при работе с крупными кодовыми базами, где полная перезагрузка контекста требовала бы значительных временных затрат.

Обновление затронуло и пользовательский интерфейс. Разработчики OpenAI внедрили анимированное руководство для новых пользователей, которое упрощает освоение инструмента. Система отображения статусов выполнения задач стала более информативной, позволяя отслеживать прогресс длительных операций. Особое внимание уделили надежности обработки прерываний — теперь система корректно реагирует на остановку процессов и сохраняет промежуточные результаты.

Авторизация также получила существенные улучшения. Новая схема поддерживает кастомных провайдеров и обеспечивает более гибкую работу с API-ключами. Это особенно важно для корпоративных пользователей, которым требуется интеграция с существующими системами безопасности и управления доступом.

Производительность GPT-5-Codex впечатляет результатами на признанных бенчмарках. На тестовом наборе SWE-bench модель достигла 74,5% точности, превзойдя показатели предыдущей версии GPT-5 high. Этот бенчмарк включает 500 реальных задач из программных проектов, что делает результаты особенно значимыми для практического применения. Внутренние тесты компании по рефакторингу кода показали рост с 34% до 51%, что свидетельствует о качественном улучшении работы с существующими кодовыми базами.

Особого внимания заслуживают возможности модели в области рефакторинга. Система успешно справляется с задачами из крупных, устоявшихся репозиториев, работая с различными языками программирования включая Python, Go и OCaml. В качестве примера сложности задач приводится pull request из проекта Gitea, который затронул 232 файла и 3541 строку кода для внедрения переменной ctx через всю логику приложения. Способность модели обрабатывать такие масштабные изменения открывает новые возможности для автоматизации рутинных, но трудозатратных задач разработки.

Для разработчиков это обновление означает переход от простой генерации кода к полноценному ИИ-помощнику, способному поддерживать проекты на длительной дистанции. GPT-5-Codex может взять на себя множество рутинных операций, освобождая время программистов для решения более творческих и сложных архитектурных задач. Возможность работы с проектами в течение нескольких часов подряд делает инструмент пригодным для автоматизации крупных миграций кода, обновлений зависимостей и других масштабных операций, которые ранее требовали значительных человеческих ресурсов.