OpenAI most mutatta be a GPT-5.2 Codexet – a programozásra szánt legfejlettebb AI modellt, amely képes összetett projekteken órákon át felügyelet nélkül dolgozni. Ez a technológia megváltoztatja, ahogyan a vállalatok a szoftverfejlesztéshez és a kódautomatizáláshoz viszonyulnak. Mit jelent ez a hétköznapi fejlesztőknek, a cégeknek és a szoftvermérnökség jövőjének?
Mi a GPT-5.2 Codex, és miért kivételes?
Képzeljen el egy fejlesztői kollégát, aki soha nem alszik, nem felejt a részletekre, és akár hét órán át egyhuzamban is képes a projekten dolgozni anélkül, hogy elveszítené a fókuszt. Pontosan ilyen a GPT-5.2 Codex – a GPT-5.2 modell egy speciális változata, amelyet kifejezetten valós szoftveres feladatokra tréningeztek.
A szokványos AI asszisztensekkel ellentétben, amelyek csak tanácsot adnak vagy kódrészleteket generálnak, a GPT-5.2 Codex teljes értékű autonóm ügynökként működik. Ez egy lépés afelé, amit az Apertia.ai szakértői „agentic AI”-nak neveznek – olyan mesterséges intelligencia, amely nemcsak válaszol a kérdésekre, hanem aktívan, elejétől a végéig megold komplex feladatokat.
A GPT-5.2 Codex kulcsképességei
A modell autonóm módon képes kezelni a fejlesztői feladatok teljes spektrumát:
- Projektek felépítése a nulláról – teljes alkalmazást készít az Ön specifikációja szerint
- Új funkciók hozzáadása – kiterjeszti a meglévő kódot a kívánt képességekkel
- Intelligens hibakeresés – önállóan megtalálja és javítja a hibákat, beleértve a tesztelést is
- Kiterjedt refaktorálás – átírja és újraszervezi a kód nagy részeit a jobb struktúra érdekében
- Code review – ellenőrzi a kód minőségét, és még élesítés előtt feltárja a potenciális problémákat
- Migráció technológiák között – átviszi a projektet egyik nyelvről vagy frameworkről a másikra
Összehasonlítás a versenytársakkal: GPT-5.2 vs Claude Opus 4.5 vs Gemini 3 Pro
2025 novemberében és decemberében példátlan verseny bontakozott ki három technológiai óriás között. Az OpenAI, az Anthropic (Claude) és a Google (Gemini) néhány hét különbséggel adták ki legfejlettebb modelljeiket. Hogyan teljesít a GPT-5.2 Codex a közvetlen összevetésben?
A kulcsbenchmarkok összehasonlító táblázata
| Benchmark | GPT-5.2 Codex | Claude Opus 4.5 | Gemini 3 Pro | Mit mér |
|---|---|---|---|---|
| SWE-Bench Verified | 80.0% | 80.9% | 76.2% | Valós GitHub hibák javítása |
| SWE-Bench Pro | 55.6% | - | - | Összetett kódolás több nyelven |
| Terminal-Bench 2.0 | 47.6% | 59.3% | 54.2% | Terminál- és CLI-munka |
| GPQA Diamond | 92.4% | 87.0% | 91.9% | PhD-szintű tudományos kérdések |
| ARC-AGI-2 | 52.9% | 37.6% | 31.1% | Absztrakt logikai következtetés |
| AIME 2025 | 100% | 100% | 95% | Matematikai verseny |
| MMMU (Vision) | 84.2% | 77.8% | 83.0% | Multimodális megértés |
| Bemeneti ár | $1.25/1M tokenů | $5/1M tokenů | ~$0.80/1M tokenů | Üzemeltetési költségek |
| Kimeneti ár | $10/1M tokenů | $25/1M tokenů | ~$8/1M tokenů | Generálási költségek |
Want a Custom AI Solution?
We help companies automate processes with AI. Contact us to find out how we can help you.
- Response within 24 hours
- No-obligation consultation
- Solutions tailored to your business
Gyakorlati különbségek a fejlesztők szemszögéből
Független fejlesztői közösségi tesztek szerint:
- GPT-5.2 olyan kódot ír, amely követi az általános konvenciókat, és a juniorok számára is könnyen olvasható. Jól illeszkedik a meglévő workflowkhoz, és megbízhatóan lezárja az összetett feladatokat. Néha extra validációkat vagy funkciókat is hozzáadhat, amelyeket nem kért.
- Claude Opus 4.5 kifinomultabb megoldásokat generál jobb architekturális szeparációval. Olyan, mint egy senior architekt, aki előre gondolkodik. Néha a megoldás feleslegesen összetett lehet egyszerű feladatokhoz. Kiváló nagy projektek tervezéséhez.
- Gemini 3 Pro a legrövidebb, teljesítményre optimalizált kódot adja. Remek prototípus-készítéshez és gyors iterációkhoz. Időnként kihagyhat edge case-eket vagy fejlettebb funkciókat, például rate limitinget. Ideális a tapasztalt fejlesztőknek, akik értékelik a minimalista megközelítést.
Hogyan teljesít a GPT-5.2 Codex a gyakorlatban?
Benchmark eredmények
A SWE-Bench Pro benchmarkon, amely a produkciós repók valós fejlesztői feladatainak megoldását méri, a GPT-5.2 Codex 55,6 %-os sikerességet ért el. Ez azt jelenti, hogy a négy különböző programozási nyelvben (Python, JavaScript, TypeScript és Go) szereplő összetett feladatok több mint felét képes megoldani.
Összehasonlításképpen – még egy évvel ezelőtt a top AI modellek hasonló benchmarkokon 20-30 % körüli eredményeket értek el. A GPT-5.2 Codex közel kétszeres javulást jelent.
Adaptív gondolkodás
A puszta számoknál is fontosabb – a modell hatékonyan és adaptívan dolgozik. Egyszerű kéréseknél gyorsan reagál (93,7 %-kal kevesebb tokent használ, mint a GPT-5), míg összetett refaktorálásoknál és architekturális változtatásoknál időt szán a feladatra, és alaposan átgondolja.
Az OpenAI belső tesztjei során a GPT-5.2 Codex több mint 7 órán át dolgozott egyetlen komplex feladaton, miközben önállóan tesztelte a megoldását, javította a hibákat, és iterált az implementáción, amíg működő eredményt nem ért el.
Titkos fegyver a kiberbiztonságban
A GPT-5.2 Codex egyik legérdekesebb, ugyanakkor legérzékenyebb felhasználási területe a kiberbiztonság. A modern AI modellek egyre erősebb eszközökké válnak a védelemben, de sajnos potenciálisan a támadásokban is.
Valós eset: sérülékenység felfedezése a Reactben
2025. december 11-én a Privy biztonsági mérnöke, Andrew MacPherson a modell korábbi verzióját (GPT-5.1-Codex-Max) használta, és korábban ismeretlen sérülékenységet fedezett fel a népszerű JavaScript könyvtárban, a Reactben. Ez a hiba az alkalmazások forráskódjának kiszivárgásához vezethetett volna.
MacPherson felelősen jelentette a sérülékenységet, a React csapata pedig azonnal javította. Az incidens megmutatta, milyen erős eszközzé válnak az AI modellek a biztonsági kutatásban.
Fejlettebb fenyegetés-észlelési képességek
A GPT-5.2 Codex a kiberbiztonság terén még erősebb. A modell lényegesen nagyobb pontosságot ér el professzionális Capture-the-Flag (CTF) versenyeken, amelyek valós kibertámadásokat szimulálnak, és a sérülékenységek megtalálását mérik.
Ez a CTF környezetekben elért jobb teljesítmény közvetlenül átültethető a gyakorlatba:
- Gyorsabb biztonsági hibafelismerés
- Jobb fenyegetéselemzés
- Automatizált penetrációs tesztelés
- Támogatás a kódbiztonsági auditoknál
Felelős bevezetés
Az OpenAI jól tisztában van az ilyen erős eszközök dual-use jellegével – egyszerre szolgálhatják a jót és a rosszat is. Ezért a vállalat több védelmi intézkedést vezet be:
- Trusted Access Pilot Program – Csak az ellenőrzött biztonsági szakértők, akiknek múltjuk van a sérülékenységek felelős közzétételében, kapnak hozzáférést a modell legképességesebb verzióihoz védelmi célokra.
- Fejlett monitorozás – Az OpenAI dedikált, kiberbiztonságra célzott monitorozó rendszereket vezetett be, amelyek érzékelik és blokkolják a gyanús aktivitásokat. A vállalat már több kísérletet is sikeresen blokkolt, amelyek a modellek kiberműveleti visszaéléseit célozták.
- Fokozatos bevezetés – A modell fokozatosan kerül kiadásra, folyamatos tanulással a valós használatból és a védelmi intézkedések finomhangolásával.
