OpenAI ha appena presentato GPT-5.2 Codex – il modello AI più avanzato per la programmazione, capace di lavorare su progetti complessi per ore senza supervisione. Questa tecnologia cambia il modo in cui le aziende affrontano lo sviluppo software e l’automazione del codice. Cosa significa per i programmatori, le aziende e il futuro dell’ingegneria del software?
Che cos’è GPT-5.2 Codex e perché è speciale?
Immaginate un collega programmatore che non dorme mai, non dimentica i dettagli e può lavorare sul vostro progetto anche sette ore di fila senza perdere la concentrazione. Questo è GPT-5.2 Codex – una versione speciale del modello GPT-5.2, addestrata direttamente su compiti reali del mondo del software.
A differenza dei normali assistenti AI che si limitano a consigliare o a generare frammenti di codice, GPT-5.2 Codex funziona come un vero agente autonomo. È un passo verso ciò che gli esperti di Apertia.ai chiamano "agentic AI" – un’intelligenza artificiale che non solo risponde alle domande, ma risolve attivamente compiti complessi dall’inizio alla fine.
Capacità chiave di GPT-5.2 Codex
Il modello è in grado di gestire autonomamente un intero spettro di attività di sviluppo:
- Costruzione di progetti da zero – crea un’applicazione completa secondo le vostre specifiche
- Aggiunta di nuove funzionalità – estende il codice esistente con le caratteristiche richieste
- Debugging intelligente – trova e corregge gli errori in autonomia, inclusi i test
- Refactoring estensivo – riscrive e riorganizza grandi parti del codice per una struttura migliore
- Code review – controlla la qualità del codice e individua problemi prima del rilascio
- Migrazione tra tecnologie – converte un progetto da un linguaggio o framework a un altro
Confronto con la concorrenza: GPT-5.2 vs Claude Opus 4.5 vs Gemini 3 Pro
Nel novembre e dicembre 2025 si è verificata una battaglia competitiva senza precedenti tra tre giganti tecnologici. OpenAI, Anthropic (Claude) e Google (Gemini) hanno rilasciato i loro modelli più avanzati nel giro di poche settimane. Come si comporta GPT-5.2 Codex nel confronto diretto?
Tabella di confronto dei principali benchmark
| Benchmark | GPT-5.2 Codex | Claude Opus 4.5 | Gemini 3 Pro | Cosa misura |
|---|---|---|---|---|
| SWE-Bench Verified | 80.0% | 80.9% | 76.2% | Correzione di bug reali da GitHub |
| SWE-Bench Pro | 55.6% | - | - | Coding complesso tra linguaggi |
| Terminal-Bench 2.0 | 47.6% | 59.3% | 54.2% | Lavoro in terminale e CLI |
| GPQA Diamond | 92.4% | 87.0% | 91.9% | Domande scientifiche di livello PhD |
| ARC-AGI-2 | 52.9% | 37.6% | 31.1% | Ragionamento logico astratto |
| AIME 2025 | 100% | 100% | 95% | Competizione matematica |
| MMMU (Vision) | 84.2% | 77.8% | 83.0% | Comprensione multimodale |
| Prezzo input | $1.25/1M token | $5/1M token | ~$0.80/1M token | Costi operativi |
| Prezzo output | $10/1M token | $25/1M token | ~$8/1M token | Costi di generazione |
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
Differenze pratiche dal punto di vista degli sviluppatori
Secondo test indipendenti delle community di sviluppo:
- GPT-5.2 produce codice che segue le convenzioni comuni ed è facilmente leggibile anche per i junior. Si integra bene nei workflow esistenti e completa con affidabilità compiti complessi. A volte può aggiungere validazioni o funzioni extra non richieste.
- Claude Opus 4.5 genera soluzioni più sofisticate con una migliore separazione architetturale. È come un senior architect che pensa in anticipo. A volte la soluzione può essere inutilmente complessa per compiti semplici. Ottimo per la pianificazione di progetti grandi.
- Gemini 3 Pro produce il codice più conciso con un focus sulle prestazioni. Ottimo per prototipazione e iterazioni rapide. A volte può omettere edge case o funzioni avanzate come il rate limiting. Ideale per sviluppatori esperti che apprezzano un approccio minimalista.
Come si comporta GPT-5.2 Codex nella pratica?
Risultati dei benchmark
Nel benchmark SWE-Bench Pro, che testa la capacità di risolvere reali compiti di programmazione in repository di produzione, GPT-5.2 Codex ha raggiunto un tasso di successo del 55,6 %. Ciò significa che riesce a risolvere più della metà dei compiti complessi in quattro linguaggi diversi (Python, JavaScript, TypeScript e Go).
Per confronto, solo un anno fa la percentuale di successo dei migliori modelli AI in benchmark simili era intorno al 20–30 %. GPT-5.2 Codex rappresenta quasi un raddoppio delle prestazioni.
Pensiero adattivo
Ciò che è ancora più importante dei numeri è che il modello lavora in modo efficiente e adattivo. Su richieste semplici risponde rapidamente (utilizza il 93,7 % di token in meno rispetto a GPT-5), mentre per refactoring complessi e modifiche architetturali si prende il tempo necessario per ragionare a fondo.
Durante i test interni di OpenAI, GPT-5.2 Codex è riuscito a lavorare per oltre 7 ore su un singolo compito complesso, testando autonomamente le soluzioni, correggendo errori e iterando l’implementazione finché non ha raggiunto un risultato funzionante.
L’arma segreta nella cybersicurezza
Uno degli utilizzi più interessanti e allo stesso tempo più sensibili di GPT-5.2 Codex è la cybersicurezza. I modelli AI moderni stanno diventando strumenti potenti sia per la difesa, sia – purtroppo – potenzialmente per l’attacco.
Caso reale: scoperta di una vulnerabilità in React
Solo l’11 dicembre 2025, l’ingegnere della sicurezza Andrew MacPherson di Privy ha utilizzato la versione precedente del modello (GPT-5.1-Codex-Max) e ha scoperto una vulnerabilità finora sconosciuta nella popolare libreria JavaScript React. Questo bug avrebbe potuto causare una fuga del codice sorgente delle applicazioni.
MacPherson ha segnalato la vulnerabilità in modo responsabile e il team di React l’ha corretta immediatamente. L’incidente ha dimostrato quanto gli AI model possano essere strumenti potenti per la ricerca sulla sicurezza.
Capacità migliorate di rilevamento delle minacce
GPT-5.2 Codex è ancora più capace nel campo della cybersicurezza. Il modello raggiunge una precisione significativamente maggiore nelle competizioni professionali Capture-the-Flag (CTF), che simulano attacchi reali e testano la capacità di individuare vulnerabilità.
Queste prestazioni migliorate negli ambienti CTF si traducono direttamente nella pratica:
- Identificazione più rapida delle vulnerabilità di sicurezza
- Analisi migliore delle minacce
- Testing di penetrazione automatizzato
- Supporto negli audit di sicurezza del codice
Distribuzione responsabile
OpenAI è ben consapevole della natura dual-use di strumenti così potenti – possono essere usati sia per il bene sia per il male. Per questo l’azienda introduce diverse misure di sicurezza:
- Trusted Access Pilot Program – solo esperti di sicurezza verificati con una storia di divulgazione responsabile delle vulnerabilità ottengono accesso alle versioni più avanzate del modello per uso difensivo.
- Monitoraggio avanzato – OpenAI ha implementato sistemi di monitoraggio dedicati specificamente alla cybersicurezza, che rilevano e bloccano attività sospette. L’azienda ha già bloccato con successo diversi tentativi di abuso dei modelli per operazioni cyber.
- Distribuzione graduale – il modello viene rilasciato progressivamente con apprendimento continuo dall’uso reale e miglioramenti delle misure di protezione.
