GPT-5: Революция AI-Кодинга и Агентного Программирования от OpenAI в 2025 году?

GPT-5: Революция в Кодинге и Агентном Программировании

16 сентября 2025 года отметилось выпуском GPT-5 от OpenAI, модели, которая, по мнению экспертов, меняет парадигму разработки программного обеспечения, в частности в сфере агентного кодирования. Эта версия обещает ранее невиданный уровень автономии и продуктивности, что вызывает опасения у конкурентов, таких как Anthropic, чья модель Claude Opus 4.1, выпущенная накануне, уже выглядит устаревшей и более дорогой.

Пользователи, имевшие возможность тестировать GPT-5, включая инженеров из JetBrains, ключевого партнёра OpenAI, отмечают её выдающиеся способности. JetBrains, один из первых, интегрировавший GPT-5 в свои продукты, подтверждает заявления о заметном превосходстве модели в кодировании по сравнению со всеми предшествующими версиями, включая GPT-2 и более ранние разработки.

Беспрецедентные Возможности в Frontend-Разработке

Одним из самых впечатляющих аспектов GPT-5 является её умение в фронтенд-разработке. Модель может генерировать полноценные веб-страницы «с одного промпта», создавая сложные макеты, стили, состояния кнопок и анимацию. По отзывам, GPT-5 способна трансформировать абстрактные идеи или научные статьи в рабочие веб-интерфейсы.

Примеры такой работы доступны по адресам https://shir-man.com/pie-photo/ и https://shir-man.com/solar/, демонстрируя генерацию страниц за 1-3 итерации. Разработчики OpenAI подчёркивают, что GPT-5 может создавать полномасштабные приложения «под ключ», легко рефакторить код и вносить точечные изменения в больших кодовых базах. Для достижения наилучших результатов рекомендуется использовать фреймворки вроде Next.js (TypeScript) и React, а также библиотеки стилей, такие как Tailwind CSS и shadcn/ui. OpenAI также продемонстрировала способность GPT-5 создавать полноценную игру «Jumping Ball Runner» по одному промпту.

Революция в Процессе Кодирования

Один из тестировщиков рассказал о двухчасовом проекте на Python, который был полностью разработан, разбит на модули, дополнен новой логикой и успешно запущен с первой попытки - чего не удавалось достичь с предыдущими моделями, такими как Gemini Pro 2.5 или Sonnet 4. Это свидетельствует о значительном росте надёжности и стабильности модели.

GPT-5 всё ещё может «переинжинирить» простые задачи при неудачном промпте, но, в отличие от Sonnet-Opus 4, её избыточный код, как правило, работает с первого раза. Длительная работа с моделью позволяет избежать «фантомных функций», что ранее являлось постоянной проблемой в так называемом «вайбкодинге», когда ИИ генерировал неиспользуемый или лишний код.

GPT-5-Codex: Агентное Кодирование и Автономия

Параллельно с основной GPT-5, OpenAI представила GPT-5-Codex, специализированную ветку, оптимизированную для агентной разработки программного обеспечения. Модель внедрена в продукт Codex и способна автономно работать над крупными и сложными инженерными задачами до семи часов подряд. Это включает итеративное внедрение решений, исправление некорректных тестов и предоставление готового результата с минимальным участием человека.

GPT-5-Codex создана для «агентного кодирования», то есть обладает способностью планировать, выполнять, тестировать и улучшать многоэтапные задачи в виртуальной среде разработки Codex. Она может запускать тесты, диагностировать сбои, рефакторить код и вносить изменения в виде pull-реквестов. Обучение модели проводилось с применением reinforcement learning на реальных задачах кодирования, чтобы как можно точнее имитировать рабочие процессы разработчиков.

Ключевым техническим новшеством является динамическое время «размышлений»: модель масштабирует свой внутренний бюджет рассуждений в зависимости от сложности задачи - от нескольких секунд для незначительных правок до нескольких часов для системных проектов. Это существенно повышает эффективность Codex в решении длительных и комплексных проблем.

Несмотря на расширенную автономию, OpenAI подчёркивает, что человеческое участие остаётся критически важным для анализа, аудита безопасности и проверки политик перед внедрением изменений, предлагаемых агентами, в продакшн.

Обучение и Экономическая Эффективность

GPT-5 обучена на данных до октября 2024 года, что позволяет ей разбираться в работе LLM-агентов и выполнять API-запросы к крупным провайдерам, делая её идеальным инструментом для быстрого создания современного ИИ-софта.

Что касается ценообразования, GPT-5 оказалась дешевле Sonnet-4. Важно отметить, что в API предусмотрена возможность настройки «мыслительного бюджета» или времени, которое модель будет тратить на обдумывание ответа, что отражается на окончательной стоимости результата.

Архитектура и Вариации GPT-5

OpenAI представила несколько вариантов GPT-5, каждый из которых оптимизирован под конкретные задачи:

• GPT-5-Main: Полноразмерная модель для сложных аналитических задач и экспертных ответов.
• GPT-5-Mini: Упрощённая и более быстрая версия для задач средней сложности, где важна точность.
• GPT-5-Thinking: Модель для продвинутых рассуждений и работы со сложными логическими цепочками.
• GPT-5-Thinking-Pro: Медленнее, но исключительно точная и надёжная модель с приоритетной обработкой запросов при высокой нагрузке.
• GPT-5-Thinking-Nano: Самая компактная и быстрая модель семейства.

Система автоматически подбирает оптимальную версию модели в зависимости от сложности, длины и требуемой точности задачи. Пользователи с подпиской могут вручную переключаться на GPT-5 Thinking, а без подписки можно активировать режим «обдумывания» с помощью фразы «Обдумай это тщательно» в промпте. Эта модель лучше воспринимает контекст задачи и способна удерживать в памяти больше факторов одновременно. Например, при запросе об увеличении ROI в арбитраже трафика, GPT-5 учитывает выбор офферов, креативов, ЦА, работу трекеров и прочие параметры.

Сравнение с Конкурентами

Сравнение с Claude Sonnet 4, выпущенной 22 мая 2025 года, показывает, что GPT-5, появившаяся 7 августа 2025 года, имеет меньшее окно контекста (400 K токенов против 1 M), но больший лимит выходных токенов (128 K против 64 K). При этом GPT-5 заметно экономичнее: стоимость входных токенов составляет $1.25 за миллион против $3.00 у Sonnet 4, а выходных - $10.00 против $15.00.

Несмотря на отсутствие опубликованных бенчмарков MMLU, MMMU и HellaSwag для GPT-5, экспертные оценки указывают на её существенное преимущество в кодинге и фронтенд-разработке. По оценкам OpenAI, новая модель ошибается в 6 раз реже, чем предыдущие итерации, а её ответы на 45 % точнее GPT-4o с веб-поиском и на 80 % точнее OpenAI o3 в режиме Thinking. Кроме того, GPT-5 с функцией Thinking менее подвержена галлюцинациям, сократив этот показатель до 9 % по сравнению с 86,7 % у OpenAI o3 в тесте CharXiv на несуществующие изображения.

Новая модель также предлагает более точное выполнение инструкций и генерирует экспертный контент, что актуально для специалистов по SEO. ИИ превращается не просто в вспомогательный инструмент, а в полноценного агента, которому можно делегировать выполнение некоторых задач. Управление параметрами reasoning_effort (minimal, medium, high) и verbosity (low, medium, high) позволяет детально настроить поведение модели.

GPT-5 демонстрирует значительный шаг вперёд в развитии искусственного интеллекта, объединяя агентный подход, автоматический выбор версий для генерации ответов и гибкую настройку глубины мышления. По мере того как команды начнут интегрировать этого агента в реальные рабочие процессы, независимые эксперты опубликуют оценки её практической надёжности.