GPT-5 Codex: OpenAI مدلی متمرکز بر کد را راهاندازی میکند
OpenAI مدل جدیدی به نام GPT-5-Codex را برای عامل مهندسی نرمافزار ابری خود، Codex، معرفی کرد. این ارتقا، بر پایه مدل GPT-5، با تمرکز بر “تفکر پویا” (dynamic thinking) طراحی شده و زمان پردازش وظایف کدنویسی را از چند ثانیه تا هفت ساعت تنظیم میکند، که عملکرد را در بنچمارکهای agentic (عاملمحور) بهبود میبخشد. Codex، که در ۱۶ می ۲۰۲۵ به عنوان پیشنمایش تحقیقاتی راهاندازی شد، حالا برای کاربران ChatGPT Plus، Pro، Business، Edu و Enterprise در دسترس است و به API مشتریان گسترش مییابد. این خبر، بخشی از تلاش OpenAI برای رقابت در بازار شلوغ ابزارهای کدنویسی AI (مانند Cursor با ARR ۵۰۰ میلیون دلاری یا Claude Code) است، و پتانسیل تحول workflowهای توسعهدهندگان را برجسته میکند. تحلیل بر اساس اعلام رسمی OpenAI و گزارش TechCrunch تهیه شده است.
جزئیات مدل GPT-5-Codex و ویژگیهای Codex
Codex، عامل ابری مبتنی بر codex-1 (نسخهای از o3 بهینهشده برای مهندسی نرمافزار)، وظایفی مانند نوشتن ویژگیها، پاسخ به سؤالات codebase، رفع باگ و پیشنهاد pull request را در sandboxهای ایزوله (پیشبارگذاریشده با repository کاربر) انجام میدهد. هر وظیفه مستقل پردازش میشود (۱-۳۰ دقیقه، بسته به پیچیدگی)، با نظارت واقعیزمان و commit تغییرات در محیط خود. کاربران از sidebar ChatGPT با پرامپت “Code” وظایف را واگذار میکنند یا با “Ask” سؤال میپرسند؛ Codex فایلها را ویرایش، دستورات (تستها، linterها، type checkerها) اجرا میکند و شواهد (terminal logs، خروجی تستها) ارائه میدهد.
GPT-5-Codex، ارتقای جدید، بدون router (برخلاف GPT-5) زمان تفکر را پویا تنظیم میکند – مثلاً، پس از ۵ دقیقه تصمیم به ادامه یک ساعته میگیرد – و تا ۷ ساعت برای وظایف پیچیده زمان میبرد. این ویژگی، به گفته Alexander Embiricos (رهبر محصول Codex)، مزیت بر routerهای ثابت دارد و عملکرد را در SWE-Bench Verified (بنچمارک agentic) و refactoring کدهای بزرگ بهبود میبخشد. مدل برای code review آموزش دیده، با نظرسنجی از مهندسان نرمافزار که نشان داد نظرات آن کمتر نادرست و بیشتر “high-impact” است.
راهنمایی با AGENTS.md (فایلهای متنی مانند README.md) برای conventions کدنویسی، تستها و ساختار codebase ضروری است؛ فایلهای nested اولویت دارند و دستورات کاربر بر آنها غالب است. سیستم پیام codex-1 (به اشتراک گذاشتهشده) رفتار را توصیف میکند: commit بدون branch جدید، اجرای تمام تستها، و citations برای فایلها/terminal (مانند 【F:†L】). بهروزرسانی ۳ ژوئن ۲۰۲۵: دسترسی به Plus و اینترنت محدود در اجرای وظایف.
زمینه و سابقه Codex
Codex از codex-1 (آموزششده با RL بر وظایف واقعی کدنویسی) شروع شد و برای سبک انسانی، پیروی دقیق از دستورات و تستهای تکراری بهینهسازی گردید. بنچمارکهای داخلی (SWE tasks OpenAI) و SWE-Bench (با حذف ۲۳ نمونه غیرقابل اجرا) عملکرد قوی بدون AGENTS.md نشان میدهند. در مقایسه با o3، codex-1 پچهای تمیزتری برای review انسانی تولید میکند.
بازار ابزارهای کدنویسی AI در ۲۰۲۵ رقابتی است: Cursor به ARR ۵۰۰ میلیون رسید، Windsurf با جنگ خرید (تقسیم تیم بین Google و Cognition) روبرو شد، و رقبایی مانند GitHub Copilot (Microsoft) و Claude Code فشار میآورند. OpenAI با Codex CLI (مدل codex-mini-latest با latency پایین، قیمت ۱.۵۰ دلار/M input و ۶ دلار/M output tokens، ۷۵٪ تخفیف caching) و ادغام GitHub، workflowهای async/multi-agent را هدف قرار داده. دسترسی: Pro/Enterprise/Team فوری، Plus/Edu بهزودی؛ اعتبار رایگان API (۵-۵۰ دلار برای ۳۰ روز) برای Plus/Pro.
پیامدهای فنی، ایمنی و کاربردی
- بهبود بهرهوری: Codex وظایف تکراری (refactoring، تستنویسی، scaffolding) را offload میکند، context-switching را کاهش میدهد و تمرکز را افزایش میدهد. تیمهای OpenAI برای triage on-call و برنامهریزی روزانه استفاده میکنند؛ شرکای خارجی مانند Cisco (ایدههای سریع)، Temporal (debugging)، Superhuman (تست coverage) و Kodiak (ابزارهای debugging برای خودروهای خودران) آن را برای real-world ارزیابی میکنند.
- ایمنی و اعتماد: اجرای ایزوله (بدون اینترنت، فقط repo و dependencies پیشنصبشده) و آموزش برای رد malware (در حالی که low-level kernel engineering مشروع را پشتیبانی میکند) کلیدی است. citations و logs برای verification، و ارتباط صریح عدم قطعیتها، بررسی دستی را ضروری میکند. addendum System Card o3 ایمنی را توصیف میکند.
- محدودیتها: پیشنمایش تحقیقاتی فاقد ورودی تصویر (برای frontend) و course-correction mid-task است؛ delegation async ممکن است عادتسازی کند.
تحلیل عمیقتر: تأثیر بر صنعت و آینده
GPT-5-Codex workflowها را به سمت async collaboration (مانند همکاران) میبرد، با همگرایی real-time pairing (CLI) و delegation (ChatGPT). آینده: guidance mid-task، updates proactive، و ادغام با issue trackers/CI. OpenAI بر implications (workflows، مهارتها، جغرافیاها) تمرکز دارد، با gains بهرهوری برای تیمهای کوچک. در بازار ۲۰۲۵، این ارتقا OpenAI را در رقابت با Cursor (۵۰۰M ARR) و Copilot پیش میبرد، اما چالشهایی مانند latency و sim-to-real (انتقال به محیطهای واقعی) باقی است.
نتیجهگیری
GPT-5-Codex، با تفکر پویا و تمرکز agentic، Codex را به ابزاری تحولآفرین برای مهندسی نرمافزار تبدیل میکند و بهرهوری را با ایمنی متعادل میسازد. این راهاندازی، OpenAI را در بازار رقابتی ۲۰۲۵ تقویت میکند، اما نیاز به بررسی دستی و گسترش ویژگیها (مانند mid-task interaction) دارد. آینده: workflowهای unified با AI agents، که توسعهدهندگان را سریعتر و متمرکزتر میکند.
معرفی قابلیت
- این ابزار یک عامل هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی است که میتواند همزمان روی چندین وظیفه (parallel tasks) کار کند.
- موتور اصلی آن بر پایهی Codex-1 ساخته شده است (نسخهی جدید مدلهای کدنویسی OpenAI).
- دسترسی به آن در حال حاضر برای کاربران ChatGPT Pro، Business و Enterprise فعال است و بهزودی برای کاربران Plus هم ارائه خواهد شد.
قابلیتها
- اجرای موازی وظایف (Parallel Execution):
این عامل میتواند چندین کار مختلف در زمینهی مهندسی نرمافزار را همزمان انجام دهد.
مثلا:- همزمان باگ یک سیستم را بررسی کند
- کدی جدید تولید کند
- مستندات پروژه را بنویسد
- تستهای نرمافزاری اجرا کند
- ابرپایه (Cloud-based):
به دلیل اجرا روی فضای ابری، نیازی نیست کاربر سختافزار یا منابع محاسباتی قوی داشته باشد. همهی پردازشها در سرورهای OpenAI انجام میشود. - قدرت گرفته از Codex-1:
این نسخه از مدل Codex برای کدنویسی و مهندسی نرمافزار بهینهسازی شده و نسبت به نسخههای قبلی:- سرعت بیشتر
- درک بهتر از ساختار پروژههای نرمافزاری
- پشتیبانی از زبانها و فریمورکهای متنوعتر دارد.
- پشتیبانی از همکاری تیمی:
چون این قابلیت برای Business و Enterprise فعال شده، میتواند در محیطهای تیمی استفاده شود، جایی که چند نفر روی یک پروژه کار میکنند و عامل هوشمند هم وظایف موازی را مدیریت و اجرا میکند. - کاربرد در چرخه توسعه نرمافزار (SDLC):
این عامل میتواند در مراحل مختلف چرخه توسعه نرمافزار حضور داشته باشد:- تحلیل نیازمندیها
- طراحی و معماری
- کدنویسی
- تست و رفع اشکال
- مستندسازی
- دیپلوی و نگهداری
مزایا برای کاربران
- صرفهجویی در زمان با اجرای همزمان چند کار
- کاهش هزینههای زیرساختی (چون همهچیز روی cloud اجرا میشود)
- افزایش کیفیت کد و کاهش خطا
- امکان استفاده در تیمهای بزرگ و پروژههای سازمانی
سناریو: توسعه یک اپلیکیشن موبایل سفارش غذا
محیط کاری
شرکت “فودتِک” قصد داره یک اپلیکیشن موبایل برای سفارش آنلاین غذا توسعه بده. تیم شامل:
- یک مدیر پروژه
- ۳ توسعهدهنده (فرانتاند، بکاند، موبایل)
- یک تستر (QA)
- یک طراح UI/UX
شرکت تصمیم میگیره از Cloud-based Software Engineering Agent (با قدرت Codex-1) برای سرعت دادن به پروژه استفاده کنه.
مراحل استفاده
۱. تحلیل نیازمندیها
- مدیر پروژه توضیح میده که اپ باید شامل ثبتنام، منو، سبد خرید، پرداخت آنلاین و رهگیری سفارش باشه.
- عامل هوش مصنوعی این نیازها رو به User Stories و مستندات اولیه تبدیل میکنه و به تیم تحویل میده.
۲. طراحی معماری
- عامل در فضای ابری یک پیشنهاد معماری میسازه:
- بکاند با Node.js و Express
- دیتابیس PostgreSQL
- فرانتاند React Native برای موبایل
- دیاگرامهای معماری رو هم تولید میکنه.
۳. کدنویسی همزمان (Parallel Tasks)
عامل چند کار رو به صورت همزمان پیش میبره:
- تولید API برای ثبتنام و ورود کاربران
- نوشتن کد React Native برای نمایش منو و سبد خرید
- آمادهسازی تستهای اولیه (unit test)
- نوشتن فایل README برای توضیحات پروژه
این باعث میشه تیم توسعهدهنده به جای درگیر شدن با کارهای تکراری، روی تصمیمهای کلان تمرکز کنه.
۴. تست و رفع اشکال
- QA تستهای اتوماتیک ساختهشده توسط عامل رو اجرا میکنه.
- عامل در لحظه خطاها رو پیدا کرده و Patch (کد اصلاحی) تولید میکنه.
۵. دیپلوی روی محیط آزمایشی (Staging)
- عامل، Dockerfile و اسکریپتهای CI/CD میسازه.
- اپ روی یک سرور تست در AWS بالا میاد.
۶. نگهداری و مستندسازی
- هر بار تغییر کد انجام بشه، عامل مستندات رو خودکار بهروز میکنه.
- لاگ خطاها رو تحلیل کرده و به تیم گزارش میده.
نتیجه
- زمان توسعه پروژه از ۶ ماه به ۳ ماه کاهش پیدا میکنه.
- کیفیت کد بالاتر میره چون تستها به صورت موازی و خودکار انجام میشن.
- تیم میتونه سریعتر اپ رو وارد بازار کنه و رقبا رو پشت سر بذاره.
