JURNALZONE.ID – OpenAI resmi merilis GPT-5-Codex, versi khusus dari model bahasa GPT-5 yang dioptimalkan untuk tugas-tugas agentic coding di platform Codex. Model baru ini dirancang untuk bekerja secara mandiri dalam tugas-tugas rekayasa perangkat lunak di dunia nyata. Menurut rilis pers dari OpenAI, GPT-5-Codex sudah tersedia di berbagai platform termasuk Codex CLI, ekstensi IDE, web, seluler, dan untuk tinjauan kode di GitHub.
Sejak peluncuran Codex CLI pada April dan Codex web pada Mei, Codex terus berevolusi sebagai kolaborator koding yang lebih efektif. OpenAI juga mengumumkan bahwa platform Codex telah disatukan ke dalam satu pengalaman produk tunggal yang terhubung dengan akun ChatGPT, memungkinkan alur kerja yang mulus antara lingkungan lokal dan cloud tanpa kehilangan konteks.
“Today, we’re releasing GPT‑5-Codex—a version of GPT‑5 further optimized for agentic coding in Codex. It’s equally proficient at quick, interactive sessions and at independently powering through long, complex tasks. Its code review capability can catch critical bugs before they ship,” tulis OpenAI di akun X resmi mereka.
Dari pernyataan tersebut, dijelaskan bahwa GPT-5-Codex tidak hanya unggul dalam sesi interaktif yang cepat, tetapi juga mampu bekerja secara independen untuk tugas-tugas yang panjang dan kompleks. Kemampuan peninjauan kodenya juga dapat mendeteksi bug kritis sebelum kode dirilis.
Hal ini menjadikan GPT-5-Codex sebagai rekan tim yang andal dalam pekerjaan rekayasa perangkat lunak. CEO OpenAI, Sam Altman, menambahkan bahwa model baru ini sudah menyumbang 40% dari lalu lintas Codex dan diharapkan segera menjadi mayoritas.
GPT-5-Codex dilatih secara spesifik untuk tugas rekayasa perangkat lunak, seperti membangun proyek dari awal, menambahkan fitur, debugging, dan melakukan refactoring skala besar. Berdasarkan data evaluasi internal, GPT-5-Codex menunjukkan peningkatan signifikan.
Pada evaluasi SWE-bench Verified, akurasi GPT-5-Codex mencapai 72,8%, sementara pada tugas code refactoring, akurasinya melonjak menjadi 51,3% dari 33,9% yang dicapai oleh GPT-5. Model ini juga lebih efisien, menggunakan 93,7% lebih sedikit token pada permintaan sederhana, tetapi meluangkan waktu dua kali lebih lama untuk penalaran pada tugas yang kompleks.
Dalam pengujian, GPT-5-Codex bahkan mampu bekerja mandiri selama lebih dari 7 jam untuk menyelesaikan tugas besar.
Model ini juga dirancang khusus untuk melakukan code review dengan menavigasi kode, memahami dependensi, serta menjalankan kode dan pengujian untuk memvalidasi kebenaran. Dalam evaluasi, komentar yang diberikan oleh GPT-5-Codex cenderung lebih relevan dan tidak salah, dengan persentase komentar tidak akurat yang turun drastis dari 13,7% (GPT-5) menjadi hanya 4,4%.
Selain itu, model ini juga menunjukkan peningkatan signifikan dalam tugas front-end dan pembuatan situs web seluler yang estetis.
BACA JUGA: Sam Altman Umumkan Pembaruan Fitur Personalisasi di ChatGPT
