Codex вернулся. И он научился думать
Помните Codex? Тот самый, что в 2021 году всех удивил, а потом тихо умер в тени ChatGPT? На 25 января 2026 года он вернулся. GPT-5.2 Codex - это не просто обновленная модель. Это другой инструмент. Если раньше Codex был умным автодополнением, то теперь это полноценный партнер по разработке.
Важный нюанс: GPT-5.2 Codex работает на архитектуре GPT-5.2, но дообучен на 1.2 триллиона строк кода из 52 языков программирования. Это не просто языковая модель с уклоном в код - это специализированный инструмент, который понимает контекст лучше, чем большинство junior-разработчиков.
Что умеет новый Codex (и что бесит)
Начнем с хорошего. GPT-5.2 Codex научился нескольким трюкам, которые заставляют пересмотреть отношение к ИИ-помощникам.
1 Контекстная отладка
Раньше Codex видел ошибку и предлагал стандартное решение. Теперь он анализирует весь файл, ищет связанные функции, проверяет импорты и только потом предлагает исправление. Звучит логично? На практике это выглядит так: вы получаете не просто "исправьте эту строку", а "ошибка здесь, потому что функция X ожидает Y, а вы передаете Z. Вот три варианта решения".
2 Архитектурные предложения
Это самое интересное. Codex теперь может смотреть на проект целиком и предлагать изменения архитектуры. Не просто "переименуйте переменную", а "этот модуль нарушает принцип единой ответственности, вот как его разделить".
3 Мультиязычный анализ
Codex теперь понимает связи между разными языками в одном проекте. TypeScript с бэкендом на Go? Python с C++ расширениями? Модель видит интерфейсы и предлагает согласованные изменения.
А теперь о плохом. Codex все еще страдает от двух проблем:
- Слишком многословен. Иногда кажется, что модель получает оплату за количество символов
- Излишняя осторожность. В сложных случаях Codex предпочитает предложить три безопасных варианта вместо одного рискованного, но правильного
Codex против Copilot: битва 2026 года
GitHub Copilot не стоял на месте. К январю 2026 года он использует собственную модель Copilot X, дообученную на коде из GitHub. Давайте сравним реальные сценарии.
| Задача | GPT-5.2 Codex | GitHub Copilot X |
|---|---|---|
| Автодополнение в реальном времени | Быстрее, но иногда слишком креативно | Консервативнее, но стабильнее |
| Рефакторинг сложного кода | Лучше видит архитектурные проблемы | Более осторожный, реже ломает |
| Работа с новыми фреймворками | Требует явного указания версии | Чаще угадывает контекст |
| Цена (месяц) | $45 через OpenAI API | $19 через GitHub |
Личный опыт: я тестировал обе системы на реальном проекте - микросервисе на Go с gRPC и Redis. Codex лучше справился с оптимизацией запросов к базе данных, но Copilot оказался надежнее в ежедневной рутине.
Внимание: если вы работаете с русскоязычными проектами, посмотрите на KodaCode для JetBrains. Он бесплатный и лучше понимает русские комментарии.
Альтернативы, о которых все забывают
Пока все обсуждают Codex и Copilot, несколько инструментов тихо делают свою работу.
IQuest-Coder-V1 40B - локальная модель, которая по некоторым тестам обгоняет GPT-5.1. Бесплатная, если не считать электричество. Идеально для закрытых проектов.
Claude 4.5 Sonnet - не специализированная кодовая модель, но для сложного рефакторинга часто работает лучше Codex. Как я писал в статье про осознанный вайб-кодинг, у каждой модели своя роль.
Кому подойдет GPT-5.2 Codex в 2026 году?
Не всем. Вот три типа разработчиков, которым стоит попробовать:
- Архитекторы и тимлиды - для анализа существующей кодовой базы и предложений по улучшению архитектуры
- Разработчики legacy-систем - Codex умеет работать со старыми версиями языков и фреймворков
- Те, кто часто переключается между языками - мультиязычный анализ реально экономит время
А вот кому не стоит тратить $45 в месяц:
- Начинающим разработчикам - Copilot дешевле и проще
- Тем, кто работает только с одним языком - специализированные инструменты часто лучше
- Любителям локальных решений - AITunnel предлагает доступ к разным моделям через единый API, что может быть выгоднее
Промпты, которые работают (и которые не работают)
OpenAI недавно опубликовала рекомендации по промптам для GPT-5.2. Для Codex они тоже работают, но с поправками.
Работает: "Проанализируй этот модуль и предложи оптимизацию для работы с памятью. Учитывай, что система работает на слабом железе."
Не работает: "Напиши мне приложение" (слишком расплывчато).
Работает: "Вот ошибка компиляции. Вот весь файл. Вот связанные модули. Предложи три варианта исправления с оценкой рисков."
Что будет дальше?
К 2026 году рынок ИИ для программирования разделился. Универсальные модели вроде GPT-5.2 уступают место специализированным инструментам. Codex - попытка OpenAI сохранить лидерство в этой нише.
Мой прогноз: к концу 2026 года мы увидим Codex как часть более крупной системы - возможно, интеграцию с AI-кодинг агентами, которые могут самостоятельно выполнять задачи.
А пока - пробуйте. Но не верьте маркетингу. Тестируйте на своих проектах. И помните: лучший ИИ-помощник - это тот, который не мешает вам думать.
