OpenAI enthüllt GPT-5-Codex

Das neue KI-Modell ist kein Assistent mehr, sondern ein autonomer Kollege, der komplexe Programmier-Aufgaben selbstständig löst.

OpenAI | All-AI.de

Werkzeuge zur Code-Vervollständigung sind für Entwickler längst Alltag. OpenAI geht nun jedoch einen entscheidenden Schritt weiter und präsentiert mit GPT-5-Codex eine spezialisierte KI, die nicht nur assistieren, sondern als autonomer Partner agieren soll. Das neue Modell ist darauf trainiert, komplexe Aufgaben in der Softwareentwicklung eigenständig zu bewältigen. Benchmarks belegen dabei eine drastisch gesteigerte Leistung bei anspruchsvollen, realitätsnahen Programmieraufgaben.

Ein Spezialist statt eines Generalisten

OpenAI positioniert GPT-5-Codex bewusst als eine für die Softwareentwicklung optimierte Variante des Allzweckmodells GPT-5. Anstatt ein breites Wissensspektrum abzudecken, wurde das neue Modell gezielt mit Daten aus komplexen Engineering-Aufgaben trainiert. Dazu gehören das Erstellen ganzer Projekte, das Implementieren neuer Features, Debugging und vor allem großangelegte Code-Umstrukturierungen, sogenannte Refactorings. Hier zeigt sich die Stärke des Spezialisten: In einem Benchmark für Refactoring-Aufgaben erreicht GPT-5-Codex eine Genauigkeit von 51.3, während das allgemeine GPT-5 bei nur 33.9 liegt.

Interessanterweise opfert das Modell dafür bei allgemeineren Aufgaben minimal an Leistung. Im etablierten SWE-Bench-Benchmark liegt die neue Version mit 74.5 nur sehr knapp vor dem allgemeinen GPT-5 Modell. OpenAI argumentiert, dass diese Spezialisierung gewollt ist. GPT-5-Codex passt seine "Denkzeit" dynamisch an: Bei kleinen Anfragen liefert es schnelle Antworten, bei komplexen Problemen arbeitet es ausdauernd und kann laut Tests über sieben Stunden selbstständig an einer Lösung iterieren, Fehler beheben und am Ende ein funktionierendes Ergebnis liefern.

Der automatisierte Code-Prüfer

Eine der markantesten Neuerungen ist die Fähigkeit von GPT-5-Codex, Code-Reviews durchzuführen. Einmal in einem GitHub-Repository aktiviert, analysiert die KI automatisch neue Pull Requests. Im Gegensatz zu herkömmlichen statischen Analyse-Tools, die nur nach Mustern suchen, versucht Codex, die Absicht hinter den Code-Änderungen zu verstehen. Es gleicht den Code mit der Beschreibung des Pull Requests ab, analysiert Abhängigkeiten im gesamten Projekt und führt sogar Tests aus, um das Verhalten zu validieren.

Die Ergebnisse dieser neuen Funktion sind beeindruckend. Laut OpenAI sind von der KI generierte Kommentare in Reviews signifikant seltener falsch (4.4 im Vergleich zu 13.7 bei GPT-5). Gleichzeitig ist der Anteil an als hochrelevant eingestuften Anmerkungen deutlich gestiegen (52.4 gegenüber 39.4). Die KI soll somit menschliche Reviewer entlasten, indem sie kritische Fehler frühzeitig findet und die Aufmerksamkeit auf die wirklich wichtigen Probleme lenkt, anstatt mit irrelevanten Hinweisen zu stören.

Nahtlose Integration in den Arbeitsalltag

Neben dem neuen KI-Modell hat OpenAI auch die gesamte Werkzeugkette überarbeitet. Der Codex-Dienst ist nun eine vereinheitlichte Plattform, die über die Kommandozeile (CLI), eine neue Erweiterung für gängige IDEs wie VS Code und die Cloud-Umgebung hinweg funktioniert. Entwickler können so nahtlos zwischen ihrer lokalen Umgebung und der Cloud wechseln, ohne den Kontext ihrer Arbeit zu verlieren. Die Integration in den Editor erlaubt es der KI, geöffnete Dateien oder markierten Code als Kontext zu nutzen, was kürzere Anfragen und schnellere Resultate ermöglicht.

Diese tiefe Integration soll die Vision eines echten KI-Teamkollegen verwirklichen. Der Entwickler delegiert Aufgaben, und die KI arbeitet im Hintergrund, ohne dass ein ständiger Wechsel zwischen verschiedenen Anwendungen nötig ist. Die überarbeitete Kommandozeile erlaubt nun auch die Eingabe von Bildern wie Screenshots oder Diagrammen, um visuellen Kontext für Design-Entscheidungen zu liefern. Die gesamte Interaktion soll sich weniger wie die Bedienung eines Werkzeugs, sondern mehr wie die Zusammenarbeit mit einem Kollegen anfühlen.

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