"Как спорить об ИИ-агентах Нередко приходится читать вот такие комменты: codex - фигня клод вообще тащит tl;dr: нужно как минимум вот так: GPT-5.2-Codex xhigh + Codex CLI лучше Opus 4.5 + Claude Code в решении архитектурных задач ... и это в разы сокращает время на выяснение очень существенных деталей. Почему именно так? Что нам даёт такая детализация для понимания того, о чём мы спорим: ● Продукт Codex - это несколько разных продуктов OpenAI, включая модели, локальные и облачные агенты, расширение для IDE ~~и Codex Astartes~~. Тут же явно написано, что это Codex CLI, локальный консольный агент. С Claude то же самое: это и модели (Sonnet/Opus), и Claude Code, и Claude Desktop и т.п. ● Модель - тут у нас GPT и [Claude] Opus ● Версия модели Видно, что мы обсуждаем актуальные релизы, а не то, что уже мхом поросло за прошедшие несколько месяцев ● Вариант модели Конкретно у GPT 5+ есть тюн, Codex, который отличается от обычной GPT 5.2 по агентным возможностям и по работе с ризонингом ● Уровень ризонинга Указан xhigh (ещё бывает low/medium/high). Доступен к изменению не у всех моделей, но кардинально влияет на продуманность выдаваемых решений ● Агент (обвязка) Понятно, в составе каких агентов работают модели - это ""родные"", вендорские Claude Code & Codex CLI. В разных агентах модель может вести себя совершенно по-разному, и те же GitHub Copilot & Cursor могут ощутимо отуплять модели ● Поставленная задача У текущих агентов и моделей сильно разные возможности и способности к решению разных проблем, и именно поэтому нередко приходится использовать несколько разных в одном проекте ● С чем ведётся сравнение и от какого опыта собеседника можно отталкиваться — ❗️Между разными связками модель + агент качество результата, производительность и уровень автономности могут отличаться на десятки процентов и казаться либо совершенно неприемлемыми для работы, либо чудом. Так что перечисленные характеристики - база для конструктивного и предметного обсуждения ИИ-агентов. __Я не говорю про версии самих агентов, повторяемость результатов, стабильность работы, промптинг, методологию, качество кодовой базы, сложность и гранулярность задач, локальные нейронки и т.п. - там куча своих нюансов__ :) P.S. ● а GPT 5.2 (не-Codex) xhigh на этой задаче ещё лучше! ● нет, это не реклама, уже 5.1 лучше была - см. обзор, в чём конкретно ● но мы все ждём вскоре Sonnet 5 / Opus 4.6 / GPT 5.3 / Gemini 3 Pro GA, а там посмотрим :)"