Kasdien\u0117s svetain\u0117s: geresni \u201edefaultai\u201c i\u0161 ne iki galo suformuluot\u0173 prompt\u0173<\/h3>\n\n\n\n
Kitas, prakti\u0161kai labai svarbus pokytis: GPT\u20115.3\u2011Codex geriau \u201epagauna intencij\u0105\u201c kuriant kasdienes svetaines, lyginant su GPT\u20115.2\u2011Codex. OpenAI sako, kad paprasti ar per ma\u017eai detal\u016bs promptai dabar da\u017eniau baigiasi svetaine su prasmingais numatytais sprendimais (sensible defaults) ir daugiau funkcionalumo \u2013 t. y. gauni geresn\u0119 startin\u0119 drob\u0119 (canvas) id\u0117jai i\u0161vystyti.<\/p>\n\n\n\n
Pateiktame pavyzdyje abi versijos generavo landing page, ta\u010diau GPT\u20115.3\u2011Codex automati\u0161kai pateik\u0117 metin\u012f plan\u0105 kaip nuolaidin\u0119 m\u0117nesin\u0119 kain\u0105 (o ne tiesiog perskai\u010diavo metin\u0119 sum\u0105), d\u0117l ko nuolaida atrodo s\u0105moninga. Taip pat jis suk\u016br\u0117 automati\u0161kai besikei\u010diant\u012f atsiliepim\u0173 karusel\u0117s (testimonial carousel) blok\u0105 su trimis skirtingomis citatomis, o ne viena \u2013 tod\u0117l puslapis i\u0161kart atrodo labiau \u201eproduction\u2011ready\u201c.<\/p>\n\n\n\n
Ne vien kodas: visas programin\u0117s \u012frangos gyvavimo ciklas ir \u201eknowledge work\u201c<\/h3>\n\n\n\n
OpenAI gana tiesiai \u012fvardija problem\u0105: programin\u0117s \u012frangos in\u017einieriai, dizaineriai, PM ir data scientistai daro daug daugiau nei generuoja kod\u0105. GPT\u20115.3\u2011Codex kuriamas tam, kad palaikyt\u0173 vis\u0105 programin\u0117s \u012frangos gyvavimo cikl\u0105: debugging, deployment, monitoring, PRD ra\u0161ym\u0105, copy redagavim\u0105, user research, testus, metrikas ir t. t.<\/p>\n\n\n\n
Be to, agentin\u0117s galimyb\u0117s i\u0161ple\u010diamos ir u\u017e software rib\u0173 \u2013 pavyzd\u017eiui, ruo\u0161ti prezentacijas (slide decks) ar analizuoti duomenis lentel\u0117se (sheets).<\/p>\n\n\n\n
Profesini\u0173 \u017eini\u0173 darbui OpenAI remiasi GDPval \u2013 vertinimu, kur\u012f jie pristat\u0117 2025 m. ir kuris matuoja modelio darb\u0105 su gerai apibr\u0117\u017etomis \u201eknowledge\u2011work\u201c u\u017eduotimis per 44 profesijas. Pagal j\u0173 teiginius, su custom skills (pana\u0161iais \u012f tuos, kurie naudoti ankstesniems GDPval rezultatams) GPT\u20115.3\u2011Codex GDPval vertinime demonstruoja stipr\u0173 rezultat\u0105, atitinkant\u012f GPT\u20115.2.<\/p>\n\n\n\n
Kaip iliustracij\u0105 OpenAI pateikia kelet\u0105 agento sukurt\u0173 darb\u0173 pavyzd\u017ei\u0173: finansini\u0173 patarim\u0173 skaidres, ma\u017emenin\u0117s prekybos mokym\u0173 dokument\u0105, NPV analiz\u0117s skai\u010diuokl\u0119 ir mados prezentacijos PDF.<\/p>\n\n\n\n
Konkreti GDPval u\u017eduoties iliustracija: 10 skaidri\u0173 apie CD vs variable annuities<\/h4>\n\n\n\n
Vienas i\u0161 pateikt\u0173 prompt\u0173 \u2013 gana realisti\u0161ka profesin\u0117 u\u017eduotis: finans\u0173 patar\u0117jas wealth management \u012fmon\u0117je turi paruo\u0161ti 10 skaidri\u0173 PowerPoint pristatym\u0105 vidiniams field advisor\u2019iams apie tai, kod\u0117l, veikdami kaip fiduciaries, jie tur\u0117t\u0173 stipriai rekomenduoti klientams neperkelti certificates of deposits (CD) \u012f variable annuities. U\u017eduotis pra\u0161o palyginti CD ir variable annuities savybes, aptarti risk\/return bei poveik\u012f augimui, i\u0161skirti skirtumus tarp baud\u0173 (penalties), kontrastuoti rizikos tolerancij\u0105 ir tinkamum\u0105 (suitability) remiantis NAIC Best Interest Regulations, taip pat i\u0161kelti FINRA concerns\/issues ir NAIC issues\/regulations.<\/p>\n\n\n\n
Papildomai pateikiami du \u0161altiniai, kuriuos reikia \u012ftraukti rengiant pristatym\u0105: https:\/\/content.naic.org\/sites\/default\/files\/government-affairs-brief-annuity-suitability-best-interest-model.pdf ir https:\/\/www.finra.org\/investors\/insights\/high-yield-cds.<\/p>\n\n\n\n OpenAI pabr\u0117\u017eia, kad kiekvien\u0105 GDPval u\u017eduot\u012f sukuria patyr\u0119s tos srities profesionalas, ir ji atspindi real\u0173, kasdien\u012f tos profesijos \u201eknowledge work\u201c.<\/p>\n\n\n\n OSWorld yra agentinio \u201ecomputer use\u201c tipo benchmarkas: agentas turi atlikti produktyvumo u\u017eduotis vizualioje darbalaukio (desktop) aplinkoje, naudodamas vaizd\u0105 (vision). OpenAI teigia, kad GPT\u20115.3\u2011Codex \u010dia turi gerokai stipresnes kompiuterio naudojimo galimybes nei ankstesni GPT modeliai, o OSWorld\u2011Verified kontekste minima, kad \u017emoni\u0173 rezultatas yra apie ~72%.<\/p>\n\n\n\n Bendra i\u0161vada, kuri\u0105 jie kelia: rezultatai per kodinim\u0105, frontend, kompiuterio naudojim\u0105 ir \u201ereal\u2011world\u201c u\u017eduotis rodo ne tik pavieni\u0173 geb\u0117jim\u0173 pager\u0117jim\u0105, bet ir kokybin\u012f \u017eingsn\u012f link vieno bendros paskirties agento, galin\u010dio samprotauti, kurti ir vykdyti darbus per vis\u0105 techninio darbo spektr\u0105.<\/p>\n\n\n\n Did\u0117jant agent\u0173 paj\u0117gumui, problema vis da\u017eniau tampa ne \u201ear agentas gali\u201c, o \u201ekaip patogiai \u017emogus gali j\u012f valdyti, pri\u017ei\u016br\u0117ti ir nukreipti\u201c \u2013 ypa\u010d kai vienu metu dirba keli agentai. OpenAI teigimu, Codex app supaprastina agent\u0173 valdym\u0105, o su GPT\u20115.3\u2011Codex jis tampa dar interaktyvesnis.<\/p>\n\n\n\n Prakti\u0161kai tai rei\u0161kia da\u017enesnius atnaujinimus (updates) apie sprendimus ir progres\u0105. Vietoje laukimo iki galutinio rezultato, gali \u012fsiterpti realiu laiku: klausti, diskutuoti apie pri\u0117jim\u0105, koreguoti krypt\u012f. Modelis \u201ekalba\u201c apie tai, k\u0105 daro, reaguoja \u012f feedback\u2019\u0105 ir palaiko informuotum\u0105 nuo prad\u017eios iki pabaigos.<\/p>\n\n\n\n Jei nori \u012fjungti tok\u012f nukreipim\u0105 darbo metu, OpenAI nurodo nustatym\u0105: Settings > General > Follow-up behavior.<\/p>\n\n\n\n \u012edomiausia \u0161io pristatymo dalis man \u2013 ne vien \u201ekas naujo\u201c, o kaip jie apra\u0161o vidin\u012f workflow. OpenAI teigia, kad pastarieji spart\u016bs Codex patobulinimai remiasi m\u0117nesius ar metus trukusiais tyrim\u0173 projektais visoje organizacijoje, ta\u010diau \u0161iuos tyrimus dabar spartina pats Codex. Dalis tyr\u0117j\u0173 ir in\u017einieri\u0173 net apib\u016bdina savo darb\u0105 \u0161iandien kaip fundamentaliai kitok\u012f nei prie\u0161 du m\u0117nesius.<\/p>\n\n\n\n Net ankstyvos GPT\u20115.3\u2011Codex versijos, anot j\u0173, jau buvo pakankamai stiprios, kad komanda gal\u0117t\u0173 jas naudoti treniruot\u0117s gerinimui ir v\u0117lesni\u0173 versij\u0173 diegimo palaikymui.<\/p>\n\n\n\n Tyrim\u0173 komanda naudojo Codex steb\u0117ti ir debuginti treniruot\u0117s (training run) proces\u0105 \u0161iam leidimui. Ir tai neapsiribojo infrastrukt\u016briniais gedimais: agentas pad\u0117jo sekti pattern\u2019us treniruot\u0117s eigoje, pateik\u0117 gili\u0105 interaction quality analiz\u0119, si\u016bl\u0117 pataisymus ir k\u016br\u0117 \u201erich applications\u201c (turtingas, specializuotas aplikacijas), kad \u017emon\u0117s tyr\u0117jai gal\u0117t\u0173 tiksliai suprasti, kuo modelio elgsena skiriasi nuo ankstesni\u0173.<\/p>\n\n\n\n In\u017einerijos pus\u0117je Codex buvo naudojamas optimizuoti ir adaptuoti \u201eharness\u201c (testavimo \/ paleidimo infrastrukt\u016bros karkas\u0105) GPT\u20115.3\u2011Codex modeliui. Kai prad\u0117jo l\u012fsti keisti edge case\u2019ai, paveikiantys vartotojus, komandos nariai pasitelk\u0117 Codex aptikti context rendering bug\u2019us ir nustatyti \u017eem\u0173 cache hit rate\u2019\u0173 root cause.<\/p>\n\n\n\n OpenAI taip pat teigia, kad per pat\u012f launch\u2019\u0105 GPT\u20115.3\u2011Codex padeda dinami\u0161kai skaluoti GPU klasterius, prisitaikant prie srauto \u0161uoli\u0173 ir palaikant stabili\u0105 latencij\u0105.<\/p>\n\n\n\n Alpha testavimo metu vienas tyr\u0117jas nor\u0117jo suprasti, kiek papildomo darbo GPT\u20115.3\u2011Codex padaro per vien\u0105 \u201eturn\u201c ir kaip tai koreliuoja su produktyvumu. OpenAI apra\u0161o, kad GPT\u20115.3\u2011Codex pasi\u016bl\u0117 kelis paprastus regex klasifikatorius, kurie \u012fvertino: patikslinim\u0173 (clarifications) da\u017en\u012f, teigiamus ir neigiamus vartotoj\u0173 atsakymus, progres\u0105 u\u017eduotyje \u2013 ir tada pritaik\u0117 tai masteli\u0161kai per visus session log\u2019us, galiausiai pateikdamas ataskait\u0105 su i\u0161vadomis.<\/p>\n\n\n\n J\u0173 teigimu, \u017emon\u0117s, dirbantys su Codex, tapo labiau patenkinti, nes agentas geriau suprato intencij\u0105 ir padar\u0117 daugiau progreso per vien\u0105 turn\u2019\u0105, u\u017eduodamas ma\u017eiau patikslinan\u010di\u0173 klausim\u0173.<\/p>\n\n\n\n Kadangi GPT\u20115.3\u2011Codex elgsena stipriai skyr\u0117si nuo pirmtak\u0173, alpha duomenyse atsirado daug ne\u012fprast\u0173 ir net kontraintuityvi\u0173 rezultat\u0173. Komandos data scientist kartu su GPT\u20115.3\u2011Codex k\u016br\u0117 naujus duomen\u0173 pipeline\u2019us ir vizualizavo rezultatus \u201edaug turtingiau\u201c nei leido j\u0173 standartiniai dashboard \u012frankiai.<\/p>\n\n\n\n Analiz\u0117 vyko kartu su Codex: jis glaustai apibendrino pagrindines \u012f\u017evalgas i\u0161 t\u016bkstan\u010di\u0173 duomen\u0173 ta\u0161k\u0173 per ma\u017eiau nei tris minutes. OpenAI \u0161\u012f rinkin\u012f pavyzd\u017ei\u0173 apibendrina kaip reik\u0161ming\u0105 tyrim\u0173, in\u017einerijos ir produkto komand\u0173 pagreit\u012f, pasiekt\u0105 b\u016btent d\u0117l nauj\u0173 agentini\u0173 galimybi\u0173.<\/p>\n\n\n\n Per pastaruosius m\u0117nesius, anot OpenAI, matomi ap\u010diuopiami modeli\u0173 pager\u0117jimai kibernetinio saugumo u\u017eduotyse, kas padeda tiek developer\u2019iams, tiek security specialistams. Lygiagre\u010diai jie ruo\u0161\u0117 sustiprintas kibernetines apsaugas (\u201estrengthened cyber safeguards\u201c) gynybiniam panaudojimui ir platesniam ekosistemos atsparumui.<\/p>\n\n\n\n GPT\u20115.3\u2011Codex yra pirmasis modelis, kur\u012f jie priskiria \u201eHigh capability\u201c kibernetinio saugumo u\u017eduotims pagal Preparedness Framework. Taip pat \u2013 pirmasis, kur\u012f jie tiesiogiai treniravo atpa\u017einti programin\u0117s \u012frangos pa\u017eeid\u017eiamumus (software vulnerabilities). Nors OpenAI sako neturintys galutini\u0173 \u012frodym\u0173, kad modelis gali automatizuoti kibernetines atakas end\u2011to\u2011end, jie pasirenka atsarg\u0173 keli\u0105 ir diegia iki \u0161iol i\u0161samiausi\u0105 kibernetinio saugumo \u201esafety stack\u201c.<\/p>\n\n\n\n Kadangi cybersecurity i\u0161 esm\u0117s yra dual\u2011use sritis, OpenAI apra\u0161o \u201eevidence\u2011based, iterative\u201c po\u017ei\u016br\u012f: greitinti gyn\u0117j\u0173 galimybes rasti ir taisyti pa\u017eeid\u017eiamumus, tuo pa\u010diu l\u0117tinant piktnaud\u017eiavim\u0105. \u0160ioje linijoje jie paleid\u017eia \u201eTrusted Access for Cyber\u201c \u2013 pilotin\u0119 program\u0105, skirt\u0105 paspartinti kibernetin\u0117s gynybos tyrimus.<\/p>\n\n\n\n Ekosistemos saugumo priemon\u0117ms jie mini: ple\u010diam\u0105 priva\u010di\u0105 Aardvark beta (j\u0173 security research agent\u0105) kaip pirm\u0105 pasi\u016bl\u0105 Codex Security produkt\u0173 ir \u012franki\u0173 rinkinyje, taip pat partnerystes su open\u2011source pri\u017ei\u016br\u0117tojais, si\u016blant nemokam\u0105 codebase skenavim\u0105 pla\u010diai naudojamiems projektams, pvz., Next.js. \u010cia pateikiamas konkretus pavyzdys, kad security tyr\u0117jas su Codex rado pa\u017eeid\u017eiamum\u0173, kurie buvo atskleisti pra\u0117jusi\u0105 savait\u0119: https:\/\/vercel.com\/changelog\/summaries-of-cve-2025-59471-and-cve-2025-59472.<\/p>\n\n\n\n Finansavimo dalyje: t\u0119sdami 2023 m. startavusi\u0105 $1M Cybersecurity Grant Program, OpenAI \u012fsipareigoja skirti dar $10M API kreditais, kad paspartint\u0173 kibernetin\u0119 gynyb\u0105 su j\u0173 paj\u0117giausiais modeliais \u2013 ypa\u010d open source ir kritin\u0117s infrastrukt\u016bros sistemoms. Organizacijos, vykdan\u010dios \u201egood\u2011faith\u201c security research, gali teikti parai\u0161kas API kreditams ir pagalbai per Cybersecurity Grant Program: https:\/\/openai.com\/index\/openai-cybersecurity-grant-program\/.<\/p>\n\n\n\n GPT\u20115.3\u2011Codex prieinamas su mokamais ChatGPT planais visur, kur galima naudoti Codex: aplikacijoje, CLI, IDE pl\u0117tinyje (extension) ir web. OpenAI nurodo, kad dirba ties saugiu API prieigos \u012fjungimu \u201egreitai\u201c, bet konkretaus termino nepateikia.<\/p>\n\n\n\n Taip pat pa\u017eymima, kad Codex vartotojams GPT\u20115.3\u2011Codex paleid\u017eiamas 25% grei\u010diau, d\u0117l infrastrukt\u016bros ir inference stack patobulinim\u0173 \u2013 tai tur\u0117t\u0173 reik\u0161ti greitesnes interakcijas ir greitesnius rezultatus.<\/p>\n\n\n\n Infrastrukt\u016bros pus\u0117je: modelis buvo bendrai suprojektuotas (co\u2011designed), treniruotas ir aptarnaujamas NVIDIA GB200 NVL72 sistemose; OpenAI i\u0161rei\u0161kia pad\u0117k\u0105 NVIDIA u\u017e partneryst\u0119.<\/p>\n\n\n\n OpenAI \u201eWhat\u2019s next\u201c dalyje i\u0161 esm\u0117s \u012fvardija krypt\u012f: Codex su GPT\u20115.3\u2011Codex juda u\u017e kodo ra\u0161ymo rib\u0173 \u2013 link kodo naudojimo kaip \u012frankio valdyti kompiuter\u012f ir u\u017ebaigti darb\u0105 nuo prad\u017eios iki pabaigos. Stumdami coding agento ribas, jie kartu atrakina platesn\u0119 \u201eknowledge work\u201c klas\u0119: nuo programin\u0117s \u012frangos k\u016brimo ir diegimo iki tyrim\u0173, analiz\u0117s ir sud\u0117ting\u0173 vykdymo u\u017eduo\u010di\u0173.<\/p>\n\n\n\n J\u0173 pa\u010di\u0173 formulavimu: kas prasid\u0117jo kaip tikslas b\u016bti geriausiu kodinimo agentu, dabar tampa pagrindu labiau universaliam bendradarbiui kompiuteryje \u2013 ple\u010dian\u010diam ir tai, kas gali kurti, ir tai, kas apskritai \u012fmanoma su Codex.<\/p>\n\n\n\n OpenAI priede pateikia keli\u0173 modeli\u0173 rezultat\u0173 lentel\u0119. Visi \u0161iame \u012fra\u0161e minimi vertinimai buvo paleisti su GPT\u20115.3\u2011Codex naudojant \u201exhigh reasoning effort\u201c.<\/p>\n\n\n\n OpenAI pateikia nuorod\u0105 i\u0161bandyti Codex aplikacijoje (macOS .dmg): https:\/\/persistent.oaistatic.com\/codex-app-prod\/Codex.dmg.<\/p>\n\n\n OpenAI pristat\u0117 GPT\u20115.3\u2011Codex \u2013 agentin\u012f model\u012f, kuris ne tik ra\u0161o ir per\u017ei\u016bri kod\u0105, bet gali atlikti beveik bet kok\u012f profesional\u0173 darb\u0105 kompiuteryje: nuo ilg\u0173 tyrim\u0173 ir \u012franki\u0173 naudojimo iki diegimo, steb\u0117senos ir dokument\u0173 ruo\u0161imo.<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":183,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[106],"tags":[109,108,107,110,111],"class_list":["post-188","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai","tag-agentai","tag-chatgpt","tag-codex","tag-kibernetinis-saugumas","tag-web-development"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/helloblog.io\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/188","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/helloblog.io\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/helloblog.io\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/helloblog.io\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/helloblog.io\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=188"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/helloblog.io\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/188\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/helloblog.io\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/183"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/helloblog.io\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=188"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/helloblog.io\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=188"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/helloblog.io\/lt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=188"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}![\"GPT-5.3-Codex](\"https:\/\/helloblog.io\/app\/uploads\/sites\/20\/2026\/02\/Screenshot_2026-02-04_at_10.16.15a__AM-scaled.webp\")
OSWorld: darbas vizualioje desktop aplinkoje<\/h3>\n\n\n\n
Interaktyvus bendradarbis: kaip pasikei\u010dia darbas su agentu Codex app\u2019e<\/h2>\n\n\n\n
Kaip OpenAI naudojo Codex treniruojant ir diegiant GPT\u20115.3\u2011Codex<\/h2>\n\n\n\n
Tyrim\u0173 komanda: treniruot\u0117s monitoringas, debugas ir elgsenos analiz\u0117<\/h3>\n\n\n\n
In\u017einerijos komanda: harness optimizavimas, edge case\u2019\u0173 diagnostika ir GPU klasteri\u0173 mastelio keitimas<\/h3>\n\n\n\n
Alpha testavimo analiz\u0117: regex klasifikatoriai ir sesij\u0173 log\u2019\u0173 ataskaitos<\/h3>\n\n\n\n
Duomen\u0173 mokslas: nauji pipeline\u2019ai ir turtingesn\u0117 vizualizacija nei standartiniai dashboardai<\/h3>\n\n\n\n
Kibernetinis saugumas: \u201eHigh capability\u201c klasifikacija ir grie\u017etesn\u0117 saugos architekt\u016bra<\/h2>\n\n\n\n
\n\n
Prieinamumas ir technin\u0117s detal\u0117s: kur jau galima naudoti<\/h2>\n\n\n\n
Kas toliau: nuo \u201era\u0161au kod\u0105\u201c prie \u201enaudoju kod\u0105 kaip \u012frank\u012f u\u017ebaigti darb\u0105\u201c<\/h2>\n\n\n\n
Priedas: skai\u010diai i\u0161 pateiktos lentel\u0117s<\/h2>\n\n\n\n
\n\n
![\"GPT-5.3-Codex](\"https:\/\/helloblog.io\/app\/uploads\/sites\/20\/2026\/02\/System_Card_Art.webp\")
![\"Codex](\"https:\/\/helloblog.io\/app\/uploads\/sites\/20\/2026\/02\/Codex_Landing_Page_SEO.webp\")
![\"GPT-5.2-Codex](\"https:\/\/helloblog.io\/app\/uploads\/sites\/20\/2026\/02\/OAI_GPT-5.2-Codex_ArtCard_1x1.webp\")
Kur i\u0161bandyti<\/h2>\n\n\n\n
Nuorodos \/ \u0160altiniai<\/h2>\n