OpenAI: GPT-5.2-Codex

GPT-5.2-Codex هو نموذج من OpenAI ضمن عائلة GPT-5.2، أصدره المزوّد في 14 يناير 2026. وهو نسخة مطوّرة من GPT-5.1-Codex، مُحسّنة لهندسة البرمجيات وسير عمل البرمجة. وقد صُمّم لخدمة جلسات التطوير التفاعلية والتنفيذ المستقل الطويل للمهام الهندسية المعقّدة. يقع في فئة النصوص، وتركيزه على الشيفرة بدلًا من المحادثة العامة، وهذا ما يحدّد بقية ما يبرع فيه.

يقبل النموذج النصوص والصور كمدخلات، ويعيد النصوص كمخرجات. نافذة السياق لديه 400,000 رمز، والحد الأقصى للمخرجات 128,000 رمز. يكون إدخال الصور مفيدًا عندما تكون المادة التي تستدلّ عليها لقطة شاشة، أو مخططًا، أو عرضًا لواجهة بدلًا من نص مصدري. ويعني الجمع بين نافذة سياق كبيرة وميزانية مخرجات كبيرة أنك تستطيع تسليمه شريحة مستودع كاملة، أو مواصفة طويلة، أو تتبّع مكدّس مطوّلًا، ومع ذلك تحصل على إجابة جوهرية في نداء واحد.

تشير هذه القدرات إلى مجموعة استخدامات محدّدة نوعًا ما. فالتنفيذ المستقل الطويل للمهام الهندسية المعقّدة يجعله مرشّحًا للعمل متعدّد الخطوات، مثل قراءة قاعدة شيفرة، والتخطيط لتغيير، وتنفيذه عبر ملفات كثيرة. وتناسب الجلسات التفاعلية أساليب عمل البرمجة الثنائية، وإعادة الهيكلة، وتوليد الاختبارات، وتصحيح الأخطاء انطلاقًا من تتبّع أو لقطة شاشة لبناء فاشل. كما تجعل المخرجات المهيكلة ودعم الأدوات منه نواة استدلال قابلة للاستخدام في وكيل يقرأ الملفات، أو يشغّل الأوامر، أو يستدعي خدمات أخرى. ويوسّع إدخال الصور هذا ليشمل المهام التي يكون فيها العنصر ذو الصلة بصريًا، مثل تحويل نموذج تصميم أو مخطط إلى شيفرة.

تستدعيه عبر واجهة api14 المتوافقة مع OpenAI باستخدام معرّف النموذج "openai/gpt-5.2-codex"، لذا تعمل حِزم تطوير البرامج والعملاء الحاليون من OpenAI مع تغيير عنوان URL الأساسي والمفتاح فقط. معاملات الطلب المدعومة هي include_reasoning و max_completion_tokens و reasoning و reasoning_effort و response_format و seed و structured_outputs و tool_choice و tools و verbosity. عمليًا، يتيح لك reasoning_effort و verbosity المقايضة بين التروّي وطول الإجابة من جهة وزمن الاستجابة من جهة أخرى، ويحدّ max_completion_tokens من المخرجات، ويقيّد response_format و structured_outputs شكل الرد، ويربط tools مع tool_choice النموذج باستدعاء الدوال. ويفيد seed عندما تريد أخذ عينات قابلة للتكرار.

ولأنه مضبوط للبرمجة، قد يكون نموذج محادثة عام الغرض أنسب للمهام التي لا تتضمن مكوّنًا هندسيًا، مثل النصوص التسويقية أو المحادثة المفتوحة. كما تعتمد جودة الإجابة وزمن الاستجابة على كيفية ضبطك reasoning_effort و verbosity، لذا يستحق الأمر قياس هذين الإعدادين مقابل أحمال عملك الخاصة قبل الالتزام. ولا يوجد قيد مذكور على أنماط الإدخال أو المعاملات يتجاوز ما هو مذكور هنا.