Давид Ондрей в начале 2026 года представил обзор модели GPT 5.5, которую OpenAI выпустила для пользователей платных тарифов Plus, Pro и Enterprise . Новая нейросеть позиционируется как прямой ответ на невышедшую модель Mythos от Anthropic и демонстрирует превосходство над Claude Opus 4.7 в задачах программирования и математики . Давид Ондрей утверждает, что OpenAI перехватывает лидерство благодаря значительным инвестициям в вычислительные мощности и инфраструктуру дата-центров .
⚔️ Противостояние OpenAI и Anthropic 0:40
Anthropic столкнулась с дефицитом вычислительных мощностей, что привело к регрессии в последних версиях их моделей . Пользователи замечают, что Opus 4.7 работает хуже версии 4.6 и часто игнорирует инструкции . Давид Ондрей отмечает, что Дарио Амодеи, глава Anthropic, выбрал слишком осторожную стратегию инвестиций в оборудование .
OpenAI воспользовалась этой ситуацией, предложив GPT 5.5 с улучшенной скоростью обработки токенов . Модель потребляет меньше токенов для выполнения тех же задач по сравнению с конкурентами . Разработчики внедрили в GPT 5.5 новые механизмы безопасности, что сделало её более цензурированной по сравнению с предыдущими итерациями .
⚙️ Технические возможности и бенчмарки 5:42
GPT 5.5 ориентирована на агентскую работу и автономное решение сложных многоуровневых задач . Основные улучшения коснулись следующих областей:
- Контекстное окно: модель поддерживает до 1 млн токенов в API .
- Производительность: GPT 5.5 Pro предназначена для высокоточных научных исследований и профессиональной работы .
- Программирование: нейросеть значительно опережает Opus 4.7 в тестах Terminal Bench и Frontier Math .
- Эффективность: снижена задержка (latency) при сохранении высокого уровня интеллекта .
Давид Ондрей обращает внимание на «хитрость» OpenAI в подаче бенчмарков: компания исключила SWE-bench Verified, где лидирует Anthropic, и добавила собственные тесты . Доступ к API для широкого круга разработчиков появится позже, на старте модель доступна в ChatGPT и приложении Codex .
🛠️ Практическое создание софта в Codex 8:55
Для тестирования Давид Ондрей использует приложение Codex, которое позволяет запускать агентские циклы разработки . Инструмент поддерживает работу с несколькими ветками Git (worktrees) одновременно .
Алгоритм настройки проекта для GPT 5.5:
- Создать новую папку проекта в Codex .
- Выбрать модель GPT 5.5 в настройках .
- Установить уровень доступа Full Access для агента .
- Выбрать режим мышления Medium или High в зависимости от сложности бага .
- Включить параметр Speed: Fast для ускоренного вывода ответов .
В ходе тестов GPT 5.5 смогла воссоздать сложную SVG-графику единорога по скриншоту с почти идеальной точностью . Модель самостоятельно обнаружила ошибки в атрибутах заливки и исправила их без подсказки пользователя .
🎮 Разработка 3D-игр и агентское тестирование 14:39
Давид Ондрей поручил нейросети создать прототип 3D-игры в стиле Doom, используя новые навыки генерации изображений . Для создания спрайтов и текстур используется модель GPT Images 2.0, интегрированная в процесс разработки через тег image gen .
Процесс автономной разработки включает следующие шаги:
- Генерация архитектуры приложения на Swift или JavaScript .
- Создание графических ассетов (монстры, текстуры стен, элементы интерфейса) .
- Использование навыка Computer Use через библиотеку Playwright для отладки .
- Автоматический запуск тестов в браузере или нативном окружении для поиска багов .
Агент в Codex проявил избыточную тщательность, проведя 10 различных тестов интерфейса, включая мобильные версии, перед запуском проекта . В результате был создан рабочий прототип 3D-арены, где игрок может перемещаться, атаковать врагов и переходить между уровнями .
🎨 Графика и визуальный дизайн 22:33
Интеграция GPT Images 2.0 позволяет разработчикам без навыков рисования создавать качественный визуальный контент . Модель способна генерировать реалистичные текстуры булыжника, пиксель-арт и элементы пользовательского интерфейса .
Давид Ондрей подчеркивает возможности модели в работе с векторной графикой (SVG) . GPT 5.5 генерирует масштабируемый код для сложных витражных композиций, который не теряет качества при увеличении . Однако автор отмечает, что для достижения максимального результата в графике требуется использование режима Pro с параллельными вычислениями во время тестирования (test-time compute) .
