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 :)