gpt-5.5-high (codex-harness) एक OpenAI द्वारा विकसित बड़ा भाषा मॉडल है, जिसे 12 मार्च 2025 को जारी किया गया था। यह GPT-5.5 परिवार का एक विशेष संस्करण है, जो सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और एजेंटिक कोडिंग कार्यों के लिए अनुकूलित है। मॉडल को एक हार्नेस वातावरण के भीतर संचालित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जो बाहरी उपकरणों के साथ एकीकृत होता है, जिससे यह कोड निष्पादित कर सकता है, परीक्षण चला सकता है, और समाधानों पर स्वायत्त रूप से पुनरावृत्ति कर सकता है।
मॉडल ट्रांसफॉर्मर वास्तुकला पर आधारित है, जिसमें पिछले GPT संस्करणों से मल्टी-हेड अटेंशन और पोजीशनल एन्कोडिंग में प्रगति शामिल है। इसे गहन शिक्षण तकनीकों के संयोजन का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया है, जिसमें AI फीडबैक से सुदृढीकरण शिक्षण और पाठ्यक्रम शिक्षण शामिल हैं, ताकि जटिल, बहु-चरणीय प्रोग्रामिंग समस्याओं को संभालने की क्षमता में सुधार हो सके।
बेंचमार्क प्रदर्शन
कृत्रिम बुद्धिमत्ता बेंचमार्क लीडरबोर्ड पर, gpt-5.5-high (codex-harness) ने 2025 की शुरुआत में उल्लेखनीय स्कोर हासिल किए। SWE-bench Verified बेंचमार्क पर, इसने 78.4 प्रतिशत स्कोर किया, जो पिछले सर्वोत्तम परिणाम से 12 अंक अधिक है। HumanEval पर, इसने pass@1 स्कोर 92.1 प्रतिशत दर्ज किया, और LiveCodeBench लीडरबोर्ड पर, मई 2025 तक इसने 71.3 प्रतिशत हासिल किया। ये परिणाम इसे LMArena और LiveBench जैसे सार्वजनिक लीडरबोर्ड पर कोड जनरेशन के लिए शीर्ष प्रदर्शन करने वाले मॉडलों में स्थान देते हैं, हालांकि बाद के मॉडल रिलीज़ के साथ सटीक रैंकिंग में उतार-चढ़ाव आया।
हार्नेस वास्तुकला
codex-harness घटक उस निष्पादन वातावरण को संदर्भित करता है जो मॉडल के साथ आता है। मानक बड़े भाषा मॉडल के विपरीत जो स्थिर पाठ उत्पन्न करते हैं, gpt-5.5-high एक सैंडबॉक्स्ड शेल, फ़ाइल सिस्टम और नेटवर्क उपकरणों को आमंत्रित कर सकता है। यह इसे कोड लिखने, निष्पादित करने, त्रुटियों का निरीक्षण करने और एक लूप में अपने आउटपुट को परिष्कृत करने की अनुमति देता है। हार्नेस कई प्रोग्रामिंग भाषाओं का समर्थन करता है, जिनमें Python, JavaScript और Rust शामिल हैं, और Git जैसी संस्करण नियंत्रण प्रणालियों के साथ एकीकृत होता है।
हार्नेस अनुमान के दौरान बीम खोज डिकोडिंग रणनीति का उपयोग करता है, जिसमें टॉप-पी सैंपलिंग और तापमान स्केलिंग शामिल है, ताकि अन्वेषण और निर्धारण के बीच संतुलन बनाया जा सके। यह उत्पादन तैनाती में विलंबता को कम करने के लिए मॉडल प्रूनिंग भी नियोजित करता है, जिससे अनप्रून्ड संस्करण की तुलना में अनुमान समय लगभग 30 प्रतिशत कम हो जाता है।
प्रशिक्षण और विकास
मॉडल को जैकब उज़्कोरिट और मार्क चेन के नेतृत्व वाली एक टीम द्वारा विकसित किया गया था, जिसमें ब्रैड लाइटकैप और जैकब स्टीनहार्ट का योगदान था। प्रशिक्षण में AWS Trainium चिप्स के एक क्लस्टर के साथ Azure बुनियादी ढांचे का उपयोग किया गया, जिसमें 2.1 ट्रिलियन टोकन कोड और प्राकृतिक भाषा डेटा की रिपोर्ट की गई। प्रशिक्षण रन ने अनुमानित 4.2 एक्साफ्लॉप्स कंप्यूट का उपभोग किया, जो पहले के GPT-5 प्रशिक्षण रनों के बराबर है।
मॉडल को तीन चरणों में प्रशिक्षित किया गया था: सार्वजनिक कोड रिपॉजिटरी के विविध कॉर्पस पर पूर्व-प्रशिक्षण, निर्देश-पालन डेटासेट पर फाइन-ट्यूनिंग, और मानव वरीयता डेटा पर प्रशिक्षित एक पुरस्कार मॉडल के साथ RLAIF का उपयोग करके एक अंतिम संरेखण चरण। पुरस्कार मॉडल स्वयं 7 बिलियन पैरामीटर वाला एक छोटा ट्रांसफॉर्मर था, जिसे 1.5 मिलियन मानव-एनोटेटेड तुलनाओं पर प्रशिक्षित किया गया था।
तैनाती और उपयोग के मामले
OpenAI ने gpt-5.5-high (codex-harness) को 12 मार्च 2025 को अपने API के माध्यम से जारी किया, जिसकी कीमत $0.15 प्रति 1,000 इनपुट टोकन और $0.60 प्रति 1,000 आउटपुट टोकन निर्धारित की गई। यह GitHub Copilot के माध्यम से एंटरप्राइज़ उपयोगकर्ताओं के लिए एक ऑप्ट-इन मॉडल के रूप में भी उपलब्ध है। मॉडल का उपयोग सॉफ्टवेयर टीमों द्वारा स्वचालित बग फिक्सिंग, परीक्षण जनरेशन और कोड समीक्षा के लिए किया जाता है, और इसे कई Amazon Web Services और Google Cloud पेशकशों में एकीकृत किया गया है।
जून 2025 में OpenAI द्वारा आयोजित एक तैनाती अध्ययन में, मॉडल ने आंतरिक टीमों द्वारा दर्ज किए गए 61 प्रतिशत वास्तविक दुनिया के GitHub मुद्दों को मानव हस्तक्षेप के बिना हल किया। इसने 40 ओपन-सोर्स परियोजनाओं में औसतन 18 प्रतिशत तक कोड कवरेज बढ़ाने वाले यूनिट परीक्षण भी उत्पन्न किए।
सीमाएं और सुरक्षा
अपने प्रदर्शन के बावजूद, gpt-5.5-high (codex-harness) में दस्तावेजित सीमाएं हैं। यह कभी-कभी सूक्ष्म सुरक्षा कमजोरियों वाला कोड उत्पन्न करता है, विशेष रूप से C और C++ जैसी मेमोरी-असुरक्षित भाषाओं में। अप्रैल 2025 में बर्कले AI रिसर्च द्वारा एक रेड-टीम मूल्यांकन में, मॉडल एक नियंत्रित परीक्षण सूट में इंजेक्ट किए गए 14 प्रतिशत SQL इंजेक्शन वेक्टर की पहचान करने में विफल रहा।
मॉडल बेंचमार्क पैटर्न के लिए अति-फिटिंग की प्रवृत्ति भी प्रदर्शित करता है, जो नवीन या खराब दस्तावेजित कोडबेस पर इसकी प्रभावशीलता को कम कर सकता है। OpenAI ने अति-फिटिंग को कम करने के लिए प्रशिक्षण के दौरान ग्रेडिएंट क्लिपिंग और ड्रॉपआउट लागू किया है, लेकिन समस्या किनारे के मामलों में बनी रहती है। कंपनी ने इन सीमाओं का विवरण देते हुए एक मॉडल कार्ड प्रकाशित किया है और सुरक्षा-महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों के लिए मानव समीक्षा की सिफारिश करती है।
स्वागत और प्रभाव
gpt-5.5-high (codex-harness) की रिलीज़ को तकनीकी प्रेस में व्यापक रूप से कवर किया गया, जिसमें MIT CSAIL शोधकर्ताओं ने जुलाई 2025 की समीक्षा में इसकी एजेंटिक क्षमताओं की प्रशंसा की। कुछ आलोचकों, जिनमें मेलानी मिशेल शामिल हैं, ने प्रशिक्षण की पर्यावरणीय लागत के बारे में चिंता जताई, जो अनुमानित 1,200 मेगावाट-घंटे बिजली है। अन्य ने नोट किया कि मॉडल के बेंचमार्क स्कोर सीधे वास्तविक दुनिया की उत्पादकता लाभ में अनुवादित नहीं हो सकते हैं, एक बिंदु जो स्टैनफोर्ड AI लैब के एक अध्ययन में भी प्रतिध्वनित हुआ।
2025 के अंत तक, मॉडल सक्रिय उपयोग में बना हुआ है, और OpenAI ने हार्नेस सॉफ्टवेयर के आवधिक अपडेट जारी किए हैं, जिसमें नवीनतम स्नैपशॉट 22 सितंबर 2026 का है, जिसमें बेहतर त्रुटि पुनर्प्राप्ति और बहु-फ़ाइल संपादन क्षमताएं शामिल हैं।