Sonarsource спонсировал этот пост. Insight Partners является инвестором в Sonarsource и TNS.
Прибытие GPT-5 представляет собой значительный скачок в генерации кода, управляемого AI. Это мощный, функционально опытный и способен решать сложные задачи программирования.
Тем не менее, недавний анализ Sonar of the модели выявляет критический парадокс: с расширенной мощностью GPT-5 поступает крутая, скрытая стоимость качества и обслуживания кода и новый профиль тонких рисков.
В отчете, в котором оценивались производительность модели на более чем 4400 уникальных заданиях Java, показывает, что, хотя GPT-5 может ускорить разработку, он также генерирует огромный объем сложного и небезопасного кода.
Это создает немедленное увеличение технического долга, который, если его не управлять, может подорвать производительность, которую он обещает. Для разработчиков и руководителей команд результаты усиливают важную мантру для эпохи ИИ: доверие, но проверьте строго.
Новый соперник со скрытыми недостатками
Чтобы установить базовую линию, анализ впервые оценил GPT-5 с минимальными возможностями рассуждений («GPT-5-Minimal») против других ведущих крупных языковых моделей (LLMS), включая Claud Sonnet’s Antropic 4 и собственные GPT-4O Openai, чтобы провести справедливое сравнение.
Результаты позиционировали GPT-5-Minimal в качестве исполнителя высшего уровня, уступая только Claude Sonnet 4 в функциональной правильности, с взвешенным проходом в среднем ~ 75%. Но это производительность идет с недостатками.
По сравнению с максимальным показателем Claude Sonnet 4, отчет показал, что GPT-5-Minimal:
- Чрезвычайно многословный: Он произвел более 30% больше строк кода (всего 490,010) для решения тех же задач.
- Генерирует очень сложный код: Его вывод показал резкое увеличение цикломатической и когнитивной сложности, что делает код по своей природе труднее для человеческих разработчиков читать, обзор и поддерживать.
- Вводит больше проблем: Он создал 3,9 выпуска для каждого правильного решения, почти вдвое превышает скорость Claude Sonnet 4.
С другой стороны, самая сильная черта GPT-5-Minimal-безопасность. Он генерировал самую низкую плотность уязвимостей любой протестированной модели (0,12 на KLOC или тысячи строк кода) и самый низкий абсолютный счет (60). Тем не менее, эта сила компенсируется серьезной слабостью в сфере обслуживания, с высокой плотностью кодовых запахов (~ 25 на KLOC) и тенденцией доносить основные логические ошибки, связанные с потоком управления. Этот первоначальный анализ показывает модель, которая, хотя и способна, несет значительную качественную стоимость прямо из коробки.
Компромисс рассуждения: правильность при какой цене?
Истинная сила GPT-5 заключается в его возможностях рассуждений, которые можно масштабировать по четырем режимам: минимальный, низкий, средний и высокий. Глубокое погружение в эти режимы выявило четкий, последовательный компромисс: более высокие рассуждения обеспечивают лучшую в своем классе функциональную производительность, но делают это путем генерации еще большего объема сложного кода.
Производительность пика со средним режимом рассуждения, который достиг ~ 82% -ной скорости прохождения, самый высокий из всех модели, оцененной в отчете. Эта обстановка, по -видимому, является «сладкой точкой», поскольку более дорогие «высокие» настройки не предлагали дальнейшего улучшения в правильности.
Но эта правильность стоит по цене.
- Массивный объем кода: Линии кода сгенерировали баллон с 490,010 в минимальном режиме до более чем 727 000 в высоком режиме, чтобы решить один и тот же набор проблем.
- Увеличение технического долга: Количество «вопросов на проходящую задачу» неуклонно возрастает с рассуждениями, с 3,9 при минимальной настройке до 5,5 в высокой обстановке. Это означает, что для каждой задачи он становится правильно, GPT-5-High представляет еще более потенциальные дефекты для разработчиков.
- Стремительно растет финансовые затраты: Стоимость за эталона пробега взрывается от 22 долларов сша за минимальные рассуждения до 189 долларов сша за высокие рассуждения, обусловленные как внутренним использованием токенов, так и огромным объемом сгенерированного кода.
По сути, по мере увеличения рассуждений GPT-5, по-видимому, «задумывает» проблему, создавая решения, которые являются функционально правильными, но чрезмерно словесными и нагруженными с долгосрочным обслуживанием накладных расходов.
Обмен очевидные недостатки на тонкие ошибки
Возможно, наиболее важным выводом из анализа является то, что рассуждения не просто устраняют недостатки, это меняет их природу. Режимы с более высоким рассмотрением заменяют общие, очевидные ошибки на новый класс тонких, сложных проблем, которые гораздо сложнее обнаружить во время стандартного обзора кода. Это создает ложное чувство безопасности, так как код выглядит чище на поверхности.
По мере увеличения рассуждений это делает GPT-5 значительно лучше для предотвращения общих уязвимостей высокого риска. Например, классические недостатки «пути и инъекции» практически устранены при более высоких уровнях рассуждений. Серьезность уязвимостей также снижается, причем все режимы GPT-5 создают гораздо меньше серьезных, разрушающих приложений проблем безопасности на уровне блокатора, чем их коллеги.
Однако на их месте модель вводит более нюансированные недостатки реализации. Скорость «неадекватного обращения с ошибками ввода/вывода» и «упущения с проверкой сертификатов». Это представляет лидерам сложный компромисс: снизить риск общих эксплойтов при одновременном увеличении риска тонких ошибок глубоко в рамках логики кода.
Аналогичный шаблон возникает для функциональных ошибок. По мере увеличения рассуждений скорость основных ошибок «ошибки управления» вдвое снижается, что означает, что модель делает меньше простых логических ошибок.
Но это улучшение противостоит почти удвоению в ошибках «параллелизм / потоки». Попытки модели написать более сложный код, вводят сложные проблемы, которые трудно отладить. Хотя код имеет меньше ошибок блокатора, он насыщен тонкими недостатками, которые могут вызвать непредсказуемое поведение в производстве.
Навигация по эре GPT-5 с «доверием, но проверьте»
GPT-5, несомненно, является новой мощной силой в генерации кода ИИ, но прогресс не является прямой. Данные предполагают, что его впечатляющие функциональные выгоды оплачиваются с увеличением технического долга.
Для команд разработчиков опасность — самодовольство. Код, сгенерированный режимами более высоких рассуждений GPT-5, с первого взгляда, появится чище и более правильным. У него будет меньше очевидных ошибок и уязвимостей, которые разработчики обучаются. Но под поверхностью скрыт больший объем сложного кода, заполненного тонкими, трудности.
Эта новая реальность повышает важность надежного управления кодексом. Такие практики, как строгий, автоматизированный статический анализ, становятся важными ограждениями, помогая управлять сложностью, выявлять нюансированные недостатки и контролировать технический долг, который создают эти передовые модели ИИ. Поскольку возможности ИИ продолжают развиваться, они должны использоваться с подходом «доверие, но проверьте».
Sonar — это золотой стандарт для интегрированного качества кода и безопасности кода — для всего кода. Мы предоставили +7 миллионам разработчиков действенный интеллект кода, необходимый для обеспечения безопасного, хорошо написанного и обслуживания всех кодов. Узнайте больше последних из Sonarsource Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Прасенджит А. Саркар — менеджер по маркетингу продуктов и решений в Sonar. Имея более чем 20 -летний опыт работы в области технологий, он является опытным лидером по технологиям и продуктам, который увлечен созданием и масштабированием инновационных продуктов искусственного интеллекта. Он … читал больше от Празенджита А. Саркара
