GPT-5.3-Codex-Spark denemeye değer
Categories:
LLM değerlendirmelerine aşina olanlar bilir, opus çeşitli sıralama listelerinde sıklıkla gpt’yi geride bırakır, ancak gerçek kullanımda gpt’nin sorun çözme yeteneği rakipsizdir. Gönderi yazılana kadar, gpt5 serisinin en yeni ana modelleri gpt-5.2-mini, gpt-5.2, gpt-5.3-codex, gpt-5.3-codex-spark vb. olmuştur. Bunlardan codex olmayanlar genel amaçlı modellerdir, mantık açısından güçlüdür ancak hızları çok yavaştır. Codex, kodlama için özel olarak ayarlanmış bir modeldir; gpt5.2codex ve önceki codex modellerinde, yaptığım gerçek testlerde mantık yeteneğinin zayıfladığını gördüm, bu yüzden gpt5.2’yi kullanmaya devam ettim, her ne kadar hızı kabul edilemez derecede yavaş olsa da. gpt-5.3-codex çıktığında ilk anda test ettim, gerçek sonuçlar çok iyi, gpt-5.3-codex’in mantık açısından gpt5.2’den zayıf olup olmadığını söylemek artık zor, ancak hız açısından gpt5.2’yi eziyor ve benim ana kodlama modelim haline geldi. Son zamanlarda yeni çıkan gpt-5.3-codex-spark, başta çok hızlı deniyordu ancak çeşitli listede puanı düşüktü, bir süre ilgilenmedim. Ancak cursor içinde ücretsiz kullanılabildiğini görünce ona bir şans vermeye karar verdim, gerçek testlerde sonuç çok iyi, hiç aptalca değil. Edindiğim bilgilere göre, 5.3-codex-spark’ın mantığı 5.3-codex’ten biraz zayıf, bağlamı yalnızca 128K, ancak çoğu ihtiyaç için yeterli. Codex-spark modelinin en belirgin özelliği “tembel” olması, kamçıyla vurunca bir parmak oynatması. Birincisi, agent sürücü modeli olamaz, aslında agent puanı da düşüktür. Talimatlar dışında başka hiçbir ek iş yapmaz, lint düzeltme, test çalıştırma, belirtilmeyen özellikler ve todo vb. dahil. opus/sonnet gibi ilk bakışta gösterişli, sayısız çukur kazan, baştan yeniden yapılandıran ve ileride sorun çıkaran modellerin aksine, codex spark’ın kıdemli programcılar için dostane bir model olduğunu düşünüyorum. Gereksiz iş yapmaz, en az değişiklik ilkesine uyar, eğer net bir ürün fonksiyon planınız varsa, codex spark’ı deneyebilirsiniz. Kişisel ve yüzeysel düşüncelerim, tartışmaya açığım. vibe coding, atmosferde kodlama anlamına gelir, bazıları bunun akış haline (flow) girmenizi sağladığını söylüyor, bence bunu söyleyenler akış halinin tam tanımını bilmiyor; akış haline girmenin önemli bir noktası geliştiricinin kendi düşüncesinin kesintiye uğramamasıdır, modelin birincisi dağınık düşünmemesi, ikincisi hedefe odaklanması, üçüncüsü zamanında yanıt vermesi gerekir. Daha önce hiçbir model bunu başaramadı, şimdi codex spark belki de geliştiricinin akış haline girmesine yardımcı olan bu model olabilir.
