🔽Деградация GPT-5.5 Codex: кластеризация токенов рассуждения вызывает проблемы

Пользователи GitHub зафиксировали критическую проблему в GPT-5.5 Codex: на сложных задачах производительность модели резко падает из-за кластеризации «токенов рассуждения» (reasoning tokens) на фиксированных позициях 516, 1034 и 1552. Баг-репорт в репозитории OpenAI Codex набрал более 200 голосов и активно обсуждается в сообществе.

Согласно анализу разработчиков, модель вместо равномерного распределения вычислительных ресурсов начинает «зацикливаться» на определённых шагах цепочки рассуждений. Это приводит к повторению одних и тех же паттернов, увеличению latency и снижению качества ответов на многошаговых задачах (например, рефакторинг кода или генерация сложных алгоритмов). Проблема проявляется при длине контекста свыше 4K токенов.

Для разработчиков, использующих Codex в CI/CD или IDE-плагинах, это означает нестабильность при работе с большими проектами. Временное решение — принудительное ограничение длины reasoning-цепочек или ручной сброс состояния после каждого вызова. OpenAI пока не выпустила официальный патч, но issue помечен как «высокий приоритет».

#GitHub #Bugs #GPT5 #Codex #OpenAI #Development