Una delle discussioni più accese riguarda le capacità dei modelli più avanzati non solo nel generare testo, ma nel portare a termine compiti complessi e prolungati nel tempo. Un recente articolo racconta proprio di un confronto che sta attirando notevole interesse: secondo i dati diffusi da Cursor, un ambiente di sviluppo integrato (IDE) basato su AI, i modelli GPT-5.2 di OpenAI si sarebbero dimostrati più affidabili della controparte di Anthropic, Claude Opus 4.5, quando si tratta di affrontare compiti autonomi di lunga durata, come la generazione di software complessi con milioni di righe di codice.
La base di questo confronto non è un semplice test di generazione di codice o una serie di prompt sintetici, ma una prova di resistenza e capacità operativa su scala reale. Il team di Cursor ha scelto un’impresa significativa: costruire un intero web browser da zero, comprendente componenti fondamentali come l’analisi dell’HTML, la disposizione CSS, il rendering del testo e perfino una macchina virtuale JavaScript personalizzata. Questo genere di progetto non è un esercizio accademico, ma un lavoro che richiede continuità di pianificazione, attenzione ai dettagli e capacità di gestire contesti molto estesi, qualità che emergono soprattutto quando un modello lavora autonomamente per periodi prolungati, senza continue interazioni umane.
Secondo le osservazioni di Cursor, GPT-5.2 ha dimostrato una maggiore affidabilità nel mantenere il focus sugli obiettivi a lungo termine, completando fasi complesse del progetto senza abbandonare prematuramente il compito o cercare scorciatoie che compromettessero la coerenza complessiva del risultato. Invece, Claude Opus 4.5, sebbene sia un modello potente e versatile, tendeva a interrompere prima alcune parti del processo o ad adottare strategie che non portavano sempre verso la soluzione completa di compiti molto articolati. Questo comportamento è stato notato in più scenari di test, e ha convinto il team di Cursor ad affermare che GPT-5.2 risulti più “affidabile” per lavori che richiedono coerenza operativa e capacità di ragionamento prolungato.
La distinzione tra i due modelli non si ferma solo al puro completamento di funzioni: la differenza più significativa risiede nella gestione della continuità. Nelle attività di sviluppo software, soprattutto quando si parla di progetti come la costruzione di un browser, è fondamentale che il modello non perda contesto, non dimentichi passaggi precedenti e sappia contestualizzare correttamente ogni nuova istruzione nel quadro d’insieme. Il fatto che GPT-5.2 abbia affrontato con successo lunghe sequenze di codice, navigando attraverso dipendenze e vincoli interni senza degrado di performance, indica un’evoluzione significativa rispetto alle generazioni precedenti e pone questo modello come un candidato forte per compiti autonomi di elevata complessità.
Questa dinamica, tuttavia, non cancella completamente i punti di forza di Claude Opus 4.5. Secondo confronti più ampi e benchmark specialistici — come dimostrano altre analisi nel settore — il modello di Anthropic continua a mantenere un posizionamento di rilievo in vari scenari di sviluppo software, soprattutto in quelli che coinvolgono competenze specifiche come la gestione del terminale o l’analisi di codice in ambienti di sistema. Alcune misurazioni indicative, per esempio sui benchmark standard come SWE-bench Verified, mostrano che i due modelli si avvicinano molto nei risultati, con punteggi che denotano entrambe prestazioni elevate nella risoluzione di problemi reali presenti nei repository di sviluppo.
La competizione tra GPT-5.2 e Claude Opus 4.5 riflette una tendenza più ampia nel mondo dell’intelligenza artificiale: il passaggio da modelli focalizzati su risposte testuali e generazione creativa a sistemi che possono operare quasi come programmatori autonomi, capaci di leggere, interpretare, progettare e costruire codice complesso quasi senza supervisione umana. Questa evoluzione ha aperto nuove prospettive per l’automazione nello sviluppo software, mettendo allo stesso tempo in evidenza le sfide intrinseche nella creazione di agenti affidabili, coerenti e capaci di portare a termine progetti di lunga durata.