周四，OpenAI發(fā)布了首個在非英偉達(dá)硬件上運(yùn)行的生產(chǎn)級AI模型，在Cerebras芯片上部署了全新的GPT-5.3-Codex-Spark編程模型。該模型以每秒超過1000個Token的速度生成代碼，據(jù)報告比其前代產(chǎn)品快約15倍。作為對比，Anthropic的Claude Opus 4.6在新的高價快速模式下，速度約為標(biāo)準(zhǔn)模式68.2 Token/秒的2.5倍，盡管它是比Spark更大更強(qiáng)的模型。

"Cerebras一直是我們出色的工程合作伙伴，我們很高興能將快速推理添加為新的平臺能力，"OpenAI計算部門負(fù)責(zé)人Sachin Katti在聲明中表示。

Codex-Spark是一個研究預(yù)覽版，面向ChatGPT Pro訂閱用戶（每月200美元）通過Codex應(yīng)用、命令行界面和VS Code擴(kuò)展提供。OpenAI正在向精選設(shè)計合作伙伴推出API訪問。該模型配備128,000個Token的上下文窗口，發(fā)布時僅處理文本。

此次發(fā)布基于OpenAI本月早些時候推出的完整GPT-5.3-Codex模型。完整模型處理重量級智能體編程任務(wù)，而OpenAI將Spark調(diào)整為速度優(yōu)先而非知識深度。OpenAI將其構(gòu)建為純文本模型，專門針對編程進(jìn)行調(diào)優(yōu)，而不是處理更大版本GPT-5.3所承擔(dān)的通用任務(wù)。

在評估軟件工程能力的兩個基準(zhǔn)SWE-Bench Pro和Terminal-Bench 2.0上，據(jù)OpenAI稱，Spark的表現(xiàn)優(yōu)于較老的GPT-5.1-Codex-mini，同時以更短時間完成任務(wù)。該公司未分享這些數(shù)據(jù)的獨(dú)立驗證。

據(jù)傳聞，Codex的速度一直是痛點(diǎn)；當(dāng)Ars在12月測試四個AI編程智能體構(gòu)建掃雷游戲克隆時，Codex耗時約為Anthropic Claude Code的兩倍才產(chǎn)生可用游戲。

編程智能體軍備競賽

從背景來看，GPT-5.3-Codex-Spark每秒1000個Token代表著比OpenAI通過自有基礎(chǔ)設(shè)施提供的任何產(chǎn)品都有相當(dāng)大的飛躍。根據(jù)Artificial Analysis的獨(dú)立基準(zhǔn)測試，OpenAI在英偉達(dá)硬件上最快的模型遠(yuǎn)低于這個標(biāo)準(zhǔn)：GPT-4o約為每秒147個Token，o3-mini約為167個，GPT-4o mini約為52個。

但按Cerebras標(biāo)準(zhǔn)，每秒1000個Token實(shí)際上是適中的。該公司在Llama 3.1 70B上測得每秒2100個Token，在OpenAI自己的開放權(quán)重gpt-oss-120B模型上報告每秒3000個Token，這表明Codex-Spark相對較低的速度反映了更大或更復(fù)雜模型的開銷。

AI編程智能體度過了突破性的一年，OpenAI的Codex和Anthropic的Claude Code等工具在快速構(gòu)建原型、界面和樣板代碼方面達(dá)到了新的實(shí)用水平。OpenAI、谷歌和Anthropic都在競相推出更強(qiáng)大的編程智能體，延遲已成為決定勝負(fù)的關(guān)鍵；編程速度更快的模型讓開發(fā)者迭代更快。

面對Anthropic的激烈競爭，OpenAI一直在快速迭代其Codex產(chǎn)品線，在CEO薩姆·阿爾特曼因谷歌的競爭壓力發(fā)出內(nèi)部"紅色警報"備忘錄后，于12月發(fā)布了GPT-5.2，然后在幾天前推出了GPT-5.3-Codex。

擺脫英偉達(dá)依賴

Spark更深層的硬件故事可能比其基準(zhǔn)分?jǐn)?shù)更重要。該模型運(yùn)行在Cerebras的Wafer Scale Engine 3上，這是一個餐盤大小的芯片，Cerebras至少從2022年起就圍繞它建立業(yè)務(wù)。OpenAI和Cerebras在1月宣布合作伙伴關(guān)系，Codex-Spark是其首個產(chǎn)品成果。

過去一年，OpenAI一直在系統(tǒng)性地減少對英偉達(dá)的依賴。該公司在2025年10月與AMD簽署了大規(guī)模多年協(xié)議，11月與亞馬遜達(dá)成380億美元云計算協(xié)議，并一直在設(shè)計最終由臺積電制造的自定義AI芯片。

與此同時，與英偉達(dá)計劃中的1000億美元基礎(chǔ)設(shè)施協(xié)議至今未果，盡管英偉達(dá)隨后承諾200億美元投資。路透社報告稱，OpenAI對某些英偉達(dá)芯片在推理任務(wù)上的速度不滿，而這正是OpenAI設(shè)計Codex-Spark要處理的工作負(fù)載類型。

無論底層使用哪種芯片，速度都很重要，盡管可能以準(zhǔn)確性為代價。對于整天在代碼編輯器中等待AI建議的開發(fā)者來說，每秒1000個Token可能不再像精心駕駛拼圖鋸，而更像運(yùn)行開料鋸。只是要小心你在切什么。

Q&A

Q1：GPT-5.3-Codex-Spark是什么？有什么特點(diǎn)？

A：GPT-5.3-Codex-Spark是OpenAI發(fā)布的專門用于編程的AI模型，運(yùn)行在Cerebras芯片上。它最大的特點(diǎn)是生成代碼速度極快，每秒超過1000個Token，比前代產(chǎn)品快約15倍。該模型專門針對編程任務(wù)調(diào)優(yōu)，優(yōu)先考慮速度而非知識深度。

Q2：Codex-Spark的速度相比其他AI編程工具如何？

A：Codex-Spark每秒1000個Token的速度遠(yuǎn)超OpenAI之前的模型，比如GPT-4o約為每秒147個Token。相比Anthropic的Claude Opus 4.6快速模式也有明顯優(yōu)勢。不過按Cerebras芯片的標(biāo)準(zhǔn)這個速度還算適中，該公司在其他模型上曾測得更高速度。

Q3：為什么OpenAI要使用Cerebras芯片而不是英偉達(dá)？

A：OpenAI正在系統(tǒng)性地減少對英偉達(dá)的依賴。據(jù)報告，OpenAI對某些英偉達(dá)芯片在推理任務(wù)上的速度不滿意。Cerebras的Wafer Scale Engine 3芯片在推理速度上表現(xiàn)更好，正好滿足快速編程任務(wù)的需求，這也是OpenAI與Cerebras合作的重要原因。