GPT-5.3-Codex-Spark

1. 模型简介与核心特点

GPT-5.3-Codex-Spark 是 OpenAI 于 2026 年 2 月 12 日发布的最新代码生成模型，属于 GPT-5.3 系列中的超低延迟变体，推理速度达到1000 tokens/s！该模型是 OpenAI 与芯片制造商 Cerebras 战略合作的首个成果，专门设计用于解决传统大模型在实时编码场景下响应延迟高的问题。它并非旨在提供最强的深度推理能力，而是专注于在保持高水平代码理解的同时，提供“近乎即时”的生成速度，旨在通过极速反馈改变开发者的交互体验。

需要注意，官方明确说了，GPT-5.3-Codex-Spark不是GPT-5.3-Codex！而是一个参数上更小一点的模型，根据此前Cerebras托管的模型，如果达到1000个tokens每秒，其参数规模可能约等于GLM-4.7-Flash模型，也就是激活参数大概30B左右！

2. 架构与技术规格

• 硬件加速：该模型不在传统的 NVIDIA GPU 集群上运行，而是部署于 Cerebras Wafer-Scale Engine (WSE-3) 晶圆级引擎上。这种独特的硬件架构拥有巨大的片上内存和带宽，使其推理速度能够突破传统瓶颈。
• 上下文窗口：当前版本支持 128k context window，足以覆盖大多数单个文件或中型项目的上下文需求。
• 参数规模：官方未公开具体参数量，但明确指出它是 GPT-5.3-Codex 的“smaller version”（轻量化版本），通过蒸馏和硬件优化实现了极致的效率。

3. 核心能力与支持模态

• 模态支持：目前仅支持纯文本/代码输入与输出（Text-only at launch）。
• 极速编码：核心能力在于实时代码补全、快速重构和命令行（CLI）交互。其设计目标是让 AI 编程助手的感觉从“对话”转变为“直觉式的即时响应”。

4. 性能与基准评测

• 速度基准：根据官方数据，GPT-5.3-Codex-Spark 的生成速度超过 1000 tokens/s。
• 相对性能：在端到端编码任务中，其生成速度比标准版 GPT-5.3-Codex 快 15倍，同时在大多数日常编程任务（如 Python, Rust, JS 编写）中保持了与 5.3 系列相当的准确率，但在极度复杂的逻辑推理上可能略逊于完整版。

5. 应用场景与限制

• 推荐用例：IDE 实时自动补全（Autocomplete）、命令行工具（CLI）快速指令生成、需要低延迟的交互式代码解释。
• 已知局限：目前仅作为 Research Preview 向 ChatGPT Pro 用户开放，尚未在 OpenAI API 中正式上线（API 用户目前仍需使用 gpt-5.2-codex）。由于专注于速度，它不支持深度思考模式（Thinking Mode），且在处理不仅限于代码的通用长文本创意写作上可能不如通用模型。