周四，OpenAI发布了首个在非英伟达硬件上运行的生产级AI模型，在Cerebras芯片上部署了全新的GPT-5.3-Codex-Spark编程模型。该模型以每秒超过1000个Token的速度生成代码，据报告比其前代产品快约15倍。作为对比，Anthropic的Claude Opus 4.6在新的高价快速模式下，速度约为标准模式68.2 Token/秒的2.5倍，尽管它是比Spark更大更强的模型。

"Cerebras一直是我们出色的工程合作伙伴，我们很高兴能将快速推理添加为新的平台能力，"OpenAI计算部门负责人Sachin Katti在声明中表示。

Codex-Spark是一个研究预览版，面向ChatGPT Pro订阅用户（每月200美元）通过Codex应用、命令行界面和VS Code扩展提供。OpenAI正在向精选设计合作伙伴推出API访问。该模型配备128,000个Token的上下文窗口，发布时仅处理文本。

此次发布基于OpenAI本月早些时候推出的完整GPT-5.3-Codex模型。完整模型处理重量级智能体编程任务，而OpenAI将Spark调整为速度优先而非知识深度。OpenAI将其构建为纯文本模型，专门针对编程进行调优，而不是处理更大版本GPT-5.3所承担的通用任务。

在评估软件工程能力的两个基准SWE-Bench Pro和Terminal-Bench 2.0上，据OpenAI称，Spark的表现优于较老的GPT-5.1-Codex-mini，同时以更短时间完成任务。该公司未分享这些数据的独立验证。

据传闻，Codex的速度一直是痛点；当Ars在12月测试四个AI编程智能体构建扫雷游戏克隆时，Codex耗时约为Anthropic Claude Code的两倍才产生可用游戏。

编程智能体军备竞赛

从背景来看，GPT-5.3-Codex-Spark每秒1000个Token代表着比OpenAI通过自有基础设施提供的任何产品都有相当大的飞跃。根据Artificial Analysis的独立基准测试，OpenAI在英伟达硬件上最快的模型远低于这个标准：GPT-4o约为每秒147个Token，o3-mini约为167个，GPT-4o mini约为52个。

但按Cerebras标准，每秒1000个Token实际上是适中的。该公司在Llama 3.1 70B上测得每秒2100个Token，在OpenAI自己的开放权重gpt-oss-120B模型上报告每秒3000个Token，这表明Codex-Spark相对较低的速度反映了更大或更复杂模型的开销。

AI编程智能体度过了突破性的一年，OpenAI的Codex和Anthropic的Claude Code等工具在快速构建原型、界面和样板代码方面达到了新的实用水平。OpenAI、谷歌和Anthropic都在竞相推出更强大的编程智能体，延迟已成为决定胜负的关键；编程速度更快的模型让开发者迭代更快。

面对Anthropic的激烈竞争，OpenAI一直在快速迭代其Codex产品线，在CEO萨姆·阿尔特曼因谷歌的竞争压力发出内部"红色警报"备忘录后，于12月发布了GPT-5.2，然后在几天前推出了GPT-5.3-Codex。

摆脱英伟达依赖

Spark更深层的硬件故事可能比其基准分数更重要。该模型运行在Cerebras的Wafer Scale Engine 3上，这是一个餐盘大小的芯片，Cerebras至少从2022年起就围绕它建立业务。OpenAI和Cerebras在1月宣布合作伙伴关系，Codex-Spark是其首个产品成果。

过去一年，OpenAI一直在系统性地减少对英伟达的依赖。该公司在2025年10月与AMD签署了大规模多年协议，11月与亚马逊达成380亿美元云计算协议，并一直在设计最终由台积电制造的自定义AI芯片。

与此同时，与英伟达计划中的1000亿美元基础设施协议至今未果，尽管英伟达随后承诺200亿美元投资。路透社报告称，OpenAI对某些英伟达芯片在推理任务上的速度不满，而这正是OpenAI设计Codex-Spark要处理的工作负载类型。

无论底层使用哪种芯片，速度都很重要，尽管可能以准确性为代价。对于整天在代码编辑器中等待AI建议的开发者来说，每秒1000个Token可能不再像精心驾驶拼图锯，而更像运行开料锯。只是要小心你在切什么。

Q&A

Q1：GPT-5.3-Codex-Spark是什么？有什么特点？

A：GPT-5.3-Codex-Spark是OpenAI发布的专门用于编程的AI模型，运行在Cerebras芯片上。它最大的特点是生成代码速度极快，每秒超过1000个Token，比前代产品快约15倍。该模型专门针对编程任务调优，优先考虑速度而非知识深度。

Q2：Codex-Spark的速度相比其他AI编程工具如何？

A：Codex-Spark每秒1000个Token的速度远超OpenAI之前的模型，比如GPT-4o约为每秒147个Token。相比Anthropic的Claude Opus 4.6快速模式也有明显优势。不过按Cerebras芯片的标准这个速度还算适中，该公司在其他模型上曾测得更高速度。

Q3：为什么OpenAI要使用Cerebras芯片而不是英伟达？

A：OpenAI正在系统性地减少对英伟达的依赖。据报告，OpenAI对某些英伟达芯片在推理任务上的速度不满意。Cerebras的Wafer Scale Engine 3芯片在推理速度上表现更好，正好满足快速编程任务的需求，这也是OpenAI与Cerebras合作的重要原因。