OpenAI 发布 GPT-5.3-Codex-Spark：100 亿美元 Cerebras 合作伙伴关系的首个成果

OpenAI 发布了 GPT-5.3-Codex-Spark，这是一款由专用 Cerebras 硬件驱动的轻量级编程模型，旨在实现超快速的代理式 AI 开发。

2026年2月12日

OpenAI 发布 GPT-5.3-Codex-Spark：100 亿美元 Cerebras 合作伙伴关系的首个成果

在向垂直整合深度转型的举措中，OpenAI 宣布发布 GPT-5.3-Codex-Spark。这款其旗舰级代理式编程模型的轻量级版本不仅是一次软件迭代；它代表了 OpenAI 与硬件创新者 Cerebras 达成的 100 亿美元巨额合作伙伴关系的第一个实质性成果。通过将精简的模型架构与专用的晶圆级硅片相结合，OpenAI 旨在解决行业内最持久的瓶颈：推理延迟。

代理式编程对速度的需求

当 OpenAI 在本月早些时候推出全尺寸 GPT-5.3-Codex 时，它为“代理式”能力设定了新标准。与传统的自动补全工具不同，代理式模型旨在自主运行——编写测试、调试错误并在代码库上进行迭代，而无需人类不断的提示。然而，这些复杂的推理循环需要巨大的算力，往往导致“滞后”体验，从而打断开发者的思路。

GPT-5.3-Codex-Spark 是 OpenAI 对这种摩擦的回答。Spark 被描述为旗舰模型的“较小版本”，针对快速推理进行了优化。它旨在处理定义现代软件工程的高频、低延迟任务，例如实时语法纠错和即时单元测试生成。通过在保持 GPT-5.3 系列核心逻辑的同时减少参数数量，OpenAI 创造了一个感觉更像本地编译器而非远程云服务的工具。

硅片协同：Cerebras 的优势

Spark 发布中最显著的方面是其底层基础设施。OpenAI 首次在面向公众的模型上摆脱了“一刀切”的 GPU 方案。相反，Spark 运行在由 Cerebras 提供的专用硬件上，该公司以其晶圆级引擎（WSE）而闻名——这是一种餐盘大小的单芯片，包含数万亿个晶体管。

传统的 GPU 经常在处理与大语言模型相关的内存瓶颈时感到吃力。然而，Cerebras 芯片设计有海量的片上内存和高带宽互连。这种架构允许 Spark 模型留在“芯片上”，消除了处理器与外部内存之间缓慢的数据传输。

“将 Cerebras 整合到我们的计算解决方案组合中，完全是为了让我们的 AI 响应速度大幅提升，”OpenAI 在上个月的合作伙伴关系公告中表示。

通过将硬件和软件视为一个统一的整体，OpenAI 能够实现以前在标准云实例上无法达到的推理速度。

100 亿美元的里程碑

Spark 的发布标志着 OpenAI 与 Cerebras 之间多年协议的“第一个里程碑”。这项于 2026 年初宣布的 100 亿美元交易，最初引发了关于 OpenAI 将如何使其硬件堆栈多样化、摆脱对 NVIDIA 长期依赖的猜测。

这一合作伙伴关系表明，OpenAI 正在追随苹果和谷歌等科技巨头的脚步，设计专为特定硅片定制的软件。对于 OpenAI 而言，目标是双重的：降低运行前沿模型的惊人成本，并提供更迅捷的用户体验以将开发者留存在其生态系统中。Spark 是这一战略的概念验证，证明了专用硬件可以使“较小”的模型发挥出远超其体量的实力。

Codex 系列对比

为了理解 Spark 在当前开发环境中的位置，查看它与标准 GPT-5.3-Codex 模型的对比会很有帮助。

特性	GPT-5.3-Codex	GPT-5.3-Codex-Spark
主要用例	复杂架构设计、遗留代码重构	实时调试、单元测试、快速原型设计
硬件	标准 GPU 集群	专用 Cerebras 晶圆级集群
延迟	中等（针对准确性优化）	极低（针对速度优化）
代理深度	高（可管理多文件项目）	中（针对迭代任务优化）
每 Token 成本	高级	标准 / 高吞吐量

开发者实用指南

对于希望将 Spark 整合到工作流中的开发者来说，过渡应该是相对无缝的，但有几种战略方法可以最大化其效用：

将 Spark 用于迭代循环： 将全功能 GPT-5.3-Codex 留给高级架构决策。使用 Spark 处理开发的“内循环”——编写函数、修复 Linter 错误和生成样板代码。
针对本地 IDE 进行优化： 由于 Spark 专为低延迟设计，它非常适合需要即时反馈的 IDE 扩展。检查您当前的插件是否支持 Spark 端点，以获得更灵敏的编程体验。
监控 Token 效率： 虽然 Spark 速度更快，但其代理性质意味着它可能会更频繁地调用 API。确保您的频率限制和计费警报已配置好，以处理增加的请求量。
留意“幻觉速度”： 更快的模型产生错误的速度也更快。务必保持稳健的测试套件来验证 Spark 生成的代码，尤其是当它在自主代理模式下运行时。

垂直 AI 的未来

GPT-5.3-Codex-Spark 的发布清楚地表明，AI 的未来不仅在于更大的模型，还在于更智能的整合。通过控制从芯片层到用户界面的整个堆栈，OpenAI 正在尝试定义下一个计算时代。如果 Cerebras 的合作伙伴关系继续产生这类性能提升，行业可能会看到从通用 AI 硬件向高度专业化、模型专用硅片的转变。目前，开发者工具箱中多了一个更快的新工具，而最快 AI 辅助工作流的竞赛已进入了高速发展的新篇章。