一觉醒来，OpenAI又开始深夜炸场了！
这次OpenAI直接甩出了另外一款模型——GPT-5.3-Codex-Spark。
这模型没别的花哨功能，主打就是一个字：快！极致的快！
（很难不让人怀疑是在贴脸开大，对标隔壁Claude Opus 4.6的快速模式～）
据官方介绍，这是OpenAI首个专门为“实时协作”设计的代码模型。
到底有多快？官方实测数据显示，Spark的生成速度超过了每秒1000个Token。
之前大家诟病Codex最多的就是“太慢了”，跟隔壁Claude Code比起来差远了。
虽然前段时间优化过一波，但这次OpenAI显然不满足，干脆直接推出一款速度超级快的模型GPT-5.3-Codex-Spark。
为了让速度变快，OpenAI这次可是下了血本，直接找来了一个强力外援，芯片初创巨头Cerebras。
这次的Spark模型，并没有跑在大家熟悉的英伟达GPU上，而是跑在Cerebras的Wafer Scale Engine 3（WSE-3）上。
这是目前已知地表最强的晶圆级芯片，专为超低延迟推理设计。
除了硬件硬核，OpenAI在软件层面也进行了重构
端到端延迟优化： 引入了持久化WebSocket连接，让客户端和服务器的往返开销降低了80% 。
首字响应： 第一个Token出现的时间缩短了50% 。
很多朋友可能会担心：速度这么快，模型是不是变蠢了
还真没有。
虽然Spark是从GPT-5.3-Codex的精简版，拥有128k上下文，但在写代码这件事上，它依然是个高手。
在衡量智能体软件工程能力的SWE-Bench Pro和Terminal-Bench 2.0两大权威榜单中，Spark的表现依然强悍。
虽然官方吹得很猛，但国外的开发者社区（X平台）已经吵翻天了。
一部分实战派开发者表示：“真香！
对于日常的脚本编写和Debug，这种无感延迟简直是生产力革命。
但也有不少冷静派网友泼了一盆冷水：
“速度快固然好，但如果生成的是一堆‘高速垃圾’有什么用？ 我们更关心的是深度思考能力，而不是每秒吐出多少个字符。”
还有用户直言：“OpenAI能不能别整这些花里胡哨的？能不能放过GPT-4o（明天GPT-4o就正式下线了）
OpenAI这次发布Codex-Spark，其实释放了一个很明显的信号：未来的AI编程将彻底分化为两种模式。
深度模式（Deep Think）： 交给GPT-5.3-Codex这种大模型，让它花几小时去解决复杂的系统架构设计。
快速模式（Real-time）： 交给Codex-Spark，主瞬间反馈，负责日常的Coding和Debug。
目前，ChatGPT Pro 用户已经可以在Codex App、CLI或者VS Code插件中抢先体验了，感兴趣的可以去试玩一番。
相关阅读：
