OpenAI 週四 (13 日) 宣布，推出專為即時編碼打造的新模型 GPT-5.3-Codex-Spark，並首度確認該模型可在 Cerebras Systems 的晶片上運行，象徵 OpenAI 在 AI 基礎設施供應商多元化策略上邁出關鍵一步。這也是 OpenAI 今年 1 月與 Cerebras 簽署逾 100 億美元合作協議後的首個公開成果。

OpenAI 表示，GPT-5.3-Codex-Spark 是其程式碼自動化軟體 Codex 的精簡版，主打更快回應速度，以部分效能作為交換。

該公司指出，新模型生成速度較前代產品提升 15 倍，每秒可輸出超過 1,000 個 token，定位為即時編碼協作的低延遲方案。

目前 GPT-5.3-Codex-Spark 已率先向 ChatGPT Pro 訂閱用戶開放研究預覽版，並透過 Codex 應用程式、命令列介面與 Visual Studio Code 擴充提供服務。

OpenAI 並透露，Codex 目前週活躍用戶已超過 100 萬人，過去十天下載量亦突破 100 萬次，顯示 AI 編碼工具市場競爭升溫下，OpenAI 正加速搶占開發者入口。

不過，速度提升也伴隨能力妥協。

OpenAI 指出，Codex-Spark 在 SWE-Bench Pro 與 Terminal-Bench 2.0 等衡量複雜軟體工程任務的產業基準測試中，表現不如完整版 GPT-5.3-Codex。

OpenAI 稱這是可接受的權衡，因為對多數開發者而言，維持流暢的互動節奏比追求最極限的多步驟推理更重要。

技術規格方面，Codex-Spark 配備 128,000 token 的上下文窗口，僅支援文字輸入，不支援圖像或多模態。OpenAI 也表示，將提供少數企業合作夥伴 API 存取權，以評估整合可能性，並計劃在未來幾週依據實際工作負載調整後擴大開放範圍。

OpenAI 同時說明，這次低延遲能力的提升不僅來自 Cerebras 硬體，該公司也在整體推理堆疊進行最佳化，包括導入持久 WebSocket 連線與 Responses API 改進，使所有 Codex 模型受益。

OpenAI 指出，最佳化成果包括客戶端與伺服器往返開銷降低 80%、每 token 開銷降低 30%、首 token 時間降低 50%。

Cerebras 方面則表示，其第三代晶圓級引擎採用餐盤大小的單晶片設計，內含 4 兆個電晶體，可減少傳統 GPU 叢集在推理階段因分散運算而產生的大量通訊開銷。

Cerebras 技術長兼聯合創辦人 Sean Lie 認為，與 OpenAI 的合作將有助於探索快速推理帶來的新互動模式與新用例，並稱這次「只是開始」。

值得注意的是，OpenAI 與 Cerebras 的合作也被市場視為其降低對輝達依賴的最新訊號。

報導指出，輝達與 OpenAI 去年秋季曾宣布一項 1000 億美元規模的策略合作，但近期多方消息稱該協議已陷入停滯。

儘管輝達執行長黃仁勳公開否認雙方關係緊張，並表示「沒有任何戲劇性衝突」，但外界普遍認為，OpenAI 正加速推進多供應商布局，以避免過度依賴單一晶片來源。

除了 Cerebras，OpenAI 也持續擴大與其他晶片供應商合作。

消息指出，OpenAI 已與 AMD 達成多年部署 6GW GPU 的協議，並同意向博通採購客製化晶片與網路組件。OpenAI 發言人強調，OpenAI 與輝達的合作關係仍是「基礎性的」，並將持續評估各種用例中性價比最高的晶片；在研究與推理等應用場景，GPU 仍是首選。

在外部競爭加劇的同時，OpenAI 近期也面臨內部動盪與外界審視，包括安全與使命對齊團隊重組、研究人員離職，以及在 ChatGPT 中導入廣告的爭議。分析認為，在 AI 編碼助理市場競爭日益激烈的情況下，Codex-Spark 的推出不僅是產品更新，也反映 OpenAI 正把推理成本與延遲視為面向消費者產品擴張的核心戰場。

OpenAI 表示，未來將朝向「快速互動編輯」與「長期運行自主任務」融合的方向發展，並透過多模型與多代理協作，讓開發者能同時享有即時回應與複雜任務處理能力。

市場關注，Codex-Spark 所承諾的速度提升，是否能真正轉化為實質生產力提升，並成為 OpenAI 在競爭中維持領先的關鍵籌碼。