摘要
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Matthew Berman 讨论 GPT-5.3-Codex-Spark。这款模型于 2026 年 2 月推出，是 GPT-5.3-Codex 中更小、侧重速度的版本。他强调 OpenAI 与 Cerebras 的合作及宣传中的生成速率。视频片段并未证实他关于全球最快硬件或推理服务的广泛说法。
- 1注重速度的模型Berman 认为 GPT-5.3-Codex 能力强但速度慢，并介绍了更小的 Spark 版本。
- 2Cerebras 硬件OpenAI 在 Cerebras 晶圆级硬件上提供 Spark 服务。视频没有证实其芯片快于其他所有芯片的广泛说法。
- 3输出速度Berman 强调每秒超过 1,000 个 token，与 OpenAI 宣传的生成速率一致；完整任务的端到端时间还包括其他工作。
要点建议
- GPT-5.3-Codex-Spark 推出时被定位为面向快速交互式编程的较小模型。
- 模型运行在 Cerebras Wafer Scale Engine 3 硬件上。
- OpenAI 宣称输出速度超过每秒 1,000 个 token；这是生成速率，并非对所有工作流程的保证。
- 视频没有证实对所有芯片或推理服务的全球排名。
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01
更快的编程推理
Berman 介绍 GPT-5.3-Codex-Spark，称它是针对速度优化的较小模型。他将其与 OpenAI 的 Cerebras 合作及宣传中的输出速率联系起来。
GPT-5.3-Codex 大约在一周前推出，在我看来改变了编程。但它有一个明显缺点：速度慢。OpenAI 现在宣布推出 GPT-5.3-Codex-Spark，这是针对实时编程调优的较小版本。原始片段在讨论速度时结束。
这是 OpenAI 与 Cerebras 合作后，第一个部署在 Cerebras 硬件上的模型。Cerebras 制造晶圆级芯片，而 Spark 的设计目标是在其硬件上快速运行。我将这种硬件和推理称为全球最快，但视频并未展示证据来证明这一广泛比较。
OpenAI 宣传 Codex-Spark 的输出速度超过每秒 1,000 个 token。这是供应商所述配置下的模型生成速率，并不意味着每个完整编程任务都能以该速度完成；工具、输入处理和网络开销也会影响体验。
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