OpenAI推出实时编程模型GPT-5.3-Codex-Spark 提供秒级实时响应快速编写代码

OpenAI 日前宣布在 GPT-5.3-Codex 的基础上推出 GPT-5.3-Codex-Spark 研究预览版，该模型也是 OpenAI 首个专门为实时编程而设计的人工智能模型。

Codex-Spark 是 OpenAI 与 Cerebras 合作的成果，今年 1 月份双方宣布合作时就提到要做低延迟推理，这个新模型在 Cerebras 晶圆级引擎 WSE-3 上运行，推理速度每秒超过 1000 个 token。

简单来说就是后续开发者使用 Codex-Spark 进行编程任务时，模型几乎会实时响应开发者的指令并做到秒回，不需要开发者盯着屏幕发呆直到模型返回代码。

目前 Codex-Spark 以研究预览版的形式面向 ChatGPT Pro 订阅用户开放，支持 OpenAI Codex、CLI 以及 VS Code 扩展程序，而 API 暂时仅面向少数合作伙伴提供。

主要定位就是实时编程：

OpenAI 之前的 Codex 模型擅长的是长时间自主运行的任务，比如让 AI 模型跑几个小时甚至几天来完成复杂的工程任务，开发者基本不需要干预。

但这种模式有个问题：开发者会觉得自己直接被晾到一边，等待时间很长，中间也没有机会插手任务来调整方向，这对部分开发者来说非常不友好。

Codex-Spark 就是来弥补这个短板的，该模型专门针对实时交互场景进行优化，开发者可以边写代码边协作，可以随时打断模型、修改开发方向，改完也能立刻看到结果。

也就是现在 Codex 有两种不同的模式：需要深度思考的长任务交给大模型慢慢跑，日常写代码改 BUG 之类的快速迭代就使用 Spark 模型秒回。

性能表现：

虽然 Codex-Spark 是基于 Codex 的精简版，不过在能力并没有显著下降，在基准测试中 Codex-Spark 表现超过 GPT-5.1-Codex-mini，而任务完成时间只是 GPT-5.3-Codex 的零头。

默认情况下 Codex-Spark 的工作风格比较轻量化，只做最小化的精准修改，不会自动跑测试等，除非开发者主动要求，这些都是为了最大限度地保证实时交互的流畅性。

不过现阶段该模型有如下限制：仅支持 128K 上下文窗口、仅支持文本不支持多模态、研究预览阶段有独立的速率限制，高峰期可能需要排队。

OpenAI 还在训练过程中发现仅仅是模型推理快还不够，需要把整个请求和响应链路的延迟都降下来才行，所以 OpenAI 做了不少工作，包括重写整个推理堆栈。

改进的优化措施对所有模型都生效：

• 引入持久化的 WebSocket 连接，客户端和服务器之间的往返开销降低 80%

• 每个 token 的传输开销降低 30%

• 首个 token 的响应时间缩短 50%

不过 WebSocket 目前默认仅给 Codex-Spark 模型开放，后续 OpenAI 会将该特性覆盖到所有模型，到时候使用其他模型的用户也可以看到体验上的改进。

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