OpenAI发布了GPT-5.3-Codex-Spark研究预览版，这是专为实时编码设计的首个模型。该模型在超低延迟硬件上运行，每秒可处理1000多个token，支持即时代码编辑。目前先向ChatGPT Pro用户开放测试，未来将扩展数据中心容量并部署更大模型。Codex-Spark标志着与Cerebras合作的首个成果，能同时支持长期任务和实时编码需求。

标题：GPT-5.3-Codex-Spark模型正式发布

核心内容： 1. 产品发布 - OpenAI推出专为实时编码设计的GPT-5.3-Codex-Spark模型 - 这是与Cerebras合作的首个里程碑成果（2024年1月宣布合作） - 当前版本为研究预览版，面向ChatGPT Pro用户开放

2. 技术特性

• 超低延迟优化：响应速度达1000+ token/秒
• 128k上下文窗口（仅支持文本）
• 在SWE-Bench Pro和Terminal-Bench 2.0测试中表现优异
• 采用Cerebras的Wafer Scale Engine 3专用AI加速器

3. 性能突破

• 端到端延迟降低：首token时间减少50%
• WebSocket连接使往返开销降低80%
• token传输开销减少30%
• 保持GPU基础架构的同时实现超低延迟

4. 应用场景

• 支持实时代码编辑、逻辑重构和界面优化
• 兼顾长时任务执行与即时协作
• 默认轻量级工作模式（需手动触发测试）

5. 发布计划

• 首批通过Codex应用/CLI/VS Code扩展提供
• API版本限定向设计合作伙伴开放
• 未来将扩展模型规模、上下文长度和多模态支持

6. 安全评估

• 通过标准网络安全能力测试
• 未达到网络安全/生物领域的高能力警戒阈值

行业意义： 该模型标志着AI编程助手进入实时协作时代，通过超快推理速度打破交互瓶颈，使开发者能更自然地将创意转化为软件。OpenAI表示这仅是开端，未来将融合长时推理与实时协作模式，通过子代理并行处理实现多任务协同。

（注：原文中部分技术细节、合作伙伴引言及未来展望等次要信息已适当精简，保留核心技术创新与产品价值主张）

以下是评论内容的总结，涵盖主要观点和论据：

1. 对速度提升的欢迎与质疑

   • 支持者认为高速模型能提升实时交互体验（如代码编辑、代理任务）。
     引用："more than 1000 tokens per second... Perhaps, no more?" (cjbarber)
     引用："Great stuff... More speed on that front is welcome." (wxw)
   • 反对者认为速度牺牲了准确性，更看重模型智能水平。
     引用："Speed has never been the problem... I need the most intelligence possible." (tsss)
     引用："The search for speed is vain... GPT 5.3-Codex fixes everything by doing the right thing." (antirez)

2. 对模型能力的批评

   • 用户抱怨现有模型（如Codex）在复杂任务（如代理调用）上表现不佳。
     引用："Codex has no idea how to call agents... not as good as Opus." (behnamoh)
     引用："Normal Codex is subpar compared to Opus." (allisdust)

3. 价格与性价比争议

   • 未公开定价引发猜测，部分用户认为高速模型可能更昂贵。
     引用："No hint on pricing... curious if faster is more expensive." (OsrsNeedsf2P)
     引用："Why obscure the price? Must be outrageously expensive." (modeless)
   • 对比竞品（如GLM 4.7）被认为更具成本效益。
     引用："GLM 4.7 is cheaper and performs better." (pdeva1)

4. 技术合作与行业趋势

   • 与Cerebras的合作受关注，但对其能否支持更大模型存疑。
     引用："Cerebras lacks track record for large models." (behnamoh)
     引用："Cerebras is underrated... dinner-plate sized chip actually works." (pjs_)
   • 行业或向分层模型（高速/深度）发展。
     引用："Low-latency models for UI, slow models for deep thinking." (capevace)

5. 实用场景与功能需求

   • 用户提出具体应用场景（如实时幻灯片生成）。
     引用："‘Improv mode’ for real-time slide generation." (beklein)
   • 对长期自主任务能力的质疑。
     引用："Yet to see models produce anything useful autonomously." (nikkwong)

6. 技术细节讨论

   • WebSocket优化和路由机制受关注。
     引用："WebSocket reduced overhead by 80%... smarter routing needed." (jauntywundrkind/cjbarber)

总结：评论呈现两极分化——速度优化受部分用户肯定，但更多人呼吁平衡速度与智能；价格透明度、竞品对比及技术实现细节是主要争议点。