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OpenAI向部分活跃的Codex用户推出GPT-5.3-Codex-Spark 吐词速度每秒1000个Token
内容提要
OpenAI 向部分活跃的 Codex 用户推出了 GPT-5.3-Codex-Spark 模型，具备每秒生成 1000 个 Token 的高速性能。该模型仅限 ChatGPT Plus 订阅者测试，支持实时交互，优化开发者体验。
关键要点
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OpenAI 向部分活跃的 Codex 用户推出 GPT-5.3-Codex-Spark 模型，具备每秒生成 1000 个 Token 的高速性能。
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该模型仅限 ChatGPT Plus 订阅者测试，支持实时交互，优化开发者体验。
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Codex-Spark 是 OpenAI 与 Cerebras 合作的成果，旨在实现低延迟推理。
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被选中的开发者将通过邮件和应用内通知获知是否可以使用 Codex-Spark 模型。
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Codex-Spark 针对实时交互场景进行优化，允许开发者边写代码边协作，随时调整方向。
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Codex 现在有两种模式：长时间自主运行的任务和快速迭代的日常编码。
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Codex-Spark 在基准测试中表现超过 GPT-5.1-Codex-mini，任务完成时间仅为 GPT-5.3-Codex 的一小部分。
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Codex-Spark 目前有一些限制，包括仅支持 128K 上下文窗口和文本，不支持多模态。
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OpenAI 还在努力降低整个请求和响应链路的延迟，以提高模型的响应速度。
延伸解读
Codex-Spark的实时交互优势
Codex-Spark模型专为实时交互场景设计，允许开发者在编写代码时即时获得反馈。这种设计解决了传统模型在长时间任务中开发者被动等待的问题，使得开发者可以更灵活地调整代码方向，提高了开发效率。
使用限制与未来展望
目前Codex-Spark仅限于部分ChatGPT Plus用户使用，并且存在128K上下文窗口和不支持多模态的限制。未来OpenAI可能会逐步开放更多用户使用该模型，但具体时间尚未确定，开发者需耐心等待。
性能对比与应用场景
Codex-Spark在基准测试中表现优于GPT-5.1-Codex-mini，且任务完成时间远低于GPT-5.3-Codex。这表明Codex-Spark更适合快速迭代的日常编码任务，而传统模型则适合复杂的长时间任务。
延伸问答
GPT-5.3-Codex-Spark模型的主要特点是什么？
该模型的主要特点是每秒生成1000个Token的高速性能。
哪些用户可以测试Codex-Spark模型？
仅限于开通ChatGPT Plus订阅且活跃使用Codex的开发者。
Codex-Spark模型如何优化开发者体验？
该模型支持实时交互，允许开发者边写代码边协作，随时调整方向。
Codex-Spark模型与之前的Codex模型有什么不同？
Codex-Spark专注于实时交互，而之前的Codex模型适合长时间自主运行的任务。
Codex-Spark模型目前有哪些限制？
目前仅支持128K上下文窗口和文本，不支持多模态，并有速率限制。
OpenAI如何通知开发者是否可以使用Codex-Spark？
OpenAI会通过邮件和应用内通知告知被选中的开发者。
