從 Codex 到 Spark：OpenAI 即時程式開發的演進里程碑

2026 年 2 月 12 日，OpenAI 正式發布 GPT-5.3-Codex-Spark，這款研究預覽版模型的推出，不僅是技術規格的迭代升級，更象徵著 AI 程式開發工具市場的一個重要轉捩點。作為 OpenAI 首款專為即時程式設計打造的模型系列，Codex-Spark 的定位明確區隔於過往的通用語言模型——它專為速度調校，預設採用輕量化工作風格，僅進行最小且精準的程式碼修改。

回溯 OpenAI 在程式開發領域的布局，2021 年 8 月推出的 Codex 最初是 GPT-3 的微調版本，專注於程式碼自動補全功能，成為 GitHub Copilot 的技術基礎。2025 年是 Codex 生態系快速膨脹的關鍵年份：4 月發布開源的 Codex CLI，5 月推出基於 o3 微調的全新 Codex 代理式工具，2026 年 2 月進一步發布 macOS 版本應用程式。如今，Codex-Spark 的加入使得這個產品矩陣更加完整，從雲端代理到本地即時協作，覆蓋了軟體開發流程中的多種場景。

值得注意的是，Codex-Spark 的發布時間點恰逢 OpenAI 面臨加州 AI 安全法案的合規挑戰。根據相關報導，GPT-5.3-Codex-Spark 的推出可能是 OpenAI 首次測試該公司是否可能違反加州新頒 AI 安全法規的案例。這一背景使得這款模型的技術特性與政策風險之間的平衡，成為業界關注的焦點。

Cerebras WSE-3 深度解析：為何 OpenAI 選擇背叛 NVIDIA？

GPT-5.3-Codex-Spark 最具話題性的技術亮點，在於它是 OpenAI 首款完全運行於非 NVIDIA 晶片的模型。Codex-Spark 運行於 Cerebras 的 Wafer Scale Engine 3（WSE-3），這款 AI 加速器的設計目標正是「高速推論」與「極低延遲」。OpenAI 明確表示，選擇 Cerebras 的原因是其在極低延遲需求的工作流程中表現出色，能夠使 Codex 在迭代過程中更加流暢。

這是否意味著 OpenAI 與 NVIDIA 的決裂？OpenAI 的官方回應給出了清晰的答案：「GPU 仍是我們訓練與推論流程的基礎，為廣泛使用提供最具成本效益的詞元。」換言之，NVIDIA GPU 在模型訓練與大規模部署場景中仍具不可替代性，而 Cerebras 的價值定位則是「特定場景的效能優化」——專門服務於對延遲極度敏感的即時協作需求。

OpenAI 與 Cerebras 的合作已超越單純的硬體供應商關係。根據雙方公告，合作內容涵蓋資料中心容量擴充、端到端使用體驗強化，以及更大型先進模型的部署規劃。這意味著 Codex-Spark 只是開端，未來可能會有更多模型採用 Cerebras 硬體作為特定場景的推論平台。

從產業鏈角度分析，OpenAI 此舉可能催化 AI 推論晶片市場的多元化。過去 NVIDIA 在 AI 訓練與推論市場的壟斷地位，催生了一系列「NVIDIA 依賴症」問題，包括供應鏈脆弱性、定價談判力薄弱，以及開發者選擇受限等。Cerebras 的崛起為開發者提供了新的選項，儘管目前仍處於早期階段，但其技術潛力不容忽視。

效能數據真相：每秒千詞元的代價是什麼？

Codex-Spark 的核心效能指標令人印象深刻：在超低延遲硬體上運行時，這款模型能夠實現「幾乎即時」的體驗，每秒可輸出超過 1,000 詞元（token）。作為對比，傳統的大語言模型在輸出同等數量詞元時，通常需要數秒到數十秒不等的處理時間。這一效能突破直接源於兩個技術因素的疊加：Cerebras WSE-3 的硬體架構優勢，以及 Codex-Spark 專為速度優化的模型設計。

128K 上下文長度是另一個值得關注的技術規格。對於需要處理大型程式碼庫的開發者而言，更長的上下文窗口意味著能夠在單一對話中進行更複雜的程式碼分析與修改，減少上下文丟失導致的錯誤。然而，Codex-Spark 目前僅支援文字模式，這在視覺化程式設計與圖形化介面開發場景中可能構成限制。

在代理式軟體工程能力的兩項權威基準測試 SWE-Bench Pro 與 Terminal-Bench 2.0 中，Codex-Spark 展現出壓倒性的效能優勢。根據 OpenAI 官方數據，Codex-Spark 完成任務所需的時間僅為 GPT-5.3-Codex 的一小部分——圖表中的視覺化比較顯示，Codex-Spark 的任務完成時間約為標準版本的 25%，這意味著在相同時間內，開發者可以完成約四倍的開發迭代。

然而，研究預覽版的身分也伴隨著實際的使用限制。Codex-Spark 設有獨立的使用速率限制，其使用量不計入標準速率限制。這意味著即便你是 ChatGPT Pro 用戶，也無法無限制地使用 Codex-Spark。在需求高峰時段，開發者可能會遇到存取受限或暫時排隊的情況。這種限制策略通常是為了確保服務穩定性，但對於重度依賴即時程式開發的團隊而言，可能需要制定應對預案。

雙模式融合架構：Codex 的未來藍圖

Codex-Spark 的發布不應被視為單一模型的推出，而應被理解為 OpenAI 對「程式開發協作模式」長期願景的具體實踐。OpenAI 透露，Codex-Spark 是打造「Codex 雙模式」的第一步，這兩種模式分別是：支援長期推理與執行的模式，以及支援快速迭代的即時協作模式。

這一設計反映了軟體開發流程中的兩種核心需求。第一種是「深度工作模式」，適用於複雜系統的設計、重構或除錯，需要 AI 能夠進行長時間的推理與驗證；第二種是「流暢迭代模式」，適用於日常的程式碼修改與快速實驗，追求的是響應速度與操作流暢度。傳統上，開發者需要在這兩種模式之間切換工具或工作流程，而 Codex 的願景是將兩者統一在同一個介面之下。

更令人期待的是 OpenAI 對未來的規劃。官方透露，隨著時間演進，這兩種模式將逐漸融合。具體而言，未來的 Codex 能夠將長時間任務委派給背景執行的子代理程式，或在需要廣度與速度時，同時分配任務給多個模型。開發者無需一開始就指定單一種模式——系統將根據任務特性自動選擇最適合的工作方式。

這一願景的實現需要克服諸多技術挑戰。首先是「任務理解」問題：系統如何判斷一個任務應該採用長期推理還是即時協作？其次是「資源調度」問題：在多模型協作場景中，如何動態分配計算資源以達到最佳效能？最後是「使用者體驗」問題：當系統在後台進行複雜的任務委派時，如何向開發者提供透明、可控的進度回饋？

常見問題解答

問：Codex-Spark 與標準 Codex 模型的主要差異為何？

Codex-Spark 是專為即時程式設計打造的研究預覽版模型，最大差異在於其採用輕量化工作風格，預設僅進行最小且精準的修改，不會自動執行測試。它運行於 Cerebras WSE-3 晶片，每秒可輸出超過 1,000 詞元，支援 128K 上下文長度。在 SWE-Bench Pro 與 Terminal-Bench 2.0 基準測試中，效能表現顯著優於標準版本的 GPT-5.3-Codex。

問：ChatGPT Pro 用戶如何存取 Codex-Spark？

ChatGPT Pro 用戶可通過三種管道存取 Codex-Spark：Codex 網頁應用程式、CLI 命令列介面，以及 VS Code 擴充套件。API 方面則向少量合作夥伴開放，開發者需要通過申請流程以獲得存取權限。研究預覽版期間設有獨立速率限制，使用量不計入標準額度，但在高峰時段可能遇到排隊情況。

問：Codex-Spark 的發布對 AI 推論晶片市場有何影響？

Codex-Spark 是 OpenAI 首款完全運行於非 NVIDIA 晶片的模型，這一舉措標誌著 AI 推論市場可能進入多元競爭時代。Cerebras WSE-3 的加入為開發者提供了新的選擇，特別是在對延遲極度敏感的即時協作場景中。然而，OpenAI 明確表示 GPU 仍是訓練與大規模推論的基礎，兩者將以混合部署策略共存。

延伸閱讀與參考資料

本文提及的技術細節與數據均基於 OpenAI 官方公告與權威科技媒體報導。以下提供相關原始來源供讀者深入參考：

• OpenAI 官方公告：Introducing GPT-5.3-Codex-Spark – 官方發布說明與技術規格
• TechNews 科技新報：OpenAI 推出 GPT-5.3-Codex-Spark – 中文報導整理
• TechNews 科技新報：OpenAI 與 Cerebras 達成合作協議
• Cerebras 官方：Wafer Scale Engine 3 晶片規格
• Wikipedia：OpenAI Codex – Codex 系列發展歷史
• 資安新聞：OpenAI 可能違反加州 AI 安全法規