OpenAI史上最快模型GPT-5.3-Codex-Spark下周退役，7个月生命周期终结

近日，OpenAI Codex负责人Tibo（Thibault Sottiaux）在社交媒体上宣布，公司史上最快的实时编程模型GPT-5.3-Codex-Spark将于下周正式退役。这款于今年2月12日以研究预览形式推出的实验性模型，从诞生到消亡仅经历了7个月的时间。

根据Tibo的解释，Spark的退役主要基于两个原因：一是该模型的使用量持续下降；二是OpenAI已经开发出更为优秀的替代模型。他在帖子中表示："是时候给未来腾地方了。"

作为OpenAI首个运行在英伟达GPU之外的生产级模型，GPT-5.3-Codex-Spark采用了Cerebras Systems的晶圆级芯片WSE-3，标志着OpenAI与这家初创公司达成的750兆瓦、总价值超200亿美元算力大单的第一份交付成果。这款模型专为实时编程设计，拥有128k上下文窗口，每秒可生成超过1000个Token，客户端和服务器间的往返开销降低了80%，每个Token的处理成本减少了30%，首Token延迟也缩短了一半。

然而，尽管初期备受关注，Spark的实际应用效果却并不理想。开发者argofowl评论称："Spark是个好玩的模型，也是个极度糟糕、根本没法用的模型。很高兴它走了，我好几个月没碰过了。"

其他开发者也指出，Spark在实际项目中的表现存在诸多限制。例如，在理解项目上下文或分析日志等基础任务中，其上下文窗口很快就会被填满，迫使用户不得不另开一个对话。更有开发者表示，在几个规模较大的项目中，他们几乎从未使用过Spark。

值得注意的是，真正让一些开发者感到惋惜的，并非模型本身，而是它附带的独立配额。知名开发者Chubby坦言想要一个「GPT-6-Spark」，因为Spark拥有一份不占主额度的独立套餐。在Astra额度极其紧张的当下，很多开发者正是将Spark当作主额度耗尽后的「备用油箱」来顶一阵子。

回顾7个月前的发布时刻，Spark的排场可谓盛大。当时OpenAI将其定位为一款更小、更快、专门服务于实时交互式编程的模型，适用于代码编辑、局部修改和定向测试等场景。开发者Ryan Vogel甚至直接将它编进了正式工作流，与GPT-5.4和GPT-5.3-Codex协同工作，声称这是自己第一次工作流里一个Claude模型都没有，「效率更高，花得更少」。

Instructor作者Jason Liu则直接开了20个Spark子代理去搜文件系统，宣布「RAG已死」。随后不久，他便加入了OpenAI的Codex团队。

然而，Spark的致命伤在于，一块晶圆装不下旗舰模型，它本质上是一个为了极致速度而妥协的「蒸馏版小模型」。在Terminal-Bench 2.0评测中，Spark仅获得58.4%的准确率，远低于完整版GPT-5.3-Codex的77.3%。

Spark的退役标志着OpenAI在探索多样化硬件生态道路上的一次重要尝试结束。尽管承载着摆脱单一硬件依赖的野心，但最终还是败给了「降智提速」的选择。对于整个大模型行业而言，这也预示着一个快速淘汰期的到来，早期实验性模型正在加速退出历史舞台。

随着Spark的谢幕，OpenAI将继续推进其模型迭代进程，而开发者们也将面临新的选择和挑战。