OpenAI发布GPT-5.3-Codex-Spark主打超低延迟实时编程

 OpenAI在2月12日发布GPT-5.3-Codex-Spark，并将其作为GPT-5.3-Codex的更小版本，定位为Codex里的“实时编程”研究预览模型。官方给出关键参数：该模型在超低延迟硬件上可达到每秒超过1000 tokens的输出速度，文本单模态，具备128k上下文窗口；在交互方式上，它默认采取更轻量的工作风格，倾向于做最小且针对性的修改，不会自动运行测试，除非用户明确提出。该版本强调可以在编码过程中随时打断、改指令或重定向任务，让同一段代码在“改一点—看结果—再改”的循环里保持连贯；示例场景涵盖制作小游戏、规划项目、翻译文件等。OpenAI同时披露了为降低整体延迟而做的端到端改造：通过持久WebSocket连接与对Responses API的优化，单次客户端/服务端往返开销降低约80%，每个token的额外开销降低约30%，首个可见token的到达时间缩短约50%，并计划把这一路径推广为所有模型的默认方式。在可用性方面，Codex-Spark在发布当日开始向ChatGPT Pro用户逐步开放，可在最新版本的Codex应用、CLI以及VS Code扩展中使用；由于依赖专门的低延迟硬件，研究预览期间单独设定速率限制，使用量不计入标准限额，高峰期可能出现排队或临时限流。OpenAI还说明该模型沿用主线模型的安全训练，并在常规部署评估中做了网络安全等基线测试。官方还引用SWE-Bench Pro与Terminal-Bench 2.0两项面向软件工程代理能力的基准测试，指出Codex-Spark在保持较强完成度的同时，用时明显短于GPT-5.3-Codex。