OpenAI hat heute eine Forschungsvorschau von GPT-5.3-Codex-Spark vorgestellt, einer kleineren, geschwindigkeitsoptimierten Version von GPT-5.3-Codex, die für die Echtzeitcodierung entwickelt wurde. Dies geschieht nur wenige Tage, nachdem das Unternehmen den GPT-5.3-Codex als Gegenstück zu Claude Opus 4.6 von Anthropic vorgestellt hat.
Insbesondere markiert die Veröffentlichung von GPT-5.3-Codex-Spark den ersten Meilenstein in der Zusammenarbeit von OpenAI mit Cerebras, die darauf abzielt, Codierungsergebnisse fast sofort auf Hardware mit extrem niedriger Latenz zu liefern. Codex-Spark kann mehr als 1000 Token pro Sekunde produzieren und bleibt dennoch für reale Entwicklungsaufgaben geeignet.
Codex-Spark optimiert für Geschwindigkeit und Interaktivität
Im Gegensatz zu früheren Codex-Modellen konzentriert sich Codex-Spark auf interaktives Codieren. Es wurde entwickelt, um spezifische Änderungen vorzunehmen, die Logik zu verfeinern und Schnittstellen in Echtzeit zu aktualisieren. Das Modell verfügt über ein 128-KByte-Token-Kontextfenster und unterstützt derzeit Nur-Text-Interaktionen. Benutzer können ihre Arbeit sofort zusammenarbeiten, unterbrechen und umleiten, sodass sie sich für schnelle Iterationen und praktische Coding-Experimente eignet.
Erste Benchmarks zeigen, dass Codex-Spark Aufgaben viel schneller erledigt als sein Vorgänger und dabei eine hohe Genauigkeit beibehält. Auf SWE-Bench Pro und Terminal-Bench 2.0 verkürzte das Modell die Aufgabendauer erheblich und bestätigte, dass Geschwindigkeitsverbesserungen nicht nur auf Token-Ebene, sondern über die gesamte Request-Response-Pipeline hinweg erzielt wurden. OpenAI führte außerdem WebSocket-basierte dauerhafte Verbindungen ein, wodurch der Overhead pro Token um 30 % und die Zeit bis zum ersten Token um 50 % reduziert wurde.
Unterstützt von Cerebras, ergänzt die GPU-Infrastruktur
Codex-Spark läuft auf der Wafer Scale Engine 3 von Cerebras, einem speziell entwickelten KI-Chip für Inferenz mit extrem geringer Latenz. GPUs bleiben für das Training und die breite Nutzung von zentraler Bedeutung, während Cerebras Arbeitsabläufe übernimmt, bei denen minimale Verzögerungen am wichtigsten sind. Sean Lie, CTO von Cerebras, betonte das Potenzial des Modells, die Arbeitsabläufe von Entwicklern umzugestalten und neue Interaktionsmuster und Anwendungsfälle einzuführen.
Codex-Spark ist jetzt als Forschungsvorschau für ChatGPT Pro-Benutzer verfügbar und verfügt während der Vorschau über separate Ratenbegrenzungen. Darüber hinaus plant OpenAI, den Zugriff schrittweise zu erweitern und Benutzerfeedback zu integrieren, um die Echtzeitfähigkeiten des Modells zu verbessern und gleichzeitig die Sicherheitsvorkehrungen aufrechtzuerhalten.
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