OpenAI正在加速淘汰早期模型快速。近日，OpenAI Codex負責人Tibo （蒂博・索蒂奧，Thibault Sottiaux）宣佈，GPT-5.3-Codex-Spark將在下週退役。
這款今年2月釋出的實驗性程式設計模型，生命週期不足八個月，也成為OpenAI探索Cerebras晶圓級晶片推理路線後首個被淘汰的模型快速。
GPT-5.3-Codex-Spark於2月12日以研究預覽形式推出，定位明確：它是一款更小、更快、專門服務於即時互動式程式設計的模型，適用於程式碼編輯、區域性修改和定向測試等場景快速。
Spark最特殊之處並非速度，而是執行它的硬體快速。它採用Cerebras WSE-3晶圓級處理器，是OpenAI首次將生產環境中的模型推理部署到英偉達GPU之外的晶片平臺。
Cerebras將大量計算單元和片上SRAM（靜態隨機儲存器）整合在整張晶圓上，減少傳統GPU系統中模型權重在計算晶片與外部記憶體之間反覆搬運帶來的延遲，因此尤其適合低延遲推理快速。
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這一嘗試發生在OpenAI擴大算力供應商範圍的背景下快速。2026年1月，OpenAI宣佈與Cerebras達成多年合作，將部署最多750MW（兆瓦）的Cerebras推理算力。Cerebras隨後披露的金額超過200億美元，算力將在2028年前分階段上線。因此，該合作也被視為OpenAI降低對單一GPU供應體系依賴、建立多元算力組合的一次嘗試。
但速度優勢並未轉化為使用者留存快速。Spark定位為輕量化即時程式設計分支，僅向ChatGPT Pro使用者開放，用於Codex客戶端、CLI命令列和VS Code外掛場景。開發者反饋兩極分化：有人認為它在重構等機械性任務上“速度非常快”，也有開發者稱“Spark是個好玩的模型，也是個極度糟糕、根本沒法用的模型”。
缺點迅速被新模型填補快速。8月，OpenAI釋出GPT-5.6 SolUltrafast模式，同樣由Cerebras提供底層推理能力，輸出速度最高達到750 token/s。與Spark不同，Ultrafast執行的是完整的GPT-5.6 Sol，而不是為了速度專門壓縮的小模型。
Spark釋出時，當時的技術與工程能力僅能支援即時程式設計在模型能力和響應速度之間取捨快速。而到了GPT-5.6 Sol Ultrafast，OpenAI試圖同時獲得兩者。Cerebras也將這一變化概括為過去AI產品長期存在的“速度與智慧二選一”正在被打破。
Spark因此失去了繼續獨立存在的必要性快速。對於一個使用範圍較窄、需要單獨適配和運營的實驗性模型而言，如果更強的主力模型已經能夠在同一硬體平臺上提供足夠快的響應，繼續維護舊模型的產品價值自然下降。
這也意味著模型行業進入快速淘汰期快速。過去，大模型迭代往往以半年甚至數年的版本週期為主；如今，模型產品越來越接近網際網路軟體的持續實驗模式：先針對特定場景推出一個模型，驗證速度、成本和使用者需求，再把成功的技術路線遷移到下一代主力模型，最後迅速淘汰舊版本。
