OpenAI关停史上最快模型
OpenAI史上最快的模型,死了。
刚刚,Codex负责人Tibo发帖,GPT-5.3-Codex-Spark,下周退役。
每秒1200个Token、OpenAI第一个逃离英伟达的模型、750兆瓦Cerebras大单的头一份交付,从发布到下线,只活了7个月。
Tibo给的理由很简单,用量一直在往下掉,手上也已经有明显更好的模型了。「是时候给未来腾地方了。」
然后,他又在底下补了一刀,「真不敢相信,我们居然发布过名字这么长的模型!!」
告别式上,大家只关心「备用额度」
Spark走得很安静,甚至显得有些尴尬。
Hugging Face的Vaibhav Srivastav试图在评论区留下一点温情。
感谢服役,你很特别,希望你为自己是第一个「最快的小子」而骄傲。下周退役前,发条prompt吧,感受一下我们从那时到现在走了多远。
紧随其后的热评,画风立刻变得犀利起来。
所以它到底是干嘛用的?前两天我还在跟同事讨论这个问题。
OpenAI要退役Codex-Spark了,那仅存的67个重度用户该伤心了。
更致命的评价来自开发者argofowl,「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。」
还有开发者表示,几个规模不小的项目里,他几乎没用过Spark,连理解项目上下文、分析日志这种基础任务,都会迅速把上下文窗口塞满,逼着他另开一个对话。
事实上,真正对Spark退役感到一丝惋惜的,惋惜的也并非模型本身,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,很多开发者是把Spark当作主额度耗尽后的「备用油箱」来顶一阵子。
7个月前的「未来」,败给了「降智提速」
把时间拨回今年2月12日,Spark上线那天的排场可谓盛大。
这是OpenAI第一个专为实时编程设计的模型,128k上下文,每秒生成超过1000个Token。
按官方给的数字,客户端和服务器之间的往返开销降了80%,每个Token的处理开销降了30%,首Token延迟砍掉一半。
代码不再一行一行往外蹦,整块整块地倾泻在屏幕上。
最早一批上手的开发者,反应也是真的兴奋。
开发者Ryan Vogel直接把它编进了正式工作流,GPT-5.4负责规划,GPT-5.3-Codex负责构建,Spark负责探索代码库、查文档、给第二意见。
他说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,直接开20个Spark子代理去搜文件系统,宣布「RAG已死」。
然后,他就在不久之后加入了OpenAI的Codex团队。
更关键的是,Spark承载着OpenAI摆脱单一硬件依赖的野心。
它是OpenAI第一个跑在英伟达技术栈之外的生产模型,底层算力来自初创公司Cerebras的晶圆级芯片WSE-3。
它标志着OpenAI与Cerebras签下的那份750兆瓦、总价值超200亿美元算力大单,交出了第一份答卷。
但热度退得比涨得还要快。
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%。
OpenAI自己放出的SWE-Bench Pro曲线也显示——Spark虽然能把任务时长压在1到2分钟,但准确率会停在47%到51%之间。
相比之下,完整版GPT-5.3-Codex从3分钟起步就是51%,拉到9分钟是56%,16分钟能到57%。
也就是说,Spark省下的那几分钟,换来的是往下掉五六个点。
宣传中的「15倍提速」也被拆穿了。
发布第二天,开发者Nicholas Van Landschoot就在X上发了篇长文,把OpenAI的对比条件扒了一遍,所谓15倍,是拿Spark去比开了最高推理强度的GPT-5.3-Codex。
在同等准确率下,Spark其实只快了1.37倍。
在实际编码场景中,它的缺陷被无限放大,凭空捏造API端点,JSON格式不稳定,多步任务极易跑偏。
培训机构Turing College对它的总结一针见血,「没有智能的速度,只是更快地失败。」
对于程序员而言,花17分钟等一个能跑通的代码,永远比花2分钟拿一个全是Bug的废品要划算。
于是,这款主打速度的模型,注定走向边缘化。
旗舰本尊下场,Ultrafast终结了Spark
而真正给Spark宣判死刑的,是8月13日Cerebras发布的Ultrafast模式。
这一次,跑在晶圆上的不再是缩水版的Spark,而是旗舰模型GPT-5.6 Sol本尊。
通过将庞大的旗舰模型按层切分,铺设在多台CS-3节点上形成流水线,Ultrafast模式在保证「与标准版同等智能」的前提下,飙出了每秒750个Token的恐怖速度。


