OpenAI正在加速淘汰早期模型。近日，OpenAI Codex負責人Tibo （蒂博?索蒂奧，Thibault Sottiaux）宣布，GPT-5.3-Codex-Spark將在下周退役。

這款今年2月發布的實驗性編程模型，生命周期不足八個月，也成為OpenAI探索Cerebras晶圓級芯片推理路線后首個被淘汰的模型。

GPT-5.3-Codex-Spark于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、專門服務于實時交互式編程的模型，適用于代碼編輯、局部修改和定向測試等場景。

Spark最特殊之處并非速度，而是運行它的硬件。它采用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之外的芯片平臺。

Cerebras將大量計算單元和片上SRAM（靜態隨機存儲器）集成在整張晶圓上，減少傳統GPU系統中模型權重在計算芯片與外部內存之間反復搬運帶來的延遲，因此尤其適合低延遲推理。

這一嘗試發生在OpenAI擴大算力供應商范圍的背景下。2026年1月，OpenAI宣布與Cerebras達成多年合作，將部署最多750MW（兆瓦）的Cerebras推理算力。Cerebras隨后披露的金額超過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。

但速度優勢并未轉化為用戶留存。Spark定位為輕量化實時編程分支，僅向ChatGPT Pro用戶開放，用于Codex客戶端、CLI命令行和VS Code插件場景。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。8月，OpenAI發布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運行的是完整的GPT-5.6 Sol，而不是為了速度專門壓縮的小模型。

Spark發布時，當時的技術與工程能力僅能支持實時編程在模型能力和響應速度之間取舍。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“速度與智能二選一”正在被打破。

Spark因此失去了繼續獨立存在的必要性。對于一個使用范圍較窄、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件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。過去，大模型迭代往往以半年甚至數年的版本周期為主；如今，模型產品越來越接近互聯網軟件的持續實驗模式：先針對特定場景推出一個模型，驗證速度、成本和用戶需求，再把成功的技術路線遷移到下一代主力模型，最后迅速淘汰舊版本。