2026 年 2 月 12 日，OpenAI 发布了 GPT-5.3-Codex-Spark 的研究预览版，标志着大模型在实时交互领域迈出了关键一步。这不仅是 OpenAI 与 Cerebras 战略合作的首个成果，更是首个专为 “实时编码” 场景设计的模型。其核心目标直指一个长期困扰 AI 辅助编程的痛点：交互延迟。当开发者与模型协作时，每一次思考的停顿、每一次响应的等待，都在无形中割裂了 “心流”。GPT-5.3-Codex-Spark 的诞生，正是为了缝合这道裂缝，其设计哲学是让 AI 的响应 “近乎瞬时”。
官方宣称，该模型在超低延迟硬件上运行时，能实现每秒超过 1000 个令牌的生成速度，同时保持对现实世界编码任务的高胜任力。这一数字并非单纯的模型推理加速，其背后是一套从硬件到软件、从协议到内存的深度协同优化体系。本文将深入剖析这一体系，聚焦其多模态推理架构中与 Spark 计算引擎集成的低延迟优化与内存管理策略，为 AI 系统工程提供可落地的参考。
一、 超越模型推理：端到端延迟优化的系统工程
许多优化只盯着模型本身的推理速度，而 GPT-5.3-Codex-Spark 的突破在于它进行了一次彻底的 “端到端” 手术。模型速度只是等式的一部分，请求从客户端发出到首个令牌返回用户屏幕的完整路径，充满了可压缩的延迟泡沫。OpenAI 的工程团队识别并优化了这条路径上的多个关键瓶颈。
首先，通信协议层面，用持久的 WebSocket 连接取代了传统的请求 - 响应式 HTTP。这一改变减少了每次交互所需的连接建立、TLS 握手等开销。官方数据显示，仅此一项优化，就将每次客户端 - 服务器往返的开销降低了惊人的 80%。其次，在推理栈内部，团队重写了关键组件，并重构了会话初始化流程。这使得模型能够更快地进入工作状态，首个令牌的呈现时间缩短了 50%。此外，每令牌的处理开销也通过底层优化减少了 30%。这些优化并非 Spark 独享，其成果将惠及所有模型，预示着 OpenAI 基础设施向更低延迟时代的整体演进。
可落地参数清单：
- 协议：启用持久化 WebSocket 连接（默认开启）。
- 首令牌时间（TTFT）优化目标：降低 50%。
- 每轮往返开销：降低 80%。
- 每令牌处理开销：降低 30%。
- 监控点：端到端延迟（E2E Latency）、TTFT、令牌吞吐量（Tokens/sec）。
二、 硬件与内存的共舞：Cerebras WSE-3 的片上策略
低延迟的基石是 Cerebras 的 Wafer Scale Engine 3（WSE-3）专用 AI 加速器。与传统的 GPU 集群不同，WSE-3 是一块巨型的片上系统，其核心优势在于极致的片上内存带宽和极低的通信延迟。对于 GPT-5.3-Codex-Spark 这类需要快速访问海量参数（即使作为 “小模型”，参数量依然庞大）的模型来说，内存访问速度往往是比计算速度更严峻的瓶颈。
Spark 架构的内存管理策略紧密围绕 WSE-3 的特性设计：
- 参数驻留：将活跃的模型参数尽可能保留在 WSE-3 的高速片上静态随机存取存储器（SRAM）中，而非较慢的高带宽存储器（HBM）或系统内存。这大幅减少了推理时从外部内存加载参数的时间。
- 计算流编排：Spark 的计算图调度与 WSE-3 的计算核心阵列深度耦合。通过预编译和静态调度，将计算任务映射到特定的核心上，并使数据流在核心间以最短路径流动，最小化数据搬运开销。
- 动态批处理与抢占：为了服务实时交互，Spark 支持极细粒度的动态批处理，甚至支持单个序列的实时处理。同时，其调度器支持高优先级任务对低优先级任务的抢占，确保用户交互请求能立即得到响应，这正是实现 “中断与重定向” 功能的硬件基础。
这种硬件与软件的协同设计，使得 Spark 能够将延迟稳定在毫秒级，同时维持高吞吐。它并非取代 GPU，而是与 GPU 形成互补：GPU 负责高吞吐、成本效益高的常规推理负载；Cerebras WSE-3 则专攻对延迟极端敏感的交互式场景。两者甚至可以在单一工作流中结合，以达到最佳性能。
可落地参数清单：
- 内存层级利用：优先使用片上 SRAM，设定 HBM 为溢出缓存。
- 调度粒度：支持单序列实时处理，动态批处理大小可降至 1。
- 任务优先级：实现多级抢占式调度，交互任务为最高优先级。
- 硬件监控：片上内存带宽利用率、计算核心闲置率、数据搬运延迟。
三、 模型能力与交互范式的权衡
为速度所做的优化并非没有代价。GPT-5.3-Codex-Spark 被明确设计为 “轻量级” 协作伙伴。它默认进行最小化、有针对性的代码编辑，而不会自动运行测试或展开长篇大论的方案设计。这种设计选择源于一个深刻的洞察：在实时协作中，开发者需要的是快速试错和方向调整，而非一个自主运行、难以中途干预的 “黑盒” 代理。
在 SWE-Bench Pro 和 Terminal-Bench 2.0 等评估智能体软件工程能力的基准测试中，Spark 在保持强大性能的同时，完成任务的时间仅为其兄弟模型 GPT-5.3-Codex 的一小部分。这证明了其在 “速度 - 智能” 权衡曲线上找到了一个独特的甜点：既不是牺牲太多能力的纯速度模型，也不是慢吞吞的巨无霸。
当前限制也清晰可见：128K 的文本上下文窗口，且暂不支持多模态输入。这意味着它更适合模块化、迭代式的代码编写与调试，而非需要消化超长技术文档或理解复杂图表后进行的系统设计。此外，作为研究预览版，其部署在专用的 Cerebras 硬件上，初期容量必然有限，高峰时段可能面临访问限制或排队。
四、 工程启示与未来演进
GPT-5.3-Codex-Spark 的发布传递出一个强烈的工程信号：AI 系统的优化前沿正从单纯的 “模型规模” 和 “基准分数” 转向 “系统延迟” 和 “用户体验”。它为我们提供了一个完整的蓝本，展示如何通过硬件协同设计、协议优化、内存层次重构和调度策略创新，来系统性地攻克延迟难题。
对于试图构建实时 AI 应用的企业和开发者，Spark 的架构指出几个关键方向：一是投资于端到端的性能剖析，而不仅仅是模型推理；二是根据场景选择或混合不同的硬件后端（如 GPU 与 专用 AI 芯片）；三是设计支持实时中断和流式交互的 API 与协议。
展望未来，OpenAI 已将 Spark 定位为 Codex 双模体验的起点：一极是 Spark 代表的实时协作，另一极是原有大模型负责的长周期推理与执行。未来的理想状态是两者的无缝融合 ——Codex 能在前台与开发者保持紧密的交互循环，同时将后台耗时任务委派给子智能体并行处理。随着模型能力的持续增长，交互速度将成为更突出的瓶颈，而像 Spark 这样的超快推理模型，将是打破这一瓶颈、让 AI 真正成为自然延伸的思维伙伴的关键。
参考资料
- OpenAI. "Introducing GPT-5.3-Codex-Spark." OpenAI Blog, 12 Feb. 2026, https://openai.com/index/introducing-gpt-5-3-codex-spark/.
- 同上。文中关于端到端延迟优化的具体数据（80%、30%、50%）均引自此官方博文。