> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://matveev.tech/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # GPT-5.3 Codex Spark — 1000 токенов/с на чипах Cerebras - URL: https://matveev.tech/gpt-5-3-codex-spark-cerebras/ - Published: 2026-02-12T19:39:32.000Z - Updated: 2026-02-12T19:55:24.000Z - Description: OpenAI выпустила компактную версию GPT-5.3 Codex для мгновенного кодинга на чипах Cerebras. Research preview для ChatGPT Pro. - Author: Pavel Matveev - Tags: AI, ChatGPT, OpenAI, Разработка, Новости > **TL;DR:** OpenAI выпустила Codex Spark — компактную версию GPT-5.3 Codex для кодинга в реальном времени. Модель работает на чипах Cerebras, выдаёт больше 1000 токенов в секунду и доступна в research preview для подписчиков ChatGPT Pro. OpenAI выпустила Codex Spark — уменьшенную версию GPT-5.3 Codex, заточенную под мгновенные правки кода. Работает на специализированных чипах Cerebras с отдачей 1000+ токенов в секунду. Пока доступна только для ChatGPT Pro в режиме research preview. ## Что такое Codex Spark Если коротко — это облегчённый GPT-5.3 Codex. Модель оптимизирована под интерактивную работу: ты пишешь код, она мгновенно правит, рефакторит или дописывает. Не автономная работа на часы, а диалог в реальном времени. Характеристики на старте: - Скорость — более 1000 токенов/с - Контекстное окно — 128k токенов - Только текст, мультимодальность обещают позже - Отдельные лимиты, не пересекаются с основными моделями На бенчмарках [SWE-Bench Pro](https://www.swebench.com/?ref=matveev.tech) и Terminal-Bench 2.0 (оба оценивают агентную разработку) Spark показывает сильные результаты, выполняя задачи за долю времени полного Codex. Конкретных цифр OpenAI не приводит, что немного раздражает — хотелось бы видеть точные проценты. ## Зачем OpenAI понадобился Cerebras Codex Spark работает на Cerebras Wafer Scale Engine 3 — специализированном чипе для инференса с минимальной задержкой. Партнёрство с Cerebras OpenAI объявили ещё в январе 2026 года, и Spark стал первым результатом. Шон Лай, CTO и сооснователь Cerebras, говорит: «Нас больше всего вдохновляет возможность вместе с OpenAI и сообществом разработчиков понять, что становится возможным с быстрым инференсом — новые паттерны взаимодействия, новые сценарии». GPU при этом никуда не деваются. OpenAI продолжает использовать их для обучения и обычного инференса. Cerebras дополняет: для задач с минимальной задержкой идут чипы Cerebras, для всего остального — GPU. По словам OpenAI, их можно комбинировать в рамках одной задачи. ## Что конкретно улучшили по скорости Помимо модели, OpenAI переработали всю инфраструктуру запросов. Вот цифры: - Задержка round-trip клиент-сервер снижена на 80% - Overhead на каждый токен — на 30% - Time-to-first-token (время до первого токена) — на 50% Добились этого через persistent WebSocket вместо обычных HTTP-запросов и оптимизации внутри Responses API. WebSocket включён для Spark по умолчанию и скоро станет стандартом для всех моделей OpenAI. Думаю, это даже важнее самого Spark. Улучшения инфраструктуры коснутся всех моделей, не только этой. ## Как это выглядит на практике Codex теперь работает в двух режимах. Spark — для быстрых правок. Поменять логику, отрефакторить функцию, поправить интерфейс. Ответ приходит почти мгновенно. По умолчанию модель делает минимальные точечные правки и не запускает тесты, пока ты сам не попросишь. Её можно прерывать и перенаправлять прямо во время работы. Полный Codex — для долгих задач. Написать модуль с нуля, провести масштабный рефакторинг, работать автономно часами или даже днями. В будущем OpenAI обещает, что режимы сольются. Ты общаешься в реальном времени, а Codex параллельно делегирует долгие задачи суб-агентам или раскидывает работу на несколько моделей одновременно. Звучит интересно, но пока это только планы. 0:00 /0:47 1× ## Кому доступен Codex Spark Пока это research preview с ограниченным доступом: - ChatGPT Pro — через приложение Codex, CLI и VS Code extension - API — для узкого круга дизайн-партнёров - Расширение доступа обещают в ближайшие недели Лимиты отдельные и могут меняться в зависимости от нагрузки. При высоком спросе возможны очереди. --- Мне кажется, OpenAI делает правильный ход. У GPT-5.3 Codex проблема была не в качестве — модель и так сильная. Проблема в скорости. Ждать минуту-две ответа при интерактивном кодинге невозможно. Ты теряешь контекст, отвлекаешься, и работа идёт рывками. Anthropic решает похожую задачу через [Fast Mode в Claude Code](https://matveev.tech/claude-code-fast-mode/) — тот же Opus 4.6, но с ускоренной генерацией. OpenAI пошли дальше: сделали отдельную модель плюс переписали инфраструктуру. Не знаю пока, какой подход лучше на практике — нужно тестировать обе. Правда, пока это research preview только для Pro-подписчиков (200$/мес). Массовое использование ещё впереди. Но направление верное: если AI-ассистент для кода не отвечает мгновенно, им просто не хочется пользоваться. ## Часто задаваемые вопросы ### Codex Spark бесплатный? Нет. Модель доступна только подписчикам ChatGPT Pro за $200/мес. В API — для узкого круга партнёров. Когда расширят доступ и сколько будет стоить отдельно, OpenAI пока не сообщают. ### Чем Spark отличается от обычного GPT-5.3 Codex? Spark компактнее и быстрее. Заточен под мгновенные правки и интерактивную работу. Полный Codex — под долгие автономные задачи на часы и дни. На сложных задачах Spark уступает, но для повседневного кодинга хватает. ### Работает ли Spark с изображениями? Пока нет — модель текстовая с контекстом 128k токенов. Мультимодальный ввод OpenAI обещают добавить в следующих обновлениях. ### Можно ли использовать через API? Сейчас API открыт только для дизайн-партнёров. Расширение доступа планируется по мере отладки интеграции под реальными нагрузками. ## Что ещё почитать - [GPT-5.3 Codex — модель, которая помогала создавать саму себя](https://matveev.tech/gpt-5-3-codex-obzor/) — полный обзор основной модели - [GPT-5.3 Codex vs Claude Opus 4.6](https://matveev.tech/gpt-5-3-codex-vs-claude-opus-4-6/) — сравнение двух топовых моделей для кода - [Fast Mode в Claude Code](https://matveev.tech/claude-code-fast-mode/) — как Anthropic решает ту же задачу со скоростью