Компания OpenAI сегодня представила модель GPT-5.3-Codex-Spark, которая интересна не только сама по себе, но и благодаря оборудованию, которое использовалось при обучении.
Вместо ускорителей Nvidia в этом случае OpenAI использовала уникальные чипы Cerebras. Напомним, эта компания создаёт микросхемы размером с iPad с недостижимыми для обычных чипов характеристиками. К примеру, актуальный сейчас чип WSE-3 содержит 4 трлн транзисторов, 900 000 ядер и 44 ГБ памяти с пропускной способностью 21 ПБ/с.
В прошлом месяце OpenAI заключила контракт с Cerebras на предоставление вычислительных мощностей на основе этих чипов. И вот спустя месяц мы получили первую модель.
Что касается самой модели, GPT-5.3-Codex-Spark представляет собой уменьшенную версию GPT-5.3-Codex. Заодно это первая модель OpenAI для программирования в реальном времени.
Мы предоставляем Codex-Spark на Cerebras в качестве исследовательского предварительного доступа пользователям ChatGPT Pro, чтобы разработчики могли начать эксперименты на раннем этапе, пока мы работаем с Cerebras над увеличением мощностей дата-центров, повышением надежности всего пользовательского опыта и развертыванием наших более крупных передовых моделей.
Наши новейшие передовые модели продемонстрировали особые сильные стороны в своей способности выполнять длительные задачи, работая автономно часами, днями или неделями без вмешательства. Codex-Spark — наша первая модель, разработанная специально для работы с Codex в реальном времени, позволяющая вносить точечные правки, перестраивать логику или дорабатывать интерфейсы и сразу видеть результаты. С этой моделью Codex теперь поддерживает как длительные, амбициозные задачи, так и выполнение работы непосредственно в данный момент. Мы надеемся узнать, как разработчики используют её, и учитывать их обратную связь по мере того, как мы продолжим расширять доступ.
При запуске Codex-Spark поддерживает только текстовый режим с контекстным окном 128 тыс. токенов. Во время исследовательского предварительного доступа у Codex-Spark будут собственные лимиты по скорости, и использование модели не будет учитываться в стандартных лимитах. Однако, когда спрос будет высок, вы можете столкнуться с ограниченным доступом или временной очередью, поскольку мы поддерживаем надёжность для всех пользователей.