OpenAI a lansat joi un nou model de inteligență artificială, GPT-5.3-Codex-Spark, care rulează pe hardware-ul produs de Cerebras, marcând o premieră în utilizarea unor cipuri alternative celor de la Nvidia. Acest model nou este capabil să genereze cod la o viteză impresionantă de peste 1.000 de tokeni (segmente de date) pe secundă, fiind de aproximativ 15 ori mai rapid decât predecesorul său.
Comparativ, modelul Claude Opus 4.6 de la Anthropic, în modul său rapid și premium, atinge o viteză de aproximativ 2.5 ori față de viteza standard de 68,2 tokeni pe secundă, deși este un model mai mare și mai capabil decât Spark.
“Colaborarea cu Cerebras a fost excelentă din punct de vedere ingineresc, și suntem entuziasmați să adăugăm inferența rapidă ca o nouă capacitate a platformei noastre”, a declarat Sachin Katti, șeful departamentului de calcul de la OpenAI.
Codex-Spark este disponibil în prezent doar pentru abonații la ChatGPT Pro (200 de dolari pe lună) și poate fi accesat prin aplicația Codex, interfața liniei de comandă și extensia VS Code. OpenAI oferă, de asemenea, acces la API partenerilor selectați pentru design. Modelul include o fereastră de context de 128.000 de tokeni și, la lansare, gestionează doar text.
Acest nou model se bazează pe modelul complet GPT-5.3-Codex lansat de OpenAI la începutul acestei luni. Dacă modelul complet se ocupă de sarcini de programare mai complexe, Spark a fost optimizat pentru viteză în detrimentul adâncimii cunoștințelor. A fost construit ca un model exclusiv text și specializat pentru programare, nu pentru sarcinile generale gestionate de versiunea mai mare a GPT-5.3.
Pe SWE-Bench Pro și Terminal-Bench 2.0, două repere pentru evaluarea capacităților de inginerie software, Spark a surclasat modelul anterior GPT-5.1-Codex-mini, finalizând sarcinile într-o fracțiune din timpul necesar, conform OpenAI. Compania nu a furnizat validări independente ale acestor performanțe.
Anecdotic, viteza Codex a fost un punct sensibil; când Ars a testat patru agenți AI de codare construind clone ale jocului Minesweeper în decembrie, Codex a necesitat aproximativ dublul timpului față de Claude Code de la Anthropic pentru a produce un joc funcțional.
Pentru context, viteza de 1.000 de tokeni pe secundă a modelului GPT-5.3-Codex-Spark reprezintă un salt semnificativ față de orice alt model servit anterior de infrastructura OpenAI. Conform unor evaluări independente de la Artificial Analysis, cele mai rapide modele ale OpenAI pe hardware Nvidia ating cu mult sub acest prag: GPT-4o oferă aproximativ 147 de tokeni pe secundă, o3-mini atinge circa 167, iar GPT-4o mini are în jur de 52.
Totuși, 1.000 de tokeni pe secundă este modest după standardele Cerebras. Compania a măsurat 2.100 de tokeni pe secundă pe modelul Llama 3.1 70B și a raportat 3.000 de tokeni pe secundă pe modelul propriu OpenAI gpt-oss-120B, sugerând că viteza comparativ mai mică a Codex-Spark reflectă suprasarcina unui model mai mare sau mai complex.
Agenții AI de codare au avut un an remarcabil, cu instrumente precum Codex de la OpenAI și Claude Code de la Anthropic atingând un nou nivel de utilitate pentru construirea rapidă de prototipuri, interfețe și cod standard. Companii precum OpenAI, Google și Anthropic au fost toate în cursa
Sursa: Ars Tehnica Technology
Poll: Care model de inteligență artificială vă atrage cel mai mult atenția pentru generarea rapidă a codului?
Revista “Ştiinţă şi Tehnică“, cea mai cunoscută şi longevivă publicaţie de popularizare a ştiintelor din România
Leave a Reply