Souhrn
OpenAI Group PBC dnes uvolnilo lehčí verzi modelu GPT-5.3-Codex s názvem GPT-5.3-Codex-Spark, který je optimalizován pro rychlejší inference, tedy proces, při kterém model umělé inteligence reaguje na vstupní požadavky akcemi. Tento model běží na specializovaném čipu Wafer Scale Engine 3 od Cerebras Systems, což je první implementace jejich nedávného partnerství v hodnotě přes 10 miliard dolarů. Spark navíc pomohl při svém vlastním vývoji, včetně ladění tréninku a diagnostiky výsledků.
Klíčové body
- Vydání GPT-5.3-Codex-Spark jako menší, rychlejší verze původního GPT-5.3-Codex z počátku února 2026.
- První model OpenAI na čipu Wafer Scale Engine 3 (WSE-3) od Cerebras Systems, který má přes 4 biliony tranzistorů a velikost talíře.
- Model se podílel na svém vývoji: ladil trénink, diagnostikoval testy a urychlil nasazení.
- Inspirace modelem Gemini Flash od Google, zaměření na aplikace s nižšími nároky na výpočetní výkon.
- Partnerství OpenAI a Cerebras z minulého měsíce, cílené na zrychlení odezevů AI.
Podrobnosti
OpenAI Group PBC, společnost stojící za ChatGPT, uvolnilo GPT-5.3-Codex-Spark jako odpověď na potřebu rychlejších modelů umělé inteligence pro každodenní použití. Původní GPT-5.3-Codex, uvedený na začátku února 2026, je agentický nástroj pro kódování, který nejen generuje kód, ale autonomně plní složitější úkoly, jako je debugging nebo iterativní vývoj aplikací na základě uživatelských pokynů. Spark je jeho zjednodušenou verzí, která snižuje velikost modelu a tím i čas zpracování požadavků, což umožňuje real-time spolupráci mezi vývojáři a AI.
Klíčovou novinkou je hardware: Spark běží na Wafer Scale Engine 3 (WSE-3), třetí generaci AI čipů od Cerebras Systems. Cerebras je specialista na velké čipy pro trénink a inference modelů umělé inteligence; jejich WSE-3 je obří kus křemíku o průměru kolem 20 cm s více než 4 biliony tranzistorů, což umožňuje paralelní zpracování obrovského objemu dat bez tradičních omezení GPU clusterů. Partnerství OpenAI a Cerebras, oznámené minulý měsíc a hodnotené přes 10 miliard dolarů, slibuje integraci těchto čipů do širšího portfolia výpočetních řešení OpenAI. Spark tak představuje první milník, kde OpenAI demonstruje, jak Cerebras urychluje odezvy AI.
Zajímavý je také samo-vyvíjející aspekt: rané verze Sparku sloužily k ladění vlastního tréninku, správě nasazení, analýze testovacích výsledků a hodnocení výkonu. Tento přístup, známý jako self-improving AI, zkrátil vývojový cyklus, což OpenAI označuje za překvapivý pokrok. Model tak není jen nástrojem pro uživatele, ale i pro interní procesy, kde může automatizovat rutinní úkoly v pipelinech strojového učení. Oproti plným modelům jako GPT-5.3-Codex je Spark levnější na provoz a vhodný pro aplikace, kde není potřeba maximální inteligence, například v mobilních IDE nebo cloudových službách pro rychlé prototypování kódu. Tento krok následuje strategii Google s řadou Gemini Flash, která nabízí kompromis mezi rychlostí a výkonem.
Proč je to důležité
Vydání GPT-5.3-Codex-Spark posiluje pozici OpenAI v soutěži o rychlejší inference, což je klíčové pro komerční nasazení agentických systémů v programování. Pro vývojáře znamená nižší latenci a náklady, umožňující integraci do reálného času nástrojů jako GitHub Copilot nebo vlastní IDE. Partnerství s Cerebras otevírá dveře k alternativě NVIDIA GPU, což může snížit závislost na dominantním dodavateli a urychlit škálování AI. V širším kontextu to ukazuje trend k specializovaným čipům pro edge computing a self-improving modelech, které zvyšují efektivitu vývoje, ale zároveň zvyšují rizika chyb v autonomních smyčkách. Pro průmysl to znamená konkurenční tlak na Google, Anthropic a xAI v optimalizaci modelů pro produkci.
Zdroj: 📰 SiliconANGLE News