OpenAIがCodex-Spark公開：秒間1000トークン超のリアルタイム特化型

AIを使ったプログラミングで一番のストレスは、賢さよりも「コードが画面に流れてくるまでの待ち時間」でした。少しの修正でもAIの出力を待つあいだに、思考が途切れてしまうからです。

OpenAIは2月12日、リアルタイム協調に特化した小型モデル「GPT-5.3-Codex-Spark」のリサーチプレビューを公開しました。毎秒1000トークンを超える超高速な生成速度を誇り、ほぼ遅延を感じさせずにコードを返します。

先月発表された、米Cerebrasとの総額100億ドル規模に及ぶ複数年パートナーシップから生まれた最初の成果物です。

4兆トランジスタの巨大チップと通信経路の刷新

毎秒1000トークンという速度を実現するため、Codex-SparkはCerebrasの第3世代ウエハースケールチップ「WSE-3」上で動作しています。4兆個のトランジスタを集積したこの巨大チップが、超低遅延な推論を支えています。

Cerebrasは先週、IPOを見据えて企業価値230億ドルで10億ドルを調達したばかりです。OpenAIは、通常の大規模ワークロードには引き続きGPUを使い、即応性が求められる作業にCerebrasのハードウェアを組み合わせる体制をとっています。

さらにOpenAIは、モデルの速度だけでなくインフラの通信経路もゼロから見直しました。標準で持続的なWebSocket接続を採用し、クライアントとサーバー間の往復オーバーヘッドを80パーセント削減、最初のトークンが出るまでの時間を半減させました。

Sparkのコンテキスト長は128kで、現在はテキストのみに対応しています。SWE-Bench ProやTerminal-Bench 2.0といった検証において、フラッグシップのGPT-5.3-Codexに迫る精度を極めて短い時間で達成したとされています。

現在、ChatGPT Proの加入者向けにCodexデスクトップアプリ、CLI、VS Code拡張機能で提供されています。通常の利用枠とは別の制限が適用されます。

なぜ重要か

ここ最近のAI業界は「数時間自律して動く巨大エージェント」の開発に偏っていましたが、日々のコーディングで本当に必要なのは手元の素早いフィードバックです。OpenAIがそこに焦点を当てた小型モデルを出してきたのは、極めて実用的だと評価できます。

開発者にとって、毎秒1000トークンという体験は試す価値が十分にあります。ショートカットキーを押すような感覚でコード全体のリファクタリングが完了するため、開発のリズムが崩れません。

業界全体にとっても、NVIDIAが独占してきた推論ハードウェア市場にCerebrasが実戦で風穴を開けた意義は大きいです。超低遅延が求められる領域では専用チップの優位性が証明された形になります。

一方で懸念されるのは供給力です。特殊なウエハー規模チップのキャパシティには限りがあり、OpenAIも混雑時のキュー発生を認めています。一般ユーザーまでこの速度を広げられるかは、今後のデータセンター拡張次第となりそうです。