OpenAI ha rilasciato una anteprima di ricerca del suo nuovo modello di intelligenza artificiale chiamato GPT-5.3-Codex-Spark, progettato specificamente per supportare attività di codifica in tempo reale con prestazioni di generazione di testo estremamente elevate e latenze ridotte. Questo annuncio, reso pubblico il 13 febbraio 2026, segna un’evoluzione significativa nell’uso di modelli generativi per la programmazione assistita, introducendo un nuovo modo di interagire con l’AI durante lo sviluppo software.
GPT-5.3-Codex-Spark si distingue innanzitutto per l’ottimizzazione mirata alla velocità di inferenza, consentendo al sistema di produrre oltre 1 000 token al secondo quando è eseguito su hardware a ultra-bassa latenza come i processori Wafer Scale Engine di Cerebras Systems. Questi acceleratori AI, basati su un singolo grande die di silicio con vaste risorse di memoria on-chip, sono disegnati per minimizzare i tempi di trasferimento dei dati e consentire generazione di risposte molto rapide, un requisito fondamentale per applicazioni interattive dove ogni millisecondo conta.
A differenza dei modelli Codex “standard”, come il più ampio GPT-5.3-Codex orientato a compiti agentici prolungati che possono durare minuti o ore, Codex-Spark è una versione più leggera e specializzata, pensata per scenari dove la latenza e la rapidità di risposta sono prioritarie rispetto alla pura capacità computazionale autonoma. L’obiettivo dichiarato da OpenAI è quello di far percepire l’interazione con l’AI come quasi istantanea, rendendo possibile per gli sviluppatori vedere i risultati del codice generato o modificato in tempo reale mentre lavorano su progetti, eseguono refactoring o affinano logica e interfacce.
Dal punto di vista architetturale, Codex-Spark mantiene un context window di 128 000 token, che permette di gestire blocchi di codice estesi e riferimenti contestuali ampi, ma mantiene un’impronta di elaborazione più contenuta rispetto alla versione completa di GPT-5.3-Codex. La scelta di un modello più piccolo ma fortemente ottimizzato ha implicazioni dirette sul tipo di compiti che può affrontare: nelle valutazioni di benchmark come SWE-Bench Pro e Terminal-Bench 2.0, che misurano capacità di generazione e modifica di codice, Codex-Spark completa i task in una frazione del tempo rispetto ai modelli più grandi pur offrendo prestazioni competitive, sacrificando però parte dell’accuratezza assoluta rispetto alla versione completa.
La trasformazione più profonda riguarda però il flusso di lavoro dello sviluppatore. Con Codex-Spark, la generazione automatica di codice non è più un’operazione sequenziale batch dove il modello risponde a una richiesta completa, ma diventa un processo interattivo, un po’ come lavorare con un assistente di codifica “live”. Gli sviluppatori possono quindi interrompere, reindirizzare o affinare rapidamente la generazione mentre il modello è in esecuzione, ottenendo feedback immediato e iterando rapidamente su snippet di codice, correzioni di bug o modifiche di design. Questa nuova esperienza di programmazione assistita da AI può trasformare il modo in cui gli ambienti di sviluppo integrano l’intelligenza artificiale, riducendo drasticamente i tempi di attesa e integrandosi in flussi di lavoro più simili a una collaborazione in tempo reale tra umano e macchina.
OpenAI ha annunciato che questa tecnologia è resa disponibile inizialmente come anteprima di ricerca per gli utenti ChatGPT Pro attraverso l’app Codex, l’interfaccia a riga di comando (CLI) e le estensioni per IDE come Visual Studio Code, con accesso API per partner selezionati. Durante questa fase di anteprima, l’uso del modello è soggetto a limiti di velocità e quote diversi rispetto agli altri modelli, per bilanciare l’affidabilità e la distribuzione del servizio su infrastrutture hardware specializzate.
Un’altra dimensione chiave è l’attenzione di OpenAI non solo alla velocità di generazione ma all’ottimizzazione dell’intero percorso di latenza end-to-end, includendo ottimizzazioni dell’infrastruttura che riducono drasticamente i tempi tra richiesta dell’utente e output visualizzato, con riduzioni significative dell’overhead di rete e del tempo di prima apparizione dei token. Queste innovazioni non solo migliorano l’esperienza immediata con Codex-Spark, ma mirano a diventare parte della base tecnica per futuri modelli che potrebbero unire velocità e capacità avanzate su larga scala.