أعلنت اليوم شركة Cerebras بالتعاون مع OpenAI عن إطلاق نموذج GPT-5.3-Codex-Spark في نسخة مُعاينة بحثية، وهي أول إصدار ناتج عن الشراكة بين الشركتين. تم تصميم هذا النموذج خصيصًا للتطوير البرمجي في الوقت الفعلي، حيث تُعد السرعة في الاستجابة مساوية للذكاء في الأداء. ويُشغل النموذج على معالج Cerebras Wafer-Scale Engine، ويحقق معدلات تجاوز 1000 رمز في الثانية، ما يتيح ردود فعل شبه فورية في بيئات البرمجة الحية. شهدت تطبيقات البرمجة الذاتية (Agentic coding) تحوّلًا جذريًا في طريقة تطوير البرمجيات، حيث أصبحت الأنظمة قادرة على تنفيذ مهام متعددة لساعات أو أيام دون تدخل بشري. لكن هذا النمط من التفاعل قد يُشعر المطورين بالانفصال، خاصة مع التأخير الطويل في الاستجابة وقلة فرص التوجيه أثناء التنفيذ. في سياق تطوير البرمجيات التكراري، يبقى دور المطور حيويًا من حيث التوجيه، والذوق، والقدرة على التقييم السريع. لذلك، صُمّم Codex-Spark ليكون شريكًا سريعًا وقابلًا للتحكم في بيئة العمل الحية، يُعيد وضع المطور في مركز القيادة. يُعد Codex-Spark نموذجًا صغيرًا مُحسّنًا بشكل كبير للعمل السريع، ويتفوّق في الأداء على نموذج GPT-5.1-Codex-mini على معايير اختبار هندسة البرمجيات الذاتية مثل SWE-Bench Pro وTerminal-Bench 2.0، مع إنجاز المهام في وقت أقل بكثير. ويُظهر أداءً متميزًا في إجراء تعديلات دقيقة على الكود، وتعديل الخطط، والإجابة على أسئلة متعلقة ببنية المشروع. كما يُسهّل تجريب التصاميم الجديدة، وتحسين التصميم البصري، وتجريب التغيرات في واجهات المستخدم بسرعة. قال ساشين كاتي، مدير الحوسبة في OpenAI: "كانت Cerebras شريكًا هندسيًا ممتازًا، ونحن متحمسون لإضافة القدرة على الاستجابة السريعة كميزة أساسية في منصتنا. دمج الحوسبة على مقياس الوافر في البيئة الإنتاجية يمنحنا طريقة جديدة للحفاظ على استجابة Codex في المهام الحساسة للتأخير، ونحن نتطلع إلى تعلّم من ملاحظات المطورين حول كيفية دمج هذه القدرات في تدفق عمل سلس ومتكامل." يُعد Codex-Spark مجرد بداية لما يمكن تحقيقه على هاردوير Cerebras. تسعى الشركة إلى تسريع مجموعة واسعة من مهام الذكاء الاصطناعي، سواء في المهام الفورية أو غير الفورية. ويتميز معالج Wafer-Scale Engine بذاكرة داخلية أكبر من أي معالج ذكاء اصطناعي آخر، مما يسمح بتشغيل سريع بسرعة آلاف الرموز في الثانية لكل مستخدم. كما يمكن توسيع البنية لآلاف الأنظمة، مما يمتد حجم الذاكرة السريعة إلى نطاق التيرابايت، ويُمكّن من دعم نماذج بتريليونات المعاملات في كل من التدريب والاستنتاج. ومن المتوقع أن تُقدّم هذه القدرة الفائقة في الاستجابة للنماذج الرائدة الكبرى بحلول عام 2026. يُطرح Codex-Spark حاليًا في نسخة معاينة بحثية لمستخدمي ChatGPT Pro عبر تطبيق Codex، وواجهة سطر الأوامر، وملحق VS Code، مع توفر وصول عبر واجهة برمجة التطبيقات (API) لشريكين مختارين.