OpenAI تطلق نموذج برمجة خفيف الوزن على رقائق Cerebras

أعلنت OpenAI يوم الخميس عن إطلاق GPT-5.3-Codex-Spark، وهو نموذج برمجة جديد خفيف الوزن يعمل كنسخة أصغر من أداة البرمجة الوكيلة الخاصة بها، Codex. ووفقاً لـ OpenAI، فقد صُمم النموذج خصيصاً لتحقيق استنتاج أسرع، وهو عملية تشغيل نموذج ذكاء اصطناعي مدرب لإجراء تنبؤات. ومن خلال تحسين هذه العملية، تهدف الأداة إلى تقليل زمن الانتقال — أي التأخير الزمني بين طلب المستخدم واستجابة النظام — للمطورين الذين يسعون إلى تعاون سريع وفوري. وقبل الإطلاق الرسمي، ألمح Sam Altman، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، إلى إطلاق المنتج، مشيراً إلى أن الشركة لديها إصدار خاص جاهز لمستخدمي Codex المشتركين في خطة Pro.

ولتشغيل النموذج الجديد، تستخدم OpenAI رقائق مخصصة من شريكها في مجال الأجهزة، Cerebras. وتحديداً، يعمل GPT-5.3-Codex-Spark بواسطة Wafer Scale Engine 3 من Cerebras، وهي بنية رقاقة معالجة كبيرة الحجم تضم 4 تريليون ترانزستور. ويمثل هذا التكامل خطوة مهمة في شراكة البنية التحتية المادية بين الشركتين، والتي بدأت باتفاقية متعددة السنوات تم الإعلان عنها الشهر الماضي. وذكرت OpenAI أن قيمة العقد متعدد السنوات تتجاوز 10 مليارات دولار. وفي وقت الإعلان الأولي عن الشراكة، أشارت OpenAI إلى أن دمج Cerebras في مزيجها الأوسع من حلول الحوسبة يركز على جعل أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها تستجيب بشكل أسرع بكثير.

يمثل هذا التعاون علامة فارقة في اتفاقية الأجهزة. وقد أكد Sean Lie، المدير التقني والمؤسس المشارك لشركة Cerebras، على إمكانات هذا الجهد المشترك. وقال Lie في بيان: “ما يثير حماسنا أكثر بشأن GPT-5.3-Codex-Spark هو الشراكة مع OpenAI ومجتمع المطورين لاكتشاف ما يتيحه الاستنتاج السريع — من أنماط تفاعل جديدة، وحالات استخدام جديدة، وتجربة نموذج مختلفة جذرياً”.

كما يسلط الإطلاق الضوء على الحضور المتنامي لشركة Cerebras في السوق. ففي الأسبوع الماضي، أعلنت شركة الأجهزة أنها جمعت مليار دولار من رأس المال الجديد. وقد حددت جولة التمويل هذه تقييم الشركة عند 23 مليار دولار، مما يؤكد بروزها المتزايد كمزود في قطاع حوسبة الذكاء الاصطناعي.

لماذا يهم

يمثل إطلاق OpenAI لنموذج GPT-5.3-Codex-Spark مستوى جديداً من التكامل في البنية التحتية المادية للشركة من خلال استخدام رقائق Cerebras المخصصة لتحقيق زمن انتقال أقل واستنتاج أسرع لمهام البرمجة.