Yapay zeka alanında önemli bir gelişme yaşandı. OpenAI, ilk kez Nvidia'nın donanımlarından bağımsız olarak çalışan yeni üretim yapay zeka modelini duyurdu. GPT-5.3-Codex-Spark adı verilen bu yenilikçi kodlama modeli, Cerebras'ın ürettiği özel çipler üzerinde çalışıyor ve saniyede 1.000'den fazla token (veri parçacığı) üreterek önceki modellerine göre yaklaşık 15 kat daha hızlı bir performans sergiliyor. Bu hız, yazılım geliştiriciler için büyük bir hızlanma anlamına geliyor.
OpenAI'nin hesaplama biriminin başındaki Sachin Katti, Cerebras ile olan mühendislik iş birliğinden duyduğu memnuniyeti dile getirerek, hızlı çıkarım (inference) yeteneğini yeni bir platform özelliği olarak eklemekten heyecan duyduklarını belirtti.
Codex-Spark, şu anda ChatGPT Pro aboneleri için araştırma ön izlemesi olarak sunuluyor. Kullanıcılar, Codex uygulaması, komut satırı arayüzü ve VS Code eklentisi aracılığıyla bu modele erişebiliyor. OpenAI, seçkin tasarım ortaklarına API erişimi de sağlamaya başlıyor. Model, 128.000 token'lık bir bağlam penceresiyle geliyor ve başlangıçta yalnızca metin tabanlı işlemleri destekliyor.
Bu yeni model, OpenAI'nin bu ayın başlarında piyasaya sürdüğü tam GPT-5.3-Codex modelinin üzerine inşa edildi. Tam model, kapsamlı kodlama görevlerini yerine getirirken, Spark modeli özellikle hız üzerine odaklanarak geliştirildi. OpenAI, Spark'ı metin tabanlı ve kod yazmaya özel olarak optimize etti, bu da onu daha genel amaçlı olan büyük GPT-5.3 versiyonundan ayırıyor.
OpenAI'nin paylaştığı bilgilere göre, Spark, yazılım mühendisliği yeteneklerini değerlendiren SWE-Bench Pro ve Terminal-Bench 2.0 gibi benchmark testlerinde, daha eski GPT-5.1-Codex-mini modelini önemli ölçüde geride bırakıyor ve görevleri çok daha kısa sürede tamamlıyor. Ancak şirket, bu sayıların bağımsız doğrulamalarını henüz paylaşmadı.
Geçmişte, Codex'in hızı kullanıcılar tarafından bir sorun olarak dile getirilmişti. Yapılan bazı testlerde, Codex'in bir oyun klonu oluşturma görevini, rakip modellere göre daha uzun sürede tamamladığı görülmüştü. Spark'ın bu performans artışı, bu eski eleştirilere bir yanıt niteliği taşıyor.
Kodlama Aracı Yarışında Yeni Bir Dönem
GPT-5.3-Codex-Spark'ın saniyede 1.000 token'lık hızı, OpenAI'nin kendi altyapısı üzerinden sunduğu önceki modellere kıyasla oldukça büyük bir sıçrama anlamına geliyor. Bağımsız analizlere göre, OpenAI'nin Nvidia donanımlarında çalışan en hızlı modelleri bu rakamın oldukça altında kalıyor.
Ancak 1.000 token/saniye, Cerebras'ın kendi standartlarına göre mütevazı bir hız olarak kabul edilebilir. Cerebras, Llama 3.1 70B modelinde saniyede 2.100 token ve OpenAI'nin açık kaynaklı gpt-oss-120B modelinde ise saniyede 3.000 token gibi hızlara ulaştığını bildirdi. Bu durum, Codex-Spark'ın hızının, daha büyük veya karmaşık bir modelin getirdiği ek yükten kaynaklanabileceğini gösteriyor.
Yapay zeka kodlama araçları, son dönemde büyük bir çıkış yakaladı. OpenAI'nin Codex'i ve Anthropic'in Claude Code'u gibi araçlar, prototip, arayüz ve tekrar eden kod bloklarını hızla oluşturmak için geliştiricilere büyük faydalar sağlıyor. OpenAI, Google ve Anthropic gibi şirketler, daha yetenekli kodlama araçları sunmak için yoğun bir rekabet içinde ve bu yarışta en önemli faktörlerden biri de gecikme süresi oluyor. Daha hızlı kod üretebilen bir model, geliştiricinin daha hızlı iterasyon yapmasını sağlıyor.
Anthropic gibi rakiplerinin güçlü rekabeti karşısında OpenAI, Codex serisini hızla geliştiriyor. CEO Sam Altman'ın Google'dan gelen rekabet baskısı hakkında aldığı 'kırmızı kod' uyarısının ardından şirket, Aralık ayında GPT-5.2'yi ve sadece birkaç gün önce de GPT-5.3-Codex'i piyasaya sürdü.
Nvidia'dan Uzaklaşma Stratejisi
Spark'ın donanımsal altyapısı, ham performans rakamlarından daha da önemli olabilir. Model, Cerebras'ın 2022'den bu yana iş modelinin merkezinde yer alan, bir yemek tabağı boyutundaki Wafer Scale Engine 3 çipi üzerinde çalışıyor. OpenAI ve Cerebras, Ocak ayında ortaklıklarını duyurmuştu ve Codex-Spark bu iş birliğinin ilk ürünü olarak öne çıkıyor.
OpenAI, son bir yıldır Nvidia'ya olan bağımlılığını sistematik olarak azaltma yolunda adımlar atıyor. Şirket, Ekim 2025'te AMD ile devasa bir anlaşma imzaladı, Kasım ayında Amazon ile 38 milyar dolarlık bir bulut bilişim anlaşması yaptı ve kendi özel yapay zeka çipini tasarlayarak TSMC'de ürettirmeyi hedefliyor.
Bu arada, Nvidia ile planlanan 100 milyar dolarlık altyapı anlaşması şu ana kadar tam olarak gerçekleşmese de, Nvidia daha sonra 20 milyar dolarlık bir yatırım taahhüdünde bulundu. OpenAI'nin, özellikle çıkarım görevlerinde bazı Nvidia çiplerinin hızı konusunda tatmin olmadığı yönünde haberler de bulunuyor. Bu durum, OpenAI'nin Codex-Spark'ı tam da bu tür iş yükleri için tasarladığını düşündürüyor.
Hangi çipin kullanıldığına bakılmaksızın, hızın önemi büyük. Ancak bu hız, doğruluktan ödün vermek pahasına elde edilmiş olabilir. Kod editöründe yapay zeka önerilerini bekleyerek zaman geçiren geliştiriciler için saniyede 1.000 token'lık hız, bir testerenin hassasiyeti yerine bir hız testeresinin gücünü hissettirebilir. Bu nedenle, dikkatli olmakta fayda var.
