GPT-5.3-Codex-Spark vs GPT-5.3-Codex 对比

GPT-5.3-Codex-Spark 与 GPT-5.3-Codex 的速度、上下文、可用范围全面对比

数据来源：LINUX DO 社区帖子逐帖实读、OpenAI 官方信息，2026-06-11 整理。

一、模型定位

维度	GPT-5.3-Codex-Spark	GPT-5.3-Codex
定位	轻量级极速编程模型（本质是 mini 模型）	标准代码专用模型，平衡性能与质量
驱动硬件	Cerebras 定制高性能芯片（晶圆级处理器）	常规 GPU 集群
输出速度	~1000 tokens/秒（官方宣传，Cerebras 芯片驱动）	无官方数据，体感比 Spark 慢很多
上下文窗口	128k（严重限制，复杂任务不够用）	正常（同其他 Codex 模型，远大于 128k）
编程能力	弱——本质是 mini 模型，「和 CODEX 根本不是一个玩意儿」	强——SWE-Bench Pro 57%、TerminalBench 2.0 76%
可用范围	Pro 订阅独有 + Poe 免费	Pro / Plus / Team 均可用

GPT-5.3-Codex-Spark 由 Cerebras 定制芯片驱动，官方宣称输出速度可达 ~1000 tokens/秒，是 OpenAI 产品线中输出最快的模型。但「输出快」≠「任务完成快」——由于模型能力弱、上下文小，复杂任务反而可能无法完成。

GPT-5.3-Codex 的输出速度无官方数据。在实际编程任务中，根据推理强度（reasoning effort）不同，任务完成时间有明显差异：

来源：1646104 @SmallMain 1楼（2026-02-25）Unity C# 皮肤系统需求横评实测。注：这是特定任务的端到端完成时间（含思考+读文件+写代码），非 tokens/秒生成速度。不同任务耗时差异很大，此数据仅作参考。

GPT-5.3-Codex-Spark 的上下文窗口为 128k。在实际复杂编程任务中，128k 远远不够用：

来源：1646104 @SmallMain 1楼：「GPT-5.3-Codex-Spark 由于上下文仅有 128K，对于这种复杂程度的需求来说非常不够用，所以进行了多次上下文压缩，在上下文压缩过后，模型会重复读取上一轮读过的代码文件，导致无限重复直到耗尽了所有的限额，最终无法完成需求」

GPT-5.3-Codex 拥有正常的上下文窗口，适合完整项目开发。

GPT-5.3-Codex-Spark 本质上是一个 mini 模型，社区多位用户明确指出它和标准 Codex 不是同一级别：

来源：1646104 16楼 @bifangKNT、18楼 @wangqazwsx、17楼 @wangqazwsx（2026-02-25）

GPT-5.3-Codex 是正经的代码专用模型，官方评测成绩：

来源：1570870（2026-02-06）OpenAI 官方发布数据

Spark 有独立额度，与标准 Codex 分开计算。有用户反馈 Spark 额度消耗异常（使用后百分比不变），疑似存在无限额度 bug。

来源：1666953（2026-03-01）「Codex多了一个5.3-Codex-Spark的单独额度？」；1813954（2026-03-25）「codex 5.3 spark限额真的好奇怪」

来源：1572018（2026-02-06）「gpt-5.3-codex进步巨大速度非常快，能力非常强」；1573863（2026-02-06）「小任务5分钟内大的15分钟内」