# 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

# GPT-5.3-Codex-Spark vs GPT-5.3-Codex 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。

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## 一、模型定位

<table id="bkmrk-overview-table"><thead><tr><th style="width:20%;">维度</th><th style="width:38%;">GPT-5.3-Codex-Spark</th><th style="width:42%;">GPT-5.3-Codex</th></tr></thead><tbody><tr><td>**定位**</td><td>轻量级极速编程模型（本质是 mini 模型）</td><td>标准代码专用模型，平衡性能与质量</td></tr><tr><td>**驱动硬件**</td><td>Cerebras 定制高性能芯片（晶圆级处理器）</td><td>常规 GPU 集群</td></tr><tr><td>**输出速度**</td><td>~1000 tokens/秒（官方宣传，Cerebras 芯片驱动）</td><td>无官方数据，体感比 Spark 慢很多</td></tr><tr><td>**上下文窗口**</td><td>128k（严重限制，复杂任务不够用）</td><td>正常（同其他 Codex 模型，远大于 128k）</td></tr><tr><td>**编程能力**</td><td>弱——本质是 mini 模型，「和 CODEX 根本不是一个玩意儿」</td><td>强——SWE-Bench Pro 57%、TerminalBench 2.0 76%</td></tr><tr><td>**可用范围**</td><td>Pro 订阅独有 + Poe 免费</td><td>Pro / Plus / Team 均可用</td></tr></tbody></table>

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## 二、详细对比

### 2.1 速度

**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：

<table id="bkmrk-speed-table"><thead><tr><th style="width:20%;">推理强度</th><th style="width:25%;">任务完成时间</th><th>备注</th></tr></thead><tbody><tr><td>**medium**</td><td>~10 分钟</td><td>速度与能力的平衡点</td></tr><tr><td>**high**</td><td>~16 分钟</td><td>可能触发上下文压缩</td></tr><tr><td>**xhigh**</td><td>~16 分钟</td><td>深度推理，与 high 耗时接近</td></tr></tbody></table>

> 来源：[1646104](https://linux.do/t/topic/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。

### 2.2 上下文窗口与实际影响

**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：

- 模型会反复触发上下文压缩
- 压缩后重复读取已读过的代码文件，形成无效循环
- 最终耗尽所有额度仍无法完成任务

> 来源：[1646104](https://linux.do/t/topic/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。

### 2.3 编程能力

**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：

- 「别用 gpt-5.3-Codex-Spark，这是个 mini 模型」
- 「上下文关系不大，就是模型太小了，和 CODEX 根本不是一个玩意儿。能力不行」
- 「应该叫 5.3codex-mini-spark」

> 来源：[1646104](https://linux.do/t/topic/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：

- SWE-Bench Pro：57%
- TerminalBench 2.0：76%
- OSWorld：64%

> 来源：[1570870](https://linux.do/t/topic/1570870)（2026-02-06）OpenAI 官方发布数据

### 2.4 可用范围

<table id="bkmrk-avail-table"><thead><tr><th style="width:20%;">平台</th><th style="width:30%;">GPT-5.3-Codex-Spark</th><th style="width:30%;">GPT-5.3-Codex</th></tr></thead><tbody><tr><td>**ChatGPT Web**</td><td>Pro 订阅</td><td>Pro / Plus / Team</td></tr><tr><td>**Codex CLI/Desktop**</td><td>Pro 订阅</td><td>Pro / Plus / Team</td></tr><tr><td>**Poe**</td><td>✅ 免费可用</td><td>❌ 不可用</td></tr></tbody></table>

### 2.5 额度消耗

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](https://linux.do/t/topic/1666953)（2026-03-01）「Codex多了一个5.3-Codex-Spark的单独额度？」；[1813954](https://linux.do/t/topic/1813954)（2026-03-25）「codex 5.3 spark限额真的好奇怪」

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## 三、选择建议

<table id="bkmrk-choice-table"><thead><tr><th style="width:30%;">场景</th><th style="width:30%;">推荐模型</th><th>理由</th></tr></thead><tbody><tr><td>**简单代码补全**</td><td>Spark</td><td>1000 tok/s 极速，简单任务够用</td></tr><tr><td>**Poe 免费尝鲜**</td><td>Spark</td><td>无需订阅即可体验</td></tr><tr><td>**日常编程开发**</td><td>标准 Codex</td><td>能力远强于 Spark，medium 即可</td></tr><tr><td>**复杂项目/重构**</td><td>标准 Codex(high/xhigh)</td><td>Spark 会因上下文不足而失败</td></tr><tr><td>**省额度**</td><td>标准 Codex(medium)</td><td>速度与能力的最佳平衡</td></tr></tbody></table>

> 来源：[1572018](https://linux.do/t/topic/1572018)（2026-02-06）「gpt-5.3-codex进步巨大速度非常快，能力非常强」；[1573863](https://linux.do/t/topic/1573863)（2026-02-06）「小任务5分钟内 大的15分钟内」

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## 主要数据来源

- [1646104](https://linux.do/t/topic/1646104) — 多模型横评实测（2026-02-25）@SmallMain，含 Spark vs Codex 速度/能力对比
- [1570870](https://linux.do/t/topic/1570870) — GPT-5.3-Codex 正式发布（2026-02-06），官方评测数据
- [1945856](https://linux.do/t/topic/1945856) — Spark 模型参数确认：Cerebras、~1000 tok/s、128k
- [1572018](https://linux.do/t/topic/1572018) — 5.2 vs 5.3-Codex 选择建议（2026-02-06）
- [1573863](https://linux.do/t/topic/1573863) — 5.3-Codex xhigh 实际使用体感（2026-02-06）
- [1666953](https://linux.do/t/topic/1666953) — Spark 独立额度发现（2026-03-01）
- [1813954](https://linux.do/t/topic/1813954) — Spark 额度异常报告（2026-03-25）