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。 
 
 
 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 
 
 
 
 
 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： 
 
 
 
 推理强度 
 任务完成时间 
 备注 
 
 
 
 
 medium 
 ~10 分钟 
 速度与能力的平衡点 
 
 
 high 
 ~16 分钟 
 可能触发上下文压缩 
 
 
 xhigh 
 ~16 分钟 
 深度推理，与 high 耗时接近 
 
 
 
 
 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。 
 
 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 @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 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 （2026-02-06）OpenAI 官方发布数据 
 
 2.4 可用范围 
 
 
 
 平台 
 GPT-5.3-Codex-Spark 
 GPT-5.3-Codex 
 
 
 
 
 ChatGPT Web 
 Pro 订阅 
 Pro / Plus / Team 
 
 
 Codex CLI/Desktop 
 Pro 订阅 
 Pro / Plus / Team 
 
 
 Poe 
 ✅ 免费可用 
 ❌ 不可用 
 
 
 
 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 （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」 
 
 
 三、选择建议 
 
 
 
 场景 
 推荐模型 
 理由 
 
 
 
 
 简单代码补全 
 Spark 
 1000 tok/s 极速，简单任务够用 
 
 
 Poe 免费尝鲜 
 Spark 
 无需订阅即可体验 
 
 
 日常编程开发 
 标准 Codex 
 能力远强于 Spark，medium 即可 
 
 
 复杂项目/重构 
 标准 Codex(high/xhigh) 
 Spark 会因上下文不足而失败 
 
 
 省额度 
 标准 Codex(medium) 
 速度与能力的最佳平衡 
 
 
 
 
 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」 
 
 
 主要数据来源 
 
 1646104 — 多模型横评实测（2026-02-25）@SmallMain，含 Spark vs Codex 速度/能力对比 
 1570870 — GPT-5.3-Codex 正式发布（2026-02-06），官方评测数据 
 1945856 — Spark 模型参数确认：Cerebras、~1000 tok/s、128k 
 1572018 — 5.2 vs 5.3-Codex 选择建议（2026-02-06） 
 1573863 — 5.3-Codex xhigh 实际使用体感（2026-02-06） 
 1666953 — Spark 独立额度发现（2026-03-01） 
 1813954 — Spark 额度异常报告（2026-03-25）