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经过和多个群友之间交叉对比的体感来说，现在 Codex CLI 里公认的按 Coding 和语言 (说人话的) 能力排行: GPT-5.2 > GPT-5.4 >= GPT-5.3-Codex > GPT-5.2-Codex > ... 以防有人不知道为什么这么排序： 目前一般认为带有 -Codex 后缀的模型一般都是不带后缀 (如 GPT-5.2) 主模型的微调+一定程度裁切剪枝后的「参数量较小」的小模型，无论是工具调用还是智力，都打不过不带后缀的主模型。 然后 GPT 5.2 虽然表现不错，但 “可能是参数量较大” 或其他原因所限，其推理速度一直都很不理想，甚至一直被诟病 — 于是 openai 灵机一动：将 5.3 和 5.4 的参数量规模一缩再缩... 于是后面版本迭代的最大目的不再是「提升模型上限」，而转变为了 「加快推理速度」 「降低 TTFT 延迟指标」。 当然这也不是 OpenAI 第一次整出这样的活，不知道有没有读者觉得以上文字 “非常眼熟” 呢？ 对，这和 GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-4o 时期的套路就是几乎一模一样的： 先提出一个能力非常强的底座模型，随后随着用户数量的提升，就开始提出一个 “提速但不怎么涨价” 的 “Turbo 版” (缩参数量 降低智商) 模型、增加多模态输入但又偷偷缩小参数量的 4o -------- 另外对于 5.2 之后的模型越来越不说人话的问题，目前很多说法认为是因为 “提升 Agentic / Coding 能力” 而不得不做出的牺牲，不过这个观点还是有待进一步观察