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Codex 雷达

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雷达基于 23,420 条有效历史判分,从 112 道 DeepSWE 任务中精选 28 道 GoldSet。高刷题量减少,但评估效果基本不变(与 Full Set IQ 相关性 99.75%);刷新更快、成本更低。GoldSet 每 6 小时刷新,其余 84 道题每 60 小时刷新,历史成绩和跑题流程不变。

快速入口

Codex 雷达站速览:降智雷达、额度雷达、社区体感分、重置雷达与最近重要事件
雷达速览图更新时间:8月9日 05:05
Codex 社区知识分享
重置卡提醒

记得检查重置卡过期时间

近期一批活动赠送的重置卡可能集中到期。前往「设置 → 剩余用量 → 可用重置次数」,点开后可在「使用限额重置」中查看过期时间,临期记得及时使用。

如何开启 Max 推理强度

快速对照

推理强度中英文对照

DeepSeek 官方指南

DeepSeek 官方 Codex 接入指南

按照 DeepSeek 官方配置步骤,在 Codex 中接入并使用 DeepSeek 模型。

重置时间统计 NEW

Codex 重置最常发生在几点?

什么时间段拍卡最安全?

Codex 雷达可核验的 32 次历史重置中,19 次发生在北京时间 00:00–08:59。站长将 16:00–22:00 列为相对安全派卡期;这是历史统计规律,不代表绝对不会重置。

🧠 智力效率

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社区众测数据 · 每多一份贡献,结果就更准确。 前往贡献 →

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历史数据比较

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社区体感分

诚邀蹬友根据近24小时实际体验进行评分,请只给用过的模型打分,以免引入噪声,谢谢~

体感分参考:9-10 明显好用,7-8 正常可用,5-6 勉强可用,3-4 体验较差,1-2 几乎不可用。可综合准确性、返工次数、速度、稳定性和额度/服务影响。

近24小时评分
Model入/缓/出
ultra
max
xhigh
high
medium
low
Sol$5 · $0.50 · $305/0.5/30
GPT-5.6 Sol ultra
暂无 0 人评分
未评分
GPT-5.6 Sol max
暂无 0 人评分
未评分
GPT-5.6 Sol xhigh
暂无 0 人评分
未评分
GPT-5.6 Sol high
暂无 0 人评分
未评分
GPT-5.6 Sol medium
暂无 0 人评分
未评分
GPT-5.6 Sol low
暂无 0 人评分
未评分
Terra$2.50 · $0.25 · $152.5/0.25/15
GPT-5.6 Terra ultra
暂无 0 人评分
未评分
GPT-5.6 Terra max
暂无 0 人评分
未评分
GPT-5.6 Terra xhigh
暂无 0 人评分
未评分
GPT-5.6 Terra high
暂无 0 人评分
未评分
GPT-5.6 Terra medium
暂无 0 人评分
未评分
GPT-5.6 Terra low
暂无 0 人评分
未评分
Luna$1 · $0.10 · $61/0.1/6
不支持
GPT-5.6 Luna max
暂无 0 人评分
未评分
GPT-5.6 Luna xhigh
暂无 0 人评分
未评分
GPT-5.6 Luna high
暂无 0 人评分
未评分
GPT-5.6 Luna medium
暂无 0 人评分
未评分
GPT-5.6 Luna low
暂无 0 人评分
未评分
DeepSeek V4 Flash$0.14 · $0.0028 · $0.280.14/0.0028/0.28
不支持
DeepSeek V4 Flash max
暂无 0 人评分
未评分
不支持
DeepSeek V4 Flash high
暂无 0 人评分
未评分
不支持
不支持

正在读取社区体感分...

重置雷达 事件更新 8月9日 04:29

官方源快车
发重置卡 未宣布
本轮是直接重置

本轮官方信号指向直接用量重置,不代表新增可储存的 banked reset。

硬重置 已落地
官方重置完成

8月9日 04:29,Tibo 确认直接用量重置已完成;当前没有开启的速蹬窗口。

Tibo 雷达
Tibo 的 X 头像
--:-- -- 计算中
旧金山湾区 / PT
粗粒度公开推测时区 所提供的公开帖子未明确披露当前国家或地区,因此采用默认时区。 来源 ↗

Tibo 动态

  1. Tibo X ↗ 北京时间 直接信号

    英文原文@rxmphai I'll do another performative reset on Monday

    中文翻译@rxmphai 我周一会再来一次表演式重置。

    关键词句another performative reset · on Monday

    模型语境解读 · 参考比利时法语语感“performative”是在呼应对方的讽刺,但“I'll do another reset on Monday”仍直接承诺了下一次重置并给出日期。结合对话中的用量重置语境,可保守视为新的官方速蹬窗口。

  2. Tibo X ↗ 北京时间 无重置信号

    英文原文cc @theo

    中文翻译抄送 @theo

    模型语境解读 · 参考比利时法语语感这是让 @theo 留意上文的简短回复,本身不表达重置、限额或权益状态。

  3. Tibo X ↗ 北京时间 直接信号

    英文原文That's right, GPT-5.6 Sol is awesome and can be used pretty much anywhere, including in the CC harness.

    To celebrate this, together with the fact that I'm not going anywhere... I have reset usage limits for all paid users of ChatGPT Work and Codex.

    Have fun out there!

    中文翻译没错,GPT-5.6 Sol 非常棒,而且几乎可以在任何地方使用,包括 CC harness。 为庆祝这件事,也为庆祝我不会离开……我已经为 ChatGPT Work 和 Codex 的所有付费用户重置了用量限制。 大家尽情玩吧!

    关键词句I have reset usage limits · for all paid users of ChatGPT Work and Codex

    模型语境解读 · 参考比利时法语语感“I have reset”明确表示重置已经执行,而非未来预告;“for all paid users”说明面向整体付费用户。前后的庆祝措辞只是轻松的发布语气,不削弱这项明确的全局用量重置声明。

额度雷达 8月3日12:09更新

档位 7d额度 来源
20x Pro $1,948.00 分布式雷达
5x Pro $487.00 推算
Plus $97.40 推算
额度变化趋势 $1,693.25 → $1,948.00 (+$254.75, +15.0%)
$1,335 $1,688 $2,042 2026-07-14-am 20x Pro 7d $1,573.78 2026-07-14-pm 20x Pro 7d $1,722.06 2026-07-15-am 20x Pro 7d $1,583.74 2026-07-15-pm 20x Pro 7d $1,922.96 2026-07-16-am 20x Pro 7d $1,428.41 2026-07-19 20x Pro 7d $1,944.83 2026-07-23 20x Pro 7d $1,828.50 2026-07-29 20x Pro 7d $1,865.90 2026-07-30 20x Pro 7d $1,693.25 2026-08-03 20x Pro 7d $1,948.00 7.14_am 7.14_pm 7.15_am 7.15_pm 7.16_am 7.19 7.23 7.29 7.30 8.3

Fast 雷达 8月8日23:04更新

从标准改成 Fast,以 2.5 倍的成本到底快了多少?
体感加速⚡️1.334 倍
首字延迟减少-0.18 秒
Token 生成速度加速⚡️1.496 倍
模型 体感加速 · E2E 首字延迟减少 · TTFT Token 生成速度加速 · TPS
Sol
50.46s → 38.77s⚡️1.302×
13.28s → 13.84s慢 4.2%
56.38 → 83.75⚡️1.486×
Terra
50.26s → 35.75s⚡️1.406×
12.69s → 10.70s快 15.7%
55.45 → 83.38⚡️1.504×
Luna
45.46s → 35.03s⚡️1.298×
8.02s → 9.99s慢 24.5%
55.59 → 83.36⚡️1.500×

Fast 加速历史曲线 42 次

桌面每屏最多约 20 次;左右滑动或用箭头回看更早记录。

暂无可发布的 Fast 雷达历史数据。
测试方法

测试方法:Sol、Terra、Luna 均使用 low 推理强度,固定输出任务为从 1 数到 1024。Standard 与 Fast 各独立运行 3 次并取算术平均;顺序交替,最多 3 个模型配对并发执行,每个配对内 Standard/Fast 仍串行。每个样本使用新的 app-server 与 ephemeral thread,并加入随机 nonce;优先纳入 cached_input_tokens = 0 且输出完整的样本。本轮按真实体感放宽:慢速样本和完整但缓存不匹配的配对保留,输出不完整的样本才剔除并补跑。TTFT 为首个可见 token 延迟,TPS 为持续 Token 生成速度,E2E 为提交到完整结果的总耗时。顶部加速倍数均按 Standard 平均值除以 Fast 平均值计算;逐模型 E2E 体感加速也使用该模型的 Standard 除以 Fast。

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