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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8日 03:00
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1日 11:32

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1日 11:32,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 间接相关

    英文原文Free users of ChatGPT now have unlimited text chats, powered by GPT-5.6 Luna https://t.co/eZq1e1hTQX

    中文翻译ChatGPT 免费用户现在可以不限量进行文本聊天,由 GPT-5.6 Luna 提供支持 https://t.co/eZq1e1hTQX

    关键词句unlimited text chats

    模型语境解读 · 参考比利时法语语感“unlimited text chats”表示 ChatGPT 免费层文本聊天的使用限制变化,不代表 Codex 当前用量或速率限制将被统一重置。

  2. Tibo X ↗ 北京时间 无重置信号

    英文原文I meant to say "ghiblify", but I said "gimlify" https://t.co/ZibIfuX99D

    中文翻译我本来想说“ghiblify”,但说成了“gimlify” https://t.co/ZibIfuX99D

    模型语境解读 · 参考比利时法语语感这是对用词口误的轻松更正,没有重置、限制、用量或发布承诺。

  3. Tibo X ↗ 北京时间 无重置信号

    英文原文You can just ask Codex with GPT-5.6 Sol the wildest things and it will just do it.

    I talk to it for 5 minutes straight with things that just seem to require weeks of work, get up to get something in the fridge, pet the dog, come back and ... it's done.

    中文翻译你尽管把最疯狂的事情交给搭载 GPT-5.6 Sol 的 Codex,它就是会把事情做成。 我会连续对它讲 5 分钟,交代一些看起来需要几周才能完成的工作;然后起身去冰箱拿点东西,摸摸狗,回来一看……它已经做完了。

    模型语境解读 · 参考比利时法语语感这是用夸张而口语化的场景突出 Codex 处理大型任务的能力与速度;“weeks of work”描述工作量,并不表示重置、额度或速率限制承诺。

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7日22:59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⚡️1.364 倍
首字延迟减少1.06 秒
Token 生成速度加速⚡️1.497 倍
模型 体感加速 · E2E 首字延迟减少 · TTFT Token 生成速度加速 · TPS
Sol
52.11s → 36.84s⚡️1.415×
15.04s → 11.97s快 20.4%
57.29 → 84.11⚡️1.468×
Terra
47.52s → 41.09s⚡️1.157×
10.11s → 16.01s慢 58.3%
55.73 → 83.42⚡️1.497×
Luna
53.01s → 33.98s⚡️1.560×
14.93s → 8.93s快 40.2%
54.64 → 83.44⚡️1.527×

Fast 加速历史曲线 34 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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