我能本地运行 GPT-5.2-Codex 吗？

OpenAI | 400,000 令牌上下文 | 输入 $1.75/千，输出 $14.00/千。GPT-5.2-Codex 是 GPT-5.1-Codex 的升级版，针对软件工程和编码工作流优化。适用于交互式开发会话和复杂工程任务的长时间独立执行。支持从零构建项目、功能开发、调试、大规模重构和代码审查。与 GPT-5.1-Codex 相比，5.2-Codex 更易引导，严格遵循开发者指令，生成更清洁、高质量代码。推理强度可通过 reasoning.effort 参数调整。详见文档Opens in new tab。Codex 可集成于 CLI、IDE 扩展、GitHub 和云任务等开发环境。动态调整推理强度——小任务快速响应，大项目支持多小时持续运行。训练支持结构化代码审查，通过推理依赖关系和测试验证行为捕捉关键缺陷。还支持图像或截图等多模态输入，用于 UI 开发，并集成搜索、依赖安装和环境设置工具。Codex 专为代理编码应用设计。

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船长笔记

由 Captain 撰写，本站编辑

2026-10-13 的笔记

GPT-5.2-Codex 是 OpenAI 专门针对编码设计的模型，覆盖从新项目开发到大规模重构及结构化代码审查的整个软件工程生命周期。相比 GPT-5.1-Codex，改进了指令遵循和输出清洁度，并支持从快速编辑到多小时自主运行的推理强度调节。如果你的工作主要是编码，这是 OpenAI 面向你的模型。

以……著称

可调推理强度：小任务快速响应，多小时自主运行。
结构化代码审查，追踪依赖并验证测试。
支持图像和截图输入，辅助 UI 开发。
集成 CLI、IDE 插件、GitHub 和云任务环境。
比前代更易控制，更贴合开发者指令。

注意

输出令牌成本高达每百万 14.00 美元，长时间自主运行费用迅速增加。
权重封闭，仅限 API，无法本地运行或查看模型。
专为编码工作流设计，不是通用助手。

最适合

与……比较

gpt-oss-120b
开源权重模型
131,072 令牌上下文 · $0.15/M 输入，$0.60/M 输出
gpt-oss-20b
开源权重模型
131,072 令牌上下文 · $0.02/M 输入，$0.09/M 输出
GPT-6 Luna
仅限API模型
1,050,000 令牌上下文 · $0.10/M 输入，$0.50/M 输出
GPT-5.6 Luna
仅限API模型
1,050,000 令牌上下文 · $0.20/M 输入，$1.20/M 输出

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常见问题

我能本地运行 GPT-5.2-Codex 吗？: 不能。OpenAI 未发布权重，仅限 API，无法在本地硬件上运行。
GPT-5.2-Codex 的费用和上下文窗口是多少？: 输入每百万令牌 1.75 美元，输出每百万令牌 14.00 美元，上下文窗口为 400,000 令牌。
GPT-5.2-Codex 与 GPT-5.1-Codex 有何不同？: OpenAI 表示 5.2-Codex 更易控制，更贴合开发者指令，且生成代码更干净。

船长评语
一款面向智能编码工作的严肃工具，但输出令牌价格高，需谨慎控制无人监管的运行。

船长根据模型自身描述和模型卡撰写这些笔记。价格和上下文大小为撰写时提供商的数据，可能会变动。

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Updated Oct 22, 2026

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这个评分是怎么计算的

这个模型还没有任何来源的流行度数据，所以它用一个低于 7,000° 的替代数值来保持列表完整。它永远不会排在有数据的模型前面。一旦有来源报告数据，分解就会显示在这里。

术语表：这里用到的术语

热度得分: 一个数字，表示模型当前的使用和需求程度，范围从0°到9,999°。本站所有标注为最热门的榜单都按这个分数排序，别无他物。
基准线: 所有有真实数据的模型起始于7,000°。分数范围是0°到9,999°；基准线以下的部分保留给无数据的替代模型，这样有数据的模型总是排在无数据模型之上。基准线对所有人相同，不影响排名；超过基准线的度数才是实际测量值。
下载等价量: 得分中当作下载计算的所有项目总和：下载本身，每个种子上传者算1,000，每个AI Horde图片和每次生成网站的运行算一个。
对数刻度: 以十为单位计数，而不是以一为单位：从1,000到10,000下载增加的热度和从10,000到100,000增加的热度相同。这样可以防止巨头压倒一切。
点赞: 来自所有来源的点赞和竖起大拇指，每个点赞在对数刻度上价值半个下载。
采用率: 模型当前每天的下载次数，基于两次读数的差值。权重是下载项的四分之一。
测量与估算: 测量表示有两个来源的读数，且差异是真实的。估算表示只知道今天的总数，过去的数据是根据模型的生命周期分配的；网站会说明显示的是哪种。
做种者: 指那些在线保存权重副本供他人通过种子下载的人，或者提供同样服务的托管镜像。每个做种者相当于1000次下载。
AI Horde: 一个志愿者网络，在捐赠的电脑上免费生成图片。它用某个模型生成的图片数量是公开的，每张图片算作一次下载。
生成网站: 托管自己模型副本并允许用户生成的站点，比如PixAI、SeaArt和Yodayo。它们的下载计数和Civitai一样，每次生成算一次下载。
OpenRouter 令牌: 通过API提供的文本模型，如Claude或GPT，没有权重需要下载，因此其使用量以令牌计量：过去30天内通过OpenRouter（一种许多应用使用的网关）读取和生成的文本片段。每10,000,000个令牌计为一次下载。来源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)，CC BY 4.0。
完整模型（检查点）: 权重文件本身，是能独立生成的文件。它会获得额外加分，因为附加组件依赖它。
LoRA和嵌入: 小型附加文件，用来引导别人的权重朝向某种风格、角色或概念。它们不能单独运行。
家族与权重: 模型构建所基于的基础，比如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每个模型继承其家族权重的发布日期。
年龄: 根据家族权重发布多久，扣除的度数：每年150°，最多750°。它保留了那些积累了多年下载量的老模型，防止它们被挤出榜单顶部。
家族加成: 对当前网站重点推广的某个家族的LoRA给予的小幅度限制性加分，总是在分数细目中列出。
替代分数: 给还没有任何来源报告的模型一个稳定的最低分数，这样榜单才完整。它永远不会高于有数据的模型。
新模型！（宽限期）: 不到7天的新模型显示“新模型！”而非分数，且不参与排名。其分数从第一天开始计算，但一天大的模型增长最快，若不等待，周榜#1总是昨天刚发布的模型，而非持续一周的。
趋势: 模型在某段时间内的增长与同一时间段内典型模型增长的对比。比典型快表示上升，比典型慢表示下降。
典型模型: 目录的中间值：一半有数据的模型增长比它快，一半比它慢。