我可以在本地執行 GPT-5.2-Codex 嗎？

OpenAI | 400,000 代幣上下文 | 輸入 $1.75/M，輸出 $14.00/M。GPT-5.2-Codex 是 GPT-5.1-Codex 的升級版本，優化於軟體工程及編碼工作流程。適用於互動開發會話及長時間獨立執行複雜工程任務。支援從零開始構建專案、功能開發、除錯、大規模重構及程式碼審查。相較 GPT-5.1-Codex，5.2-Codex 更易引導，嚴格遵守開發者指令，產出更乾淨、高品質程式碼。推理努力可透過 reasoning.effort 參數調整。詳見文件Opens in new tab。Codex 可整合至 CLI、IDE 擴充、GitHub 及雲端任務等開發環境。動態調整推理努力，對小任務快速回應，對大型專案持續多小時運行。模型訓練用於結構化程式碼審查，透過推理依賴關係及測試驗證行為，捕捉關鍵缺陷。亦支援影像或截圖等多模態輸入以協助 UI 開發，並整合搜尋、依賴安裝及環境設定等工具使用。Codex 專為代理式編碼應用設計。

本模型的指南

開放權重、開源與僅API：你到底能做什麼

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全部指南

船長筆記

由 Captain 撰寫，內部編輯

2026-10-13 的筆記

GPT-5.2-Codex 是 OpenAI 專為完整軟體工程生命週期打造的程式碼模型，涵蓋從新專案開發到大型重構及結構化程式碼審查。相較 GPT-5.1-Codex，提升了指令遵循能力與輸出乾淨度，並可調整推理深度，從快速編輯到多小時自主運行皆適用。如果你的工作主要是程式碼，這是 OpenAI 為你打造的模型。

以...聞名

可調整推理深度：小任務快速完成，多小時代理運行持續推理。
結構化程式碼審查，追蹤依賴並驗證測試。
接受圖片與截圖，輔助 UI 開發。
整合 CLI、IDE 擴充、GitHub 與雲端任務環境。
比前代更易引導，指令遵循更貼近開發者需求。

注意

輸出代幣成本為每百萬 14.00 美元，長時間代理運行費用可能快速累積。
權重封閉，僅 API 提供，無法本地執行或檢視模型。
專為程式碼工作流程設計，非通用助理。

最適合

可嘗試的提示詞

重構混亂模組

這是一個隨著時間自然成長且難以維護的 Python 模組。請重構它：將職責拆分為命名良好的函數，移除重複，加入型別提示，並簡短說明任何不明顯的設計決策。請貼上你的模組。

審查程式碼關鍵缺陷

請對以下拉取請求差異進行結構化程式碼審查。先找出任何關鍵錯誤、安全問題或邏輯錯誤，再分別指出風格與可維護性問題。對每個問題說明重要性並建議具體修正。

從截圖建置功能

我附上一張 UI 設計截圖。請用 TypeScript 實作該表單的 React 元件。使用受控輸入、基本驗證（必填欄位、電子郵件格式）及提交處理器，將表單資料記錄到控制台。盡量貼近版面配置。

比較

gpt-oss-120b
開放權重模型
131,072 代幣上下文 · $0.15/M 輸入，$0.60/M 輸出
gpt-oss-20b
開放權重模型
131,072 代幣上下文 · $0.02/M 輸入，$0.09/M 輸出
GPT-6 Luna
僅限 API 模型
1,050,000 代幣上下文 · $0.10/M 輸入，$0.50/M 輸出
GPT-5.6 Luna
僅限 API 模型
1,050,000 代幣上下文 · $0.20/M 輸入，$1.20/M 輸出

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常見問題

我可以在本地執行 GPT-5.2-Codex 嗎？: 不行。OpenAI 未釋出權重，僅能透過 API 使用，無法在本地硬體執行。
GPT-5.2-Codex 的費用與上下文視窗是多少？: 價格為每百萬輸入代幣 1.75 美元，每百萬輸出代幣 14.00 美元，上下文視窗為 400,000 代幣。
GPT-5.2-Codex 與 GPT-5.1-Codex 有何不同？: OpenAI 表示 5.2-Codex 更易引導，指令遵循更貼近開發者，且輸出程式碼更乾淨。

船長評語
一款專為代理程式碼工作打造的嚴肅工具，但輸出代幣價格高，使用時應注意監控無人看管的運行。

船長根據模型自身描述與模型卡撰寫這些筆記。價格與上下文大小為撰寫時提供者資料，可能會變動。

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Updated Oct 22, 2026

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這個分數是怎麼累積的

這個模型目前還沒有任何來源的流行度數據，所以它會有一個低於 7,000° 的替代數字，讓列表保持完整。它永遠不會排在有數據的模型前面。一旦有來源報告數據，細項就會顯示在這裡。

詞彙表：這裡使用的術語

熱度分數: 一個數字，表示模型目前的使用和需求程度，範圍從 0° 到 9,999°。本網站所有標示「最熱門」的排行榜都是依此排序，沒有其他排序依據。
底線: 每個有實際數據的模型起始於 7,000°。分數範圍是 0° 到 9,999°；底線以下保留給沒有數據的模型，確保有數據的模型總是排名較前。底線對所有人相同，不影響排名；超過底線的度數才是評分依據。
下載等值: 分數中視為下載的所有項目加總：下載本身、每個種子節點算 1,000、每張 AI Horde 圖像和每次生成網站的執行算一。
對數刻度: 以十為單位計數，不是以一為單位：從 1,000 到 10,000 下載增加的度數，和從 10,000 到 100,000 增加的度數相同。這樣能防止巨頭壓過其他模型。
喜歡數: 來自各來源的讚和喜歡，每個在對數刻度上算半個下載量。
採用率: 模型目前每天的下載次數，根據兩次來源讀取的差異計算。權重是下載量的四分之一。
實測與估算: 實測表示有兩個來源的讀數，且差異是真實的。估算表示只知道今天的總數，過去的數據則分散在模型的整個生命週期；網站會說明顯示的是哪一種。
種子節點: 指在線上保留權重檔案供他人透過種子下載的人，或是提供相同服務的鏡像站。每一個種子節點算作1,000次下載。
AI Horde: 一個志願者網絡，利用捐贈的電腦免費生成圖片。它用某模型生成的圖片數量是公開的，每張圖片算作一次下載。
生成網站: 自己托管模型並讓人使用它生成圖片的網站，例如PixAI、SeaArt和Yodayo。它們的下載量和Civitai一樣，每次生成算一次下載。
OpenRouter 代幣: 透過 API 提供的文字模型，如 Claude 或 GPT，沒有權重可下載，因此使用量以代幣計算：過去30天內透過 OpenRouter（許多應用使用的閘道）讀取和生成的文字片段。每 10,000,000 代幣算作一次下載。來源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)，CC BY 4.0。
完整模型（檢查點）: 權重本身，是能獨立生成的檔案。它會有額外加分，因為其他附加檔案都依賴它。
LoRA和嵌入: 小型附加檔案，用來引導別人的權重走向某種風格、角色或概念。它們無法獨立運行。
家族與權重: 模型所建立的基礎，例如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每個模型都繼承其家族權重的發布日期。
年齡: 根據家族權重發布時間距今多久，扣除的度數：每年150°，最多750°。它會保留那些有多年累積下載的舊模型，防止它們從排行榜頂端消失。
家族加成: 針對本站目前推廣的某個家族的LoRA給予的小幅度限制加成，會在分解中顯示。
替代分數: 給尚無來源報告的模型一個穩定的最低分，讓列表保持完整。它永遠不會高於有數據的模型。
全新！(寬限期): 不到 7 天的新模型會顯示「全新！」而非分數，且不列入排名。分數從第一天開始計算，但一天大的模型成長最快，若不等待，週榜首將永遠是昨天剛出的模型，而非持續一週的。
趨勢: 模型在某段時間內的成長與典型模型同期成長的比較。比典型快表示上升，比典型慢表示下降。
典型模型: 目錄中的中間值：一半模型在該期間成長較快，一半較慢。

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