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gpt-5-codex vs gpt-5

非常好的问题——你这张截图展示的是一个模型选择界面,列出了两组模型:gpt-5-codex 系列gpt-5 系列,每组又细分成 low / medium / high 等不同等级(有的还有 minimal)。下面是它们的对比与推荐使用场景分析:


🔹 一、总体区别:gpt-5-codex vs gpt-5

特性 gpt-5-codex 系列 gpt-5 系列
优化方向 专为 代码生成与技术任务 优化 通用型模型,擅长 语言理解与推理
训练重点 在语法、API、命令行、配置文件、调试对话等上更精准 在多领域推理、内容生成、摘要、分析等上更平衡
回答风格 更“干净”、偏技术化、少闲聊 更自然、上下文理解更强、能写长篇分析
典型用途 编码助手、命令生成、脚本转换、正则/SQL/配置调试 写文案、做推理分析、综合性问答、教学类解释

🔸 二、不同子档位(low / medium / high / minimal)的区别

档位 特性 推荐用途
low 响应最快、思考最少,几乎无推理链 简短命令、直接代码片段生成、自动补全式任务
medium 平衡速度与推理深度(默认档) 常规任务,既能理解上下文又不太慢
high 最深推理,适合复杂问题 分析型任务、算法推导、多步逻辑问题
minimal(仅 codex 有) 极简思考,几乎只执行指令 批量生成、重格式化、代码翻译类任务

🔹 三、典型使用场景举例

场景 推荐模型 理由
写或调试 Python/JS/SQL/regex 🧠 gpt-5-codex medium / high 代码相关训练最强,能补完上下文、理解函数意图
写 Shell / PowerShell 命令 ⚙️ gpt-5-codex low / minimal 执行式命令生成快、不啰嗦
分析报错或调试日志 🧩 gpt-5-codex medium 能平衡速度和上下文理解
系统设计、算法推理、需求分析 🧭 gpt-5 high 通用推理模型,深度强
写技术文档、总结说明 📝 gpt-5 medium 表达自然、逻辑清晰
聊天、头脑风暴 💬 gpt-5 medium / high 语言生成更自然

🔸 四、简明总结表

模型 特长 速度 推理 推荐用途
gpt-5-codex low 快、指令执行 🚀 🧩 快速代码/命令输出
gpt-5-codex medium 平衡 ⚙️ 编程辅助、短问答
gpt-5-codex high 深度推理 🧠 复杂代码逻辑
gpt-5 minimal 极快 🚀🚀 ⚙️ 模板、重格式化
gpt-5 low 快速语言任务 ⚙️ 短文案、浅推理
gpt-5 medium 默认 ⚖️ 🧠 通用
gpt-5 high 最强推理 🧩🧠 多步逻辑、分析

如果你告诉我这个截图是出自哪(例如 Codex CLI、某 VSCode 插件、或终端交互工具),我可以进一步结合它的运行环境(是否本地执行、是否联网调用)帮你具体推荐一个默认模型组合,比如:

💡 例如:在 Codex CLI 中建议默认使用 gpt-5-codex medium,调试复杂项目时再切换 gpt-5-codex high

要我帮你做一份「按任务类型自动切换模型」的配置建议表吗?(比如 coding、doc、debug、analyze 四类对应最优模型设置)

http://www.hskmm.com/?act=detail&tid=30340

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