我现在最关心的问题很简单：如果 Codex 里的 ChatGPT 5.5 模型不可用，国内大模型里谁能顶上？
不是谁聊得更顺，也不是谁在榜单上更好看，而是谁能在 Codex 里接住我的真实开发工作流。
先把候选模型接进 Codex这次我没有打开几个网页，分别问 MiMo、千问和 GPT-5.5 同一个问题。
我先花了小半天，把 Codex 调用 MiMo、千问这些国内模型的链路跑通。然后再让它们回到同一套 Codex 桌面端、同一套技能、同一套任务流程里继续使用。
因为我要找的不是“回答漂亮的模型”，而是“GPT-5.5 不可用时，能不能顶上开发作业的模型”。
公司真正怕的，不是少一个聊天窗口，而是一条开发工作流突然断掉。
偏差不能假装不存在这里必须先承认：Codex 肯定最兼容 GPT-5.5。
它是 OpenAI 自己的开发入口，对自家模型的任务理解、工具调用和上下文协同，天然会更顺。
所以，把国内模型接进 Codex 以后再测，不能叫纯粹的裸模型评测。
但这正是公司选备用模型时绕不开的地方。备用模型不是榜单第二名，而是 GPT-5.5 掉线时，还能接住当前工作流的那一个。
如果一个模型能力不差，但放进 Codex 后频繁停下来、需要人不断接管，那它就还不能算真正顶上。
就目前这个问题，我会把千问放在第一优先级继续测。
原因不是我已经认定它全面胜出，而是它在工具链接入上更像一个可持续方案。Qwen Cloud 官方已经给了 Coding Plan 和 Codex 接入路径，“能不能稳定接入”本身就是选型条件。
MiMo 也值得继续测。
它的 V2.5 Pro 官方定位里强调 agent、复杂软件工程和长任务能力，方向是对的。更现实的是，这次我拿到了 7 亿 credits，相当于有一段低成本压测窗口，值得把它放进 Codex 里认真跑一轮。
其他模型也可以看，但没有进入同一套 Codex 作业链之前，都只能算候选，不算备用主力。
别人的 PK 只拿来补维度我也会看一些自媒体做的模型 PK。
这些内容有价值，但我不会照搬“谁赢了”。我只看它们有没有统一任务、贴近真实项目、记录人工接管、连续执行和长期成本。
因为我要解决的不是“谁看起来强”，而是“谁能在 GPT-5.5 不可用时，让团队继续工作”。
能不能顶上，看四件事我现在会用四个标准筛：接入是不是稳定，连续任务能不能往下走，人工接管次数有多少，成本是不是可预测。
这四件事比单次回答更重要。临时救火时，最怕配置半天还跑不起来；任务排出来以后，最怕每隔几步就停下来；成本看不清，最后也很难长期用。
所以我现在的安排是：先把千问作为国内备用主线压测，MiMo 因为有 7 亿 credits，保留为第二条低成本候选线。
这不是测评结论，也不是最终排名。
真正的结论，需要跑一段时间再说。至少要看同一批 Codex 任务里，谁更少停，谁更少需要人接，谁的成本更能接受。
DeepSeek 我也不会完全不看，只是暂时不放在这篇主线里。当前我手上更有条件马上压测的，是千问和 MiMo。
但方向已经很明确：备用模型不能等出事时再找。能不能顶上，必须提前放进真实工作流里跑。
如果你们最近也在用国内模型接 Codex，或者已经有 MiMo、千问、DeepSeek 的真实使用体验，也欢迎给我一些建议。我更想听的不是一句“谁强”，而是在哪类任务里稳定、在哪类任务里容易掉链子。
如果你也在用国内模型接 Codex，欢迎给我一些建议：哪一个模型在真实开发任务里更稳？