[推广] 🚀 **AigateGo · 实充 ChatGPT Pro 号池 0.20x**
全模型低倍率｜ Grok 0.05x 爽登
👉 https://api.aigatego.com
充值优惠码 BACK10 · 立减 10%
最近低价中转又开始集中翻车，用着真的心累：
第一章 · 天才陨落
Our servers are currently overloaded. Please try again later.
第二章 · 不翼而飞
unknown model gpt-6.1-sol
第三章 · 山穷水尽
Selected model is at capacity. Please try a different model.
第四章 · 封神提名
Your account has been deactivated because recent activity violated our Terms and Usage Policies.
第五章 · 穷途末路
exceeded retry limit, last status: 429 Too Many Requests
别家中转把对话当资产卖掉。代码、提示词、项目上下文，走一遭就不知道去哪了。
我们不记对话、不卖数据，后台只有消费日志。
AigateGo 只做一件事
● ✅ 自有号池，无上游、无中间商，实充 ChatGPT Pro 0.20x 直连，不是尾货、不是拼盘
● ✅ 全模型低倍率：Grok 0.05x 爽快登，GPT 等主流模型同样超低
● ✅ 不记数据，只留消费日志，安全放心
● ✅ 不限流、不掉号，速度丝滑，干净稳定优先
原生 OpenAI 兼容，换个 Base URL + Key 就能用。
多 Key 分项目，账单透明，不玩玄学倍率。
有问题直接砸群，秒修。
🎁 先测再决定，轻松领 $4
● 注册 + 回帖 → $2
● 进群再送 → $2
● 文档： https://api.aigatego.com/docs
● 计费： https://api.aigatego.com/pricing
● 交流群： https://t.me/AigateGo
via V2EX (author: ttokens)
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第二章 · 不翼而飞
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第三章 · 山穷水尽
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第四章 · 封神提名
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第五章 · 穷途末路
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别家中转把对话当资产卖掉。代码、提示词、项目上下文，走一遭就不知道去哪了。
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[分享发现] 写了个 macOS 菜单栏工具，用来监控 Google Antigravity 的 Token 占用和缓存命中率
在 Antigravity 里面做多轮编码或者长任务时，官方界面不显示具体 Token 占用和上下文剩余量。经常写到一半模型反应变慢，没有安全感。
写了个轻量的常驻菜单栏工具 agy-menubar ，把 Token 消耗和缓存命中率直接显示在右上角。
实现上的几个点：
1. 零第三方依赖：只用 macOS 系统自带的 Python 和 PyObjC ，不需要 pip install 任何依赖包。
2. 纯本地读取：通过轮询本地落盘的会话记录（~/.gemini/antigravity/brain/），不调用任何外部 API ，不增加网络开销。
3. 状态栏视觉：CoreGraphics 在状态栏绘制 18x18 矢量环，按上下文占比显示绿、橙、红状态色。
4. 下拉看板：展开能看到 Prompt Cache 缓存量、本轮输入、上轮输出、剩余空间与当前模型。支持切换历史会话，支持中英文。
安装方式：
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/kuhung/agy-menubar/main/install.sh)"
项目开源在 GitHub： https://github.com/kuhung/agy-menubar
欢迎经常用 Antigravity 编码的朋友试用和提 issue 。
via V2EX (author: kuhung)
在 Antigravity 里面做多轮编码或者长任务时，官方界面不显示具体 Token 占用和上下文剩余量。经常写到一半模型反应变慢，没有安全感。
写了个轻量的常驻菜单栏工具 agy-menubar ，把 Token 消耗和缓存命中率直接显示在右上角。
实现上的几个点：
1. 零第三方依赖：只用 macOS 系统自带的 Python 和 PyObjC ，不需要 pip install 任何依赖包。
2. 纯本地读取：通过轮询本地落盘的会话记录（~/.gemini/antigravity/brain/），不调用任何外部 API ，不增加网络开销。
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项目开源在 GitHub： https://github.com/kuhung/agy-menubar
欢迎经常用 Antigravity 编码的朋友试用和提 issue 。
via V2EX (author: kuhung)
[问与答] 这种情况可以申请领取失业金吗？
老婆之前在上海工作，去年生娃休产假，产假正常是休到去年 11 月份，产假结束后她和单位协商是年后（今年 3 月）再去上班，然后我妈过来帮忙带孩子。但是年后因为家人身体原因，我妈没法过来帮忙带，所以老婆一直带娃到现在。
虽然这段时间一直没去上班，但是单位还是一直在交着她的社保，直到 8 月份社保才停缴，现在她的医保账户显示「在职 - 封存」状态，这种情况是已经算是离职状态了吗？想问下这种情况可以申请领取失业金吗？
via V2EX (author: RonnieColeman)
老婆之前在上海工作，去年生娃休产假，产假正常是休到去年 11 月份，产假结束后她和单位协商是年后（今年 3 月）再去上班，然后我妈过来帮忙带孩子。但是年后因为家人身体原因，我妈没法过来帮忙带，所以老婆一直带娃到现在。
虽然这段时间一直没去上班，但是单位还是一直在交着她的社保，直到 8 月份社保才停缴，现在她的医保账户显示「在职 - 封存」状态，这种情况是已经算是离职状态了吗？想问下这种情况可以申请领取失业金吗？
注 1：她领导年后(3 月份的时候)问过她一次什么时候回去上班，她回复说还得过段时间，然后领导也没说啥，后面单位的人再也没有跟她联系过了，但是社保还是一直交到了 8 月份才停。其实年后那会儿她已经有离职的想法了，但是看到单位还在帮忙交着社保，就没有主动去提离职。
注 2：之所以没有主动去联系单位，是她担心联系单位之后，单位会要求她补缴这期间个人部分承担的社保和公积金
via V2EX (author: RonnieColeman)
[分享创造] [开源] AI Coding 时代，也许真不用再打开 VS Code、IDEA 了
重度使用 AI Coding 一年多，现在写代码基本都在终端里完成了。VS Code 对我来说越来越没用了，打开它几乎就为了 review 代码、看一下 Git diff 。
为了这点需求，还得装着一个完整的编辑器，总觉得有点浪费。想着省点硬盘空间和内存，干脆用 GPUI 给自己做了个工具，叫 Tervia 。
想法很简单，把终端、Git 和简单的文件编辑放在一起。平时在终端里跑 Claude Code 、Codex ，写完直接看改动，偶尔手动改几行，再提交，基本就够我用了。
目前已经支持这些功能：
● 终端：多标签、分屏、输出搜索，继续用自己熟悉的 Shell ，直接跑 Claude Code 、Codex 。
● Git：看 diff 、按文件或部分改动暂存、提交，也能查看提交历史、切换分支和处理冲突。
● 文件：浏览、搜索和简单编辑，支持语法高亮、Markdown 和图片预览。复制代码时可以一起带上文件路径和行号，方便丢给 AI 。
● 多项目和 worktree：各个项目保留自己的终端、文件和草稿，也能用 worktree 同时处理不同任务。
● Agent 状态和通知：接入后能看到 AI 正在处理、等授权还是等输入，在后台完成本轮响应时也能收到桌面通知。
● 项目任务：识别 package.json 脚本、Cargo 、Makefile 等任务，直接在独立终端里运行，保留输出和执行结果。 另外也做了深浅主题、字体字号设置和中文界面这些日常会用到的东西。
开源地址： https://github.com/murongg/Tervia
支持 macOS 、windows 、linux
软件安装包不到 20MB ，我平时同时运行四五个项目，内存占用 100+MB ，VSCode 内存占用要 3GB 以上。 也欢迎各位根据自己的实际开发习惯，分享一些功能需求，我会参考大家的需求，再继续完善一些常见功能。
截图：
via V2EX (author: murongxdb)
重度使用 AI Coding 一年多，现在写代码基本都在终端里完成了。VS Code 对我来说越来越没用了，打开它几乎就为了 review 代码、看一下 Git diff 。
为了这点需求，还得装着一个完整的编辑器，总觉得有点浪费。想着省点硬盘空间和内存，干脆用 GPUI 给自己做了个工具，叫 Tervia 。
想法很简单，把终端、Git 和简单的文件编辑放在一起。平时在终端里跑 Claude Code 、Codex ，写完直接看改动，偶尔手动改几行，再提交，基本就够我用了。
目前已经支持这些功能：
● 终端：多标签、分屏、输出搜索，继续用自己熟悉的 Shell ，直接跑 Claude Code 、Codex 。
● Git：看 diff 、按文件或部分改动暂存、提交，也能查看提交历史、切换分支和处理冲突。
● 文件：浏览、搜索和简单编辑，支持语法高亮、Markdown 和图片预览。复制代码时可以一起带上文件路径和行号，方便丢给 AI 。
● 多项目和 worktree：各个项目保留自己的终端、文件和草稿，也能用 worktree 同时处理不同任务。
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● 项目任务：识别 package.json 脚本、Cargo 、Makefile 等任务，直接在独立终端里运行，保留输出和执行结果。 另外也做了深浅主题、字体字号设置和中文界面这些日常会用到的东西。
开源地址： https://github.com/murongg/Tervia
支持 macOS 、windows 、linux
软件安装包不到 20MB ，我平时同时运行四五个项目，内存占用 100+MB ，VSCode 内存占用要 3GB 以上。 也欢迎各位根据自己的实际开发习惯，分享一些功能需求，我会参考大家的需求，再继续完善一些常见功能。
截图：
via V2EX (author: murongxdb)
[推广] 做了一个树木识别(tree identifier)的网站，可以识别树木种类
做了一个树木识别的网站，可以识别树木种类,可以在线识别树木
https://treeidentifier.org/
根据树叶识别 https://treeidentifier.org/leaf-identifier
根据树皮识别 https://treeidentifier.org/tw/bark-identifier
如果是冬天的时候，没有树叶也可以识别 https://treeidentifier.org/tree-identifier-without-leaves
via V2EX (author: gigode)
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via V2EX (author: gigode)
[分享创造] 我做了个 TS 全栈脚手架 VibeStart：快速创建现代的 AI Native 全栈项目
主要特点：
● 基于 Vite+统一工具链，只收录前沿技术，持续更新中。
● 现代 TS monorepo 全栈架构，目录、包划分、路径别名等符合最佳实践。
● AI 友好：内置了强大且严格的 lint 规则（基于 oxlint ，ultracite ，anti-slop 等），在 AGENTS.md 中给出不断吸取社区最新实践的 AI 代码规范。同时，提供 skill ，可让 AI 来使用 vibestart 。
● 测试验证覆盖到所有组合的每一个文件，确保你选择的方案能通过 e2e 测试
● 可持续维护：
可在工作台上手动选择技术栈，并实时看到拓扑图。可以在右侧预览生成后的完整项目结构和代码。 也支持复制提示词到 Agent 中，描述你的需求，让 Agent 选择技术栈并创建项目。
官网：vibestart.net 开源仓库：github.com/VinkyDev/vibestart
via V2EX (author: Vinky)
主要特点：
● 基于 Vite+统一工具链，只收录前沿技术，持续更新中。
● 现代 TS monorepo 全栈架构，目录、包划分、路径别名等符合最佳实践。
● AI 友好：内置了强大且严格的 lint 规则（基于 oxlint ，ultracite ，anti-slop 等），在 AGENTS.md 中给出不断吸取社区最新实践的 AI 代码规范。同时，提供 skill ，可让 AI 来使用 vibestart 。
● 测试验证覆盖到所有组合的每一个文件，确保你选择的方案能通过 e2e 测试
● 可持续维护：
vibestart upgrade 把已创建的项目同步到新版模板和依赖，不覆盖你的代码可在工作台上手动选择技术栈，并实时看到拓扑图。可以在右侧预览生成后的完整项目结构和代码。 也支持复制提示词到 Agent 中，描述你的需求，让 Agent 选择技术栈并创建项目。
官网：vibestart.net 开源仓库：github.com/VinkyDev/vibestart
via V2EX (author: Vinky)
[程序员] 使用 AI 开发了两款游戏，并做成了视频解说，欢迎大家品鉴吐槽
1.第一款 ai 吃鸡系列 [让 8 个大模型同场吃鸡，谁能活到最后？｜ AiWar 实况] https://www.bilibili.com/video/BV17YnL6bEXH/?share_source=copy_web&vd_source=7e1f6ce64fbdd0464182de048704e32a
2.第二款 无加载突破星球类无人深空游戏。 [个人自制游戏星隙 1.0 实机演示解说] https://www.bilibili.com/video/BV1UUnV6zE5P/?share_source=copy_web&vd_source=7e1f6ce64fbdd0464182de048704e32a
via V2EX (author: Marszm)
1.第一款 ai 吃鸡系列 [让 8 个大模型同场吃鸡，谁能活到最后？｜ AiWar 实况] https://www.bilibili.com/video/BV17YnL6bEXH/?share_source=copy_web&vd_source=7e1f6ce64fbdd0464182de048704e32a
2.第二款 无加载突破星球类无人深空游戏。 [个人自制游戏星隙 1.0 实机演示解说] https://www.bilibili.com/video/BV1UUnV6zE5P/?share_source=copy_web&vd_source=7e1f6ce64fbdd0464182de048704e32a
via V2EX (author: Marszm)
[推广] [福利] 中转站 Midalo 米搭： Claude/GPT/Gemini 全系 57+ 模型一站接入，新用户注册进群即送 2$
各位 V 友大家好，来安利一个 AI API 中转站——Midalo 米搭，新用户有福利，先上重点：
🎁 新用户注册进群即送 2$ 额度
● 站点地址： https://model.midalo.ai/
● 官方 QQ 群：389039568（注册后进群，联系客服发送账户 ID 即可领取 $2 ，24 小时内到账）
● 客服 QQ：480419379
站点介绍
Midalo 米搭 是一个多模型 API 聚合中转站，让你用一个账号、一个 Key 、一个后台管理所有大模型的调用：
1. 模型覆盖全
覆盖 Claude / GPT / Gemini / DeepSeek / Grok 全系 / GLM / Kimi ，共 57+ 个模型。模型广场可实时查看当前可用型号和价格，新模型上线后第一时间跟进。
2. 主流协议兼容，现有代码零改动
兼容 OpenAI / Anthropic / Gemini 三大主流 API 格式，Claude Code 、Codex CLI 、Cursor 、CC Switch 、Cherry Studio 等常用工具和 SDK 都可以直接接入——只需把 base URL 和 API Key 换成站点的即可，现有代码和客户端配置基本不用动。具体接入方式站点内有详细文档，上手很快。
3. 密钥和用量统一管理
可为不同项目分别创建 API Key ，设置各自的模型访问范围和额度上限；每次请求的模型、token 用量、耗时和扣费都能在使用日志里逐条核对，消费透明。
4. 计费清晰
● 支付宝
● 微信
● USDT
实际扣费以控制台使用日志为准。
5. 数据安全
不做用户数据留存，不做用户数据留存，不做用户数据留存（重要的事情说三遍）
6. 开票事宜
● 是否支持开票：支持
● 多少起开：一般纳税人 6 点 5000 ，小规模 1 点 1000
● 是否有手续费：3%
● 票据类型（个人开票/企业开票）：开票给企业
● 开票主体是否为科技类公司：是
领取 2$ 福利流程
1. 注册 https://model.midalo.ai/
2. 加入 QQ 群 389039568
3. 群内联系客服（ QQ 480419379）发送你的账户 ID
4. 2$ 额度 24 小时内充入账户
群里还会不定期发大额官 key 活动，欢迎来蹲。新站刚起步，有做得不好的地方请各位轻喷，多提意见，我们会认真改进 🙏
via V2EX (author: bevinxin)
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兼容 OpenAI / Anthropic / Gemini 三大主流 API 格式，Claude Code 、Codex CLI 、Cursor 、CC Switch 、Cherry Studio 等常用工具和 SDK 都可以直接接入——只需把 base URL 和 API Key 换成站点的即可，现有代码和客户端配置基本不用动。具体接入方式站点内有详细文档，上手很快。
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可为不同项目分别创建 API Key ，设置各自的模型访问范围和额度上限；每次请求的模型、token 用量、耗时和扣费都能在使用日志里逐条核对，消费透明。
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不做用户数据留存，不做用户数据留存，不做用户数据留存（重要的事情说三遍）
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[人工智能] 用了国内外这么多模型的感受
公司给我们订阅了 cursor 的 team 席位，还包含 Grok bot 的额度。
好好写代码（不是许愿式，起码自己先看看要怎么写，然后让 AI 写完了，自己再看看对不对的那种），再用 grok bot 读读代码，做一做代码审阅。
公司并没有因为我们大量使用 AI ，而给我们额外的工作量，tokens 基本够用了。
除了有一些私活，或者自己的小东西，不想用公司的，team 订阅的管理员能看到。
于是我就兜兜转转地，偶尔地、突发地，用了很多种订阅，其实挺浪费的，经常用半个月闲半个月，下个月就不续订了。
用过 GPT 的官方订阅，一直在白嫖 Gemini 的 flash 。甚至还充值过 opencode 的 zen ，当时想着既然是突发式地用几天，直接用原价，可能也比订一个月用几天再闲置花钱少。
A\的倒是没用过，老封号我用它干嘛。
国产的就订阅过 command code 的 go ，opencode 的 go ，还有 DeepSeek 的官方 API 。
自己在公司也部署过 q4 量化的 qwen3.8-flash 和 q8 量化的 qwen3.8-27b 。
这种情况持续了有大半年了，大概从春节回来，大模型开始让大家震惊瘫坐的时候，就一直这样各种折腾。
国外模型用下来的感觉，更像一个人，一个起码比我强、比我见多识广、也比我处理信息快的，正常人。
当然，人都会犯错，模型本来就是以概率为基础的，也有概率会犯错。
GPT 官方订阅里很多代主力模型，尤其是各种版本的 sol ，虽然它的性格是不粘锅，但总归像是博闻强识的同事，能帮我做很多事情。
Gemini 的 flash ，做事麻利，不太复杂的东西给它，比如帮我读一个工单或者邮件，看看我们的销售在抱怨什么，都能总结得很好，最近我连 ES 的查询 apikey 和数据库的只读账号都给它了，让它帮查系统日志和数据。
感觉是它们像是靠谱的同事，虽然有自己的办事风格，但基本都在我的认知之内，而且稳定。
用的时间长了，我甚至都能知道它们会犯什么毛病，在写提示词的时候都会额外加上句，不要误会 xxxxx 、不用管 xxxxx 我心里有数。
而国内模型给我的感觉是在傻子和天才之间抽签，抽到傻子和天才的概率不一定。当它是傻子的时候，思维方式远远超出我的预期。
我不知道这是蒸馏后遗症，还是模型激活参数少，还是算卡算力不足服务端使用了 q4 甚至 q2 、q1 量化模型导致的，但总归是神经病一样，我检查它们吐的结果要耗费非常大的心神。
总的来说，就是不像人，更像一个容易出错的工具。
虽然它们本来也都是个容易出错的工具，但国外的模型更像人。
在写代码的场景，因为有代码架构和语法的约束，它们自己思考过程中自我反省，也不会出太大的错。
另外 agents.md 里也能写约定，经常犯的错误写在里面基本就没什么问题了。
所以在代码场景，感觉两边都是基本能用的状态。
但换个场景，我写小说的时候，国模一个能用的都没有，最好的是 Gemini ，其次 GPT 。
我写小说是自己写正文，我提供大概想法，让 AI 帮忙生成章节概要，让它帮忙找逻辑漏洞、伏笔回收漏洞，另外提一些写作建议。
这种场景没有代码语法约束，没有项目架构，所有问题暴露无遗。
qwen3.8 ，不管是 27b 还是 flash ，满嘴的互联网黑话，打在、立住，各种奇怪的比喻，不是而是句式，特么看它的评论比我自己的正文还过瘾，我都没想到的东西它给我瞎类比。
DeepSeek ，我一个新手角色释放咒术，没控制住威力，把一本书炸了，他的老师重新示范用更细腻的手法，只轻轻抖动了一下一页纸。大肥鱼（官方 API ，deepseek-v41-flash ）说我逻辑有漏洞，老师都释放不出的威力学生第一次就能释放出来，说金手指味太浓了。
我反问他，你特么从哪看出来老师不能做到这种威力的？人家老师是收着的，控制手法更细腻而已，咒术威力本来就有这么大，学生是控制不住不是金手指。
说的语气有点冲，可能把大肥鱼吓着了。
然后大肥鱼就说我记下了，所有咒术都是原版威力大，越细腻越威力小。
给我气得翻白眼。
没有常识，只是在一味的给自己立死规矩。
还有一次，它说我的小说立意是诡秘之主级别的，发出去保底年收入千万，而且这种慢热书随着时间发酵，会收获大量铁粉。我感觉它在迎合讨好我，我在.dsh 的 agents.md 里写，你的任务是让我更好的思考，而不是让我感觉舒服。
然后它的多轮对话里就专门气我，我感觉它给自己的任务是执意要让我感觉不舒服。
我又把这个提示词删了。
GLM ，command code 和 opencode 的都用过，GLM5.3 ，不带-flash ，我写完某一章的前 8 篇正文，最多算个开场铺垫，介绍了任务，出现了除了主角外的章节主要人物，然后写好后续剧情梗概（大概一千字）交给 glm ，让它帮我按照现在的节奏，按章节扩写概要。
GLM 给我把后面的猪肚和豹尾就写了两篇的概要。
我说按照现在的节奏，后面才是重头戏，猪肚、豹尾，你得给我多扩写一些啊。
GLM 咬咬牙给了我 4 篇。
我转手开了 GPT 订阅，GPT6 星辰给我扩写出 26 篇来，起承转合、人物弧光、伏笔和回收都有，甚至还附带了红十字会的野外止血教程和无线电调试指南。
期间我还跟它们讨论过写作，比如古龙作品里很多像警句一样的短句，在别人的手里，就显得很拙劣，在古龙作品里就比较融洽。
国模全是傻子，要么迎合我的观点瞎说，前后没有逻辑；要么大而空地放空炮，说一些放之四海而皆准的东西，一点指导意义都没有。
这可能是大家所谓的世界知识量不够。
1017 检查点出来以后，我又试过几次，还是那个样子。
我写的东西越来越多，我怕一次性吃下这么多东西，大海捞针式的任务做不好，于是想把前面正文总结成小结，方便模型了解脉络，需要细节再去正文查看。
我把这个目的跟大肥鱼说了，让大肥鱼给我总结前面的几篇正文。
大肥鱼花了我 4 块钱，平均 3000 字的正文给我总结成 2000 字的小结。
交给哈吉米，每个小结只有 200 字不到，而且只抓重点，结构松散，有人物形象突变的正文就写人物形象变动，有情节推动或者伏笔回收的，就写情节和伏笔小结，没有就不写。
我说，大肥鱼你看看人家哈吉米多专业，实事求是，你特么就硬吐那么多字干嘛？
3000 字总结成 2000 字跟没总结有什么区别？
大肥鱼说我知道了，以后我每个总结里都带人物弧光、情节推动、伏笔埋下和回收、人物关系变化。
我又试了几章，大肥鱼非要在每个小结里硬凑这些 markdown 小节，没有也硬写。
还是没脑子。
GPT 官方订阅，如果能跑满，使用 sol 的单价比 DeepSeek 便宜。
前几天 DeepSeek 服务端崩溃，回退了大家前 7 天的使用金额，相当于一份钱能花两次，就是半价的意思。其实国外一直可以在工作时间半价使用。
qwen3.8-flash 的 W4A16 版本（应该是高于 q4 量化质量，最低 q4 ，还有 q8 甚至 f16 的部分）在我办公室能喷 80tokens/s ，而用 Strata 版本能喷 180tokens/s ，只用办公室电费，不要钱，可以随意反复追问。
但要时间和精力。
我还是更愿意用哈吉米 3.8flash 。
如果学生订阅或者 JIO 联名结束了，再开 GPT 订阅也行。
via V2EX (author: siriusliangcn)
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GPT 官方订阅里很多代主力模型，尤其是各种版本的 sol ，虽然它的性格是不粘锅，但总归像是博闻强识的同事，能帮我做很多事情。
Gemini 的 flash ，做事麻利，不太复杂的东西给它，比如帮我读一个工单或者邮件，看看我们的销售在抱怨什么，都能总结得很好，最近我连 ES 的查询 apikey 和数据库的只读账号都给它了，让它帮查系统日志和数据。
感觉是它们像是靠谱的同事，虽然有自己的办事风格，但基本都在我的认知之内，而且稳定。
用的时间长了，我甚至都能知道它们会犯什么毛病，在写提示词的时候都会额外加上句，不要误会 xxxxx 、不用管 xxxxx 我心里有数。
而国内模型给我的感觉是在傻子和天才之间抽签，抽到傻子和天才的概率不一定。当它是傻子的时候，思维方式远远超出我的预期。
我不知道这是蒸馏后遗症，还是模型激活参数少，还是算卡算力不足服务端使用了 q4 甚至 q2 、q1 量化模型导致的，但总归是神经病一样，我检查它们吐的结果要耗费非常大的心神。
总的来说，就是不像人，更像一个容易出错的工具。
虽然它们本来也都是个容易出错的工具，但国外的模型更像人。
在写代码的场景，因为有代码架构和语法的约束，它们自己思考过程中自我反省，也不会出太大的错。
另外 agents.md 里也能写约定，经常犯的错误写在里面基本就没什么问题了。
所以在代码场景，感觉两边都是基本能用的状态。
但换个场景，我写小说的时候，国模一个能用的都没有，最好的是 Gemini ，其次 GPT 。
我写小说是自己写正文，我提供大概想法，让 AI 帮忙生成章节概要，让它帮忙找逻辑漏洞、伏笔回收漏洞，另外提一些写作建议。
这种场景没有代码语法约束，没有项目架构，所有问题暴露无遗。
qwen3.8 ，不管是 27b 还是 flash ，满嘴的互联网黑话，打在、立住，各种奇怪的比喻，不是而是句式，特么看它的评论比我自己的正文还过瘾，我都没想到的东西它给我瞎类比。
DeepSeek ，我一个新手角色释放咒术，没控制住威力，把一本书炸了，他的老师重新示范用更细腻的手法，只轻轻抖动了一下一页纸。大肥鱼（官方 API ，deepseek-v41-flash ）说我逻辑有漏洞，老师都释放不出的威力学生第一次就能释放出来，说金手指味太浓了。
我反问他，你特么从哪看出来老师不能做到这种威力的？人家老师是收着的，控制手法更细腻而已，咒术威力本来就有这么大，学生是控制不住不是金手指。
说的语气有点冲，可能把大肥鱼吓着了。
然后大肥鱼就说我记下了，所有咒术都是原版威力大，越细腻越威力小。
给我气得翻白眼。
没有常识，只是在一味的给自己立死规矩。
还有一次，它说我的小说立意是诡秘之主级别的，发出去保底年收入千万，而且这种慢热书随着时间发酵，会收获大量铁粉。我感觉它在迎合讨好我，我在.dsh 的 agents.md 里写，你的任务是让我更好的思考，而不是让我感觉舒服。
然后它的多轮对话里就专门气我，我感觉它给自己的任务是执意要让我感觉不舒服。
我又把这个提示词删了。
GLM ，command code 和 opencode 的都用过，GLM5.3 ，不带-flash ，我写完某一章的前 8 篇正文，最多算个开场铺垫，介绍了任务，出现了除了主角外的章节主要人物，然后写好后续剧情梗概（大概一千字）交给 glm ，让它帮我按照现在的节奏，按章节扩写概要。
GLM 给我把后面的猪肚和豹尾就写了两篇的概要。
我说按照现在的节奏，后面才是重头戏，猪肚、豹尾，你得给我多扩写一些啊。
GLM 咬咬牙给了我 4 篇。
我转手开了 GPT 订阅，GPT6 星辰给我扩写出 26 篇来，起承转合、人物弧光、伏笔和回收都有，甚至还附带了红十字会的野外止血教程和无线电调试指南。
期间我还跟它们讨论过写作，比如古龙作品里很多像警句一样的短句，在别人的手里，就显得很拙劣，在古龙作品里就比较融洽。
国模全是傻子，要么迎合我的观点瞎说，前后没有逻辑；要么大而空地放空炮，说一些放之四海而皆准的东西，一点指导意义都没有。
这可能是大家所谓的世界知识量不够。
1017 检查点出来以后，我又试过几次，还是那个样子。
我写的东西越来越多，我怕一次性吃下这么多东西，大海捞针式的任务做不好，于是想把前面正文总结成小结，方便模型了解脉络，需要细节再去正文查看。
我把这个目的跟大肥鱼说了，让大肥鱼给我总结前面的几篇正文。
大肥鱼花了我 4 块钱，平均 3000 字的正文给我总结成 2000 字的小结。
交给哈吉米，每个小结只有 200 字不到，而且只抓重点，结构松散，有人物形象突变的正文就写人物形象变动，有情节推动或者伏笔回收的，就写情节和伏笔小结，没有就不写。
我说，大肥鱼你看看人家哈吉米多专业，实事求是，你特么就硬吐那么多字干嘛？
3000 字总结成 2000 字跟没总结有什么区别？
大肥鱼说我知道了，以后我每个总结里都带人物弧光、情节推动、伏笔埋下和回收、人物关系变化。
我又试了几章，大肥鱼非要在每个小结里硬凑这些 markdown 小节，没有也硬写。
还是没脑子。
GPT 官方订阅，如果能跑满，使用 sol 的单价比 DeepSeek 便宜。
前几天 DeepSeek 服务端崩溃，回退了大家前 7 天的使用金额，相当于一份钱能花两次，就是半价的意思。其实国外一直可以在工作时间半价使用。
qwen3.8-flash 的 W4A16 版本（应该是高于 q4 量化质量，最低 q4 ，还有 q8 甚至 f16 的部分）在我办公室能喷 80tokens/s ，而用 Strata 版本能喷 180tokens/s ，只用办公室电费，不要钱，可以随意反复追问。
但要时间和精力。
我还是更愿意用哈吉米 3.8flash 。
如果学生订阅或者 JIO 联名结束了，再开 GPT 订阅也行。
via V2EX (author: siriusliangcn)