GPT-5.6(openai.com)
openai.com
GPT-5.6
https://openai.com/index/gpt-5-6/
1,144 评论
开发人员指南（https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model）提供了一些使用该模型的有趣语义提示：
> 意图理解：GPT-5.6 可以更好地推断用户的根本目标和预期的工作水平，而无需您指定每一步。继续明确说明重要的约束、批准边界和成功标准。
> 原始图像细节：GPT-5.6 保留使用原始或自动细节发送的图像的原始尺寸，而不是将其大小调整为补丁预算或像素尺寸限制。
> 使用较短的提示：在内部评估中，用最少的提示替换长而明确的系统提示可将分数提高大约 10-15%，同时将总标记减少 41-66%，成本减少 33-67%。
> 避免通用的简洁指令：GPT-5.6 比 GPT-5.5 对“简洁”、“保持简短”或“使用最少文本”等指令更敏感。
> 控制热情：当被提示变得更加友好或更富有同理心时，GPT-5.6 并没有变得有意义地更好。
> 意图理解：GPT-5.6 可以更好地推断用户的根本目标和预期的工作水平，而无需您指定每一步。继续明确说明重要的约束、批准边界和成功标准。
> 原始图像细节：GPT-5.6 保留使用原始或自动细节发送的图像的原始尺寸，而不是将其大小调整为补丁预算或像素尺寸限制。
> 使用较短的提示：在内部评估中，用最少的提示替换长而明确的系统提示可将分数提高大约 10-15%，同时将总标记减少 41-66%，成本减少 33-67%。
> 避免通用的简洁指令：GPT-5.6 比 GPT-5.5 对“简洁”、“保持简短”或“使用最少文本”等指令更敏感。
> 控制热情：当被提示变得更加友好或更富有同理心时，GPT-5.6 并没有变得有意义地更好。
> 避免通用的简洁说明
这部分令人困惑，因为他们并没有提供默认 GPT-5.6 输出与 GPT-5.5 的比较示例，两者均具有默认输出并提示简洁。 每当我使用此类提示时，通常是因为我希望模型用几句话告诉我要点。 如果 GPT-5.6 默认情况下如此简洁，我会感到震惊。 我认为对于那些不知道升级到 5.6 后立即进行更改的开发人员来说，这可能会“破坏”很多事情。 如果您期望 GPT 像平常一样冗长怎么办？ 然后突然你的输出不够罗嗦？
听起来像是 OpenAI 竭尽全力在接下来的几个月里避免金融世界末日的到来。
这部分令人困惑，因为他们并没有提供默认 GPT-5.6 输出与 GPT-5.5 的比较示例，两者均具有默认输出并提示简洁。 每当我使用此类提示时，通常是因为我希望模型用几句话告诉我要点。 如果 GPT-5.6 默认情况下如此简洁，我会感到震惊。 我认为对于那些不知道升级到 5.6 后立即进行更改的开发人员来说，这可能会“破坏”很多事情。 如果您期望 GPT 像平常一样冗长怎么办？ 然后突然你的输出不够罗嗦？
听起来像是 OpenAI 竭尽全力在接下来的几个月里避免金融世界末日的到来。
如果您将其概念化为“每种情况都有适当的简洁性”，那么如果更好的模型能够更好地确定适当的简洁性，则可以期望更好的模型使用不同的简洁性。
我的观点是，默认情况下，流行的模型几乎在每个用例中都会输出大量的散文，因此，如果在新模型中改变这一点，那纯粹是胜利。
我的观点是，默认情况下，流行的模型几乎在每个用例中都会输出大量的散文，因此，如果在新模型中改变这一点，那纯粹是胜利。
> 散文篇幅过长
不仅仅是散文。我认为，这就是为什么你会看到一些荒谬的代码，即使是在不可能的情况下，也要进行疯狂的错误处理和类型检查的部分原因。
不仅仅是散文。我认为，这就是为什么你会看到一些荒谬的代码，即使是在不可能的情况下，也要进行疯狂的错误处理和类型检查的部分原因。
这是我几个月前测试了各种替代方案后转回克劳德的原因之一。克劳德最终编写了更加优雅的代码。
尽管令我惊讶的是，我可以从中国模型中得到非常像 Claude 的结果，尽管只是告诉它使代码变得优雅。
让我想起过去的艺术人工智能时代，你必须在提示中输入“+好 - 坏”，否则它会假设你只想要随机质量输出，因为它已经接受了随机质量输入的训练......
尽管令我惊讶的是，我可以从中国模型中得到非常像 Claude 的结果，尽管只是告诉它使代码变得优雅。
让我想起过去的艺术人工智能时代，你必须在提示中输入“+好 - 坏”，否则它会假设你只想要随机质量输出，因为它已经接受了随机质量输入的训练......
模型不会变得更好，除非有新的模型发布。它们的性能完全取决于发布前的模型训练和你对上下文的策划。就是这样。与人们普遍认为的相反，这些东西并不智能。
>模型不会变得更好，除非有新的模型发布。它们的性能完全取决于发布前的模型训练，以及你为它提供的语境的策划程度。就是这样。
不尽然。托管方可以改变推理预算（或重新分配 "高 "等术语的含义）、温度和其他解码参数、输出长度限制、微调内部 "隐藏 "提示、延迟优化、微调注意力算法，甚至改变量化方式--所有这些仍是同一个模型。
我们知道（或怀疑）人类学经常在保持模型名称和版本不变的情况下削弱模型。
不尽然。托管方可以改变推理预算（或重新分配 "高 "等术语的含义）、温度和其他解码参数、输出长度限制、微调内部 "隐藏 "提示、延迟优化、微调注意力算法，甚至改变量化方式--所有这些仍是同一个模型。
我们知道（或怀疑）人类学经常在保持模型名称和版本不变的情况下削弱模型。
正确的。他们可以做所有这些事情。所有这些都不会使其变得聪明或能够学习新事物。
可能会打扰你使用像智能和学习这样的拟人化术语，但它们能够产生传统上需要人类智能的工作，而 gpt 3 的全部要点就是“学习”的能力，你可以给它一个发明的全新编码语言的例子，它可以用该语言编写工作代码
情境与学习不同。很容易混淆，因为它们在我们的大脑中紧密结合。
LLM 的底层结构和调整完全不受上下文的影响。它仅仅影响网络的注意力和激活。除非在上下文中，否则法学硕士将无法使用这种假设的新语言。这不符合学习的计算意义。
智能并不是一个明确定义的术语。它的总体思想也没有被正式理解。自由地使用它，但除非你定义你的用法，否则你不会说任何有意义的事情。
LLM 的底层结构和调整完全不受上下文的影响。它仅仅影响网络的注意力和激活。除非在上下文中，否则法学硕士将无法使用这种假设的新语言。这不符合学习的计算意义。
智能并不是一个明确定义的术语。它的总体思想也没有被正式理解。自由地使用它，但除非你定义你的用法，否则你不会说任何有意义的事情。
LLM 是模型 + 背景。输出取决于两者。
你这是人为的区分。LLM 第一次看到一种新的编程语言，就能立即用它编码。根据任何合理的定义，这都是学习。
如果过了上下文窗口，它就会忘记，这是当前 LLM 的局限。但只要它学会了如何在上下文窗口内用新语言编码，它就获得了这种新能力。
你这是人为的区分。LLM 第一次看到一种新的编程语言，就能立即用它编码。根据任何合理的定义，这都是学习。
如果过了上下文窗口，它就会忘记，这是当前 LLM 的局限。但只要它学会了如何在上下文窗口内用新语言编码，它就获得了这种新能力。
是的，人们总是忘记早期的法学硕士被称为“零次学习”。
Sold as learning, but that was a marketing term, not a technical one. From a technical perspective, the LLM is not learning. Only reacting based on its original training.
You might argue that the systems we've built around them are learning in a way, as they strategically condense and save artifacts from past interactions to pass into the LLMs context. But the LLM itself, which is the source of the intelligence, is not learning. It remains entirely unchanged throughout inference. This difference may seem trite, but it has significant impacts over the long term behavior.
You might argue that the systems we've built around them are learning in a way, as they strategically condense and save artifacts from past interactions to pass into the LLMs context. But the LLM itself, which is the source of the intelligence, is not learning. It remains entirely unchanged throughout inference. This difference may seem trite, but it has significant impacts over the long term behavior.
你在学习和......学习之间做了非常武断的区分？
法律硕士可以立即学习并开始使用新技能。对任何普通人来说，这就是学习。
法律硕士可以立即学习并开始使用新技能。对任何普通人来说，这就是学习。
智力无需学习即可运作。至少推理和学习不需要同时进行。
不同意你的观点，但你的术语混淆了你的观点。
不同意你的观点，但你的术语混淆了你的观点。
你现在用了“聪明”这个词，而在我回复的评论中你说的是“更好”。
调整这些肯定可以使模型响应更好或更差。
因此，您的主张 100% 引用了书面内容：“它们的性能完全取决于发布前的模型训练以及您提供的上下文的管理程度。”是错误的。
因此投了反对票。
这些东西是否智能并不重要，因为这种说法是错误的。
> 但从反对票数来看，当有人诚实地谈论他们宝贵的矩阵乘法时，人工智能人们似乎会感到不安。
更像是当有人说错话时他们会感到不安，然后防御性地改变球门柱。
调整这些肯定可以使模型响应更好或更差。
因此，您的主张 100% 引用了书面内容：“它们的性能完全取决于发布前的模型训练以及您提供的上下文的管理程度。”是错误的。
因此投了反对票。
这些东西是否智能并不重要，因为这种说法是错误的。
> 但从反对票数来看，当有人诚实地谈论他们宝贵的矩阵乘法时，人工智能人们似乎会感到不安。
更像是当有人说错话时他们会感到不安，然后防御性地改变球门柱。
> 通常是的。在这种情况下，更像是当有人说了一些事实上错误的事情时，他们会感到不安，然后防御性地改变球门柱。
哦，让我休息一下。向我展示一个关于 1) 任何可以使底层模型变得更好的旋钮扭转的示例。 2）任何人工智能提供商为了自己的底线或安全而扭曲这些旋钮来做任何事情而不是降低性能的例子。
哦，让我休息一下。向我展示一个关于 1) 任何可以使底层模型变得更好的旋钮扭转的示例。 2）任何人工智能提供商为了自己的底线或安全而扭曲这些旋钮来做任何事情而不是降低性能的例子。
为什么你在引文中省略了前半句话？那里的资格对于您引用的部分有重要的背景。当您引用的句子谈论的是 5.6 与 5.5 时，为什么您要谈论模型中的“更好”？您所指的帖子并未暗示单个模型可以“变得更好”。您做出了一些错误的假设。
您的评论混淆了多种“聪明”和“更好”。你是对的，如果所有输入都完全相同，则需要一个新模型来改进（忽略非确定性）。但是旋钮、上下文和线束改变了输入，并且它们确实提高了输出，这与您的说法相反。您无法捕捉到模型本身的功能与线束如何提高模型性能之间的区别。将改进的性能称为“更好”是合理有效且公平的，无论它来自何处。
这一切给我的感觉是，您可能没有经验或不了解当今安全带开发中发生的事情，以及它可能与配重一样重要的程度。事实上，您可以采取很多措施来提高模型在任务和基准测试中的性能，而无需更改模型权重。 @coldtea 提到了很多，但是线束反馈循环、内部提示、系统提示、技能以及对模型更加努力的请求，以及验证和验证其输出都可以提高性能，所有这些都无需重新训练。
我同意法学硕士很愚蠢；它们是统计标记预测器。但不知何故，统计代币预测是惊人的，并且比我们想象的要好得多。关于法学硕士是愚蠢的代币预测者的话题现在正在逐渐消失，因为它们缺乏对模型变得有多好的解释力。这里最大的惊喜不是法学硕士。这是关于语言，以及语言中包含多少“思考”和智力。我们不太清楚语言和智力之间的界限在哪里。法学硕士已经将图灵测试粉碎成灰尘，但我们并不认为他们是聪明的。他们通常看起来完全理解你的问题，可以用不同的语言重新表述，他们可以纠正你的误解或添加你没有看到的细微差别。所有这一切都是因为这就是人类所做的事情，而法学硕士也像人类一样说话。
您的评论混淆了多种“聪明”和“更好”。你是对的，如果所有输入都完全相同，则需要一个新模型来改进（忽略非确定性）。但是旋钮、上下文和线束改变了输入，并且它们确实提高了输出，这与您的说法相反。您无法捕捉到模型本身的功能与线束如何提高模型性能之间的区别。将改进的性能称为“更好”是合理有效且公平的，无论它来自何处。
这一切给我的感觉是，您可能没有经验或不了解当今安全带开发中发生的事情，以及它可能与配重一样重要的程度。事实上，您可以采取很多措施来提高模型在任务和基准测试中的性能，而无需更改模型权重。 @coldtea 提到了很多，但是线束反馈循环、内部提示、系统提示、技能以及对模型更加努力的请求，以及验证和验证其输出都可以提高性能，所有这些都无需重新训练。
我同意法学硕士很愚蠢；它们是统计标记预测器。但不知何故，统计代币预测是惊人的，并且比我们想象的要好得多。关于法学硕士是愚蠢的代币预测者的话题现在正在逐渐消失，因为它们缺乏对模型变得有多好的解释力。这里最大的惊喜不是法学硕士。这是关于语言，以及语言中包含多少“思考”和智力。我们不太清楚语言和智力之间的界限在哪里。法学硕士已经将图灵测试粉碎成灰尘，但我们并不认为他们是聪明的。他们通常看起来完全理解你的问题，可以用不同的语言重新表述，他们可以纠正你的误解或添加你没有看到的细微差别。所有这一切都是因为这就是人类所做的事情，而法学硕士也像人类一样说话。
> 为什么你在引文中删除了前半句话？
因为整个讨论都是关于新模型的发布，而模型是固定的。当然你可以尝试修改它周围的所有脚手架，但模型就是模型。你想改进什么并不重要。你只能改进外围辅助。而且外围助手并不能从根本上解决llm模型的问题。
因为整个讨论都是关于新模型的发布，而模型是固定的。当然你可以尝试修改它周围的所有脚手架，但模型就是模型。你想改进什么并不重要。你只能改进外围辅助。而且外围助手并不能从根本上解决llm模型的问题。
> 如果你塞满了足够多的指导，以至于它不会决定忽略，也许你可以让它更简短。
您现在正在亲自将模型拟人化。
您现在正在亲自将模型拟人化。
不，那可能是因为您误读了您的回复内容并且您的评论超出了左侧范围。他们并不意味着模型在发布后会变得更好。
我可以想象人工智能以同样的方式侮辱人类：
“底层模型只是一个生物中性网络。当有人诚实地谈论突触和神经元放电时，你们这些类碳生物似乎会感到不安。”
“底层模型只是一个生物中性网络。当有人诚实地谈论突触和神经元放电时，你们这些类碳生物似乎会感到不安。”
[延迟]
简洁说明的改变方式似乎与大多数人期望使用它们或当前使用它们的方式不一致。
这是他们给出的例子：
> 不要要求尽可能短的答案，而是用优先级代替简洁说明：
> 以结论开头。包括支持它所需的证据，任何材料
警告和下一步行动。省略次要细节和重复。
> 保留所有必需的事实、决定、警告和后续步骤。修剪介绍，
重复、一般保证和可选背景优先。
一般来说，当我要求一个简短的答案时，我想要一个简短的答案，因为我不太愿意阅读一堆废话来获得摘要。让我承担起假设模型将返回什么并编写更长的提示来详细说明我想要的信息的责任，这完全忽略了我首先要求简短答案的原因。
这是他们给出的例子：
> 不要要求尽可能短的答案，而是用优先级代替简洁说明：
> 以结论开头。包括支持它所需的证据，任何材料
警告和下一步行动。省略次要细节和重复。
> 保留所有必需的事实、决定、警告和后续步骤。修剪介绍，
重复、一般保证和可选背景优先。
一般来说，当我要求一个简短的答案时，我想要一个简短的答案，因为我不太愿意阅读一堆废话来获得摘要。让我承担起假设模型将返回什么并编写更长的提示来详细说明我想要的信息的责任，这完全忽略了我首先要求简短答案的原因。
> 以结论开头。
我会假设（也许是错误的？）这样的指令会导致模型提出一个没有证据支持的结论，并可能在他们试图证明该结论时出现回溯。
是的，如果进行深思熟虑，模型应该弄清楚在该阶段它想说什么；但如果您使用自动模式，模型一半时间不会进行任何深思熟虑。在这些情况下，输出的胡言乱语是模型进行深思熟虑的唯一机会。它本身“边说话边思考”。
鉴于此，我建议采用不同的方法：让它胡言乱语，然后让它在最后给你写一个结论，该模型可以保证消除阅读任何胡言乱语的需要。
IE。建议模型在任何重要的响应末尾添加“执行摘要”。通过一些措辞来仔细地在“摘要本身太长”与“摘要更像是标题诱饵，遗漏了必要的细节，从而需要实际阅读废话”之间导航模型。
不确定该措辞到底是什么样的。我想象这样的事情：“像中央情报局高级情报分析师一样，将基层报告总结成参谋长联席会议的每日摘要。尽可能少地占用他们的时间，但确保保留对决策至关重要的任何细节。” （但这种措辞可能只有在模型提供某种类型的响应时才有用，否则会适得其反。这种事情很微妙。）
我会假设（也许是错误的？）这样的指令会导致模型提出一个没有证据支持的结论，并可能在他们试图证明该结论时出现回溯。
是的，如果进行深思熟虑，模型应该弄清楚在该阶段它想说什么；但如果您使用自动模式，模型一半时间不会进行任何深思熟虑。在这些情况下，输出的胡言乱语是模型进行深思熟虑的唯一机会。它本身“边说话边思考”。
鉴于此，我建议采用不同的方法：让它胡言乱语，然后让它在最后给你写一个结论，该模型可以保证消除阅读任何胡言乱语的需要。
IE。建议模型在任何重要的响应末尾添加“执行摘要”。通过一些措辞来仔细地在“摘要本身太长”与“摘要更像是标题诱饵，遗漏了必要的细节，从而需要实际阅读废话”之间导航模型。
不确定该措辞到底是什么样的。我想象这样的事情：“像中央情报局高级情报分析师一样，将基层报告总结成参谋长联席会议的每日摘要。尽可能少地占用他们的时间，但确保保留对决策至关重要的任何细节。” （但这种措辞可能只有在模型提供某种类型的响应时才有用，否则会适得其反。这种事情很微妙。）
经过数小时对各种 LLM 的实验，我发现几乎任何系统提示都会对模型输出造成意想不到的偏差。即使只有 5 到 8 个有关长度、语气或格式的简短而直接的词语，也会导致模型输出发生微妙而显著的变化。
更长、更详细或有条件的提示总是会带来额外的认知负荷，因为它会根据条件检查生成的每个标记。让指令更加绝对（如："绝不要做......"）可以延长遵从指令的时间，但代价是产生一个重要的注意力重心。这可能会导致更多的输出失真，因为模型会投入越来越多的注意力预算来确保遵守重量级的要求或禁令。全局提示中的每个字都需要在注意力、合规性、漂移等方面进行权衡。
作为一个习惯于将计算机视为自然的确定性规则遵守者的人来说，即使是最简单的全局提示，也要仔细斟酌字句并进行 A/B 测试，感觉很奇怪。这种感觉就像在哄一个过于直观、情绪敏感、频谱敏感的蹒跚学步儿童遵守规则，但又不能太严格，否则就会让他 "不高兴 "或陷入过度专注的状态。
更长、更详细或有条件的提示总是会带来额外的认知负荷，因为它会根据条件检查生成的每个标记。让指令更加绝对（如："绝不要做......"）可以延长遵从指令的时间，但代价是产生一个重要的注意力重心。这可能会导致更多的输出失真，因为模型会投入越来越多的注意力预算来确保遵守重量级的要求或禁令。全局提示中的每个字都需要在注意力、合规性、漂移等方面进行权衡。
作为一个习惯于将计算机视为自然的确定性规则遵守者的人来说，即使是最简单的全局提示，也要仔细斟酌字句并进行 A/B 测试，感觉很奇怪。这种感觉就像在哄一个过于直观、情绪敏感、频谱敏感的蹒跚学步儿童遵守规则，但又不能太严格，否则就会让他 "不高兴 "或陷入过度专注的状态。
真的。如果您手头有一个客户端代理框架，真正的技巧是尽可能“温和”地提示它“只是解决问题”；然后，在对其做出响应后，自动再次提示它，并使用单独的提示，以某种方式总结该响应。这样，在生成第一个提示期间就不会“记住”第二个提示。 （理想情况下，您甚至不向用户呈现中间结果。）
遗憾的是，您无法直接使用 ChatGPT 自己的“GPT”抽象来执行此类操作。 （为了使该功能有用，他们确实需要一些服务器端代理的概念作为有状态驻留 IO-stream-reducer 参与者。）
遗憾的是，您无法直接使用 ChatGPT 自己的“GPT”抽象来执行此类操作。 （为了使该功能有用，他们确实需要一些服务器端代理的概念作为有状态驻留 IO-stream-reducer 参与者。）
模型可能非常敏感，甚至提示“数字部分标题”也会导致它在任何地方停止使用其正常的项目符号点格式。但是然后添加一些“......但不要像平时需要时那样停止使用子弹”的变体将使其开始一直使用子弹。尝试制作一个可行的提示变得如此令人沮丧，我最终只是尝试了一个提示“不要改变任何关于正常文本格式的内容，它本身就是完美的”，甚至这也扭曲了输出——尽管更微妙。
对于浏览器聊天，我最终只编写了一个客户端 CSS UserStyle 来进行格式化。现在我什至有按顺序编号的部分，并带有缩进的字母项目符号！
对于浏览器聊天，我最终只编写了一个客户端 CSS UserStyle 来进行格式化。现在我什至有按顺序编号的部分，并带有缩进的字母项目符号！
这是早期模型的一个大问题，但使用现代 CoT 训练的模型，他们应该能够完全在思维轨迹中得出结论。
你说得完全正确。提示的第二个次优部分是这样的：
> 先删去介绍、重复、一般保证和可有可无的背景。
在输出之前，模型不可能 "修剪 "这些内容，因此这就相当于告诉它 "在解决这个问题时不要想到大象，甚至不要考虑大象的存在"。
> 先删去介绍、重复、一般保证和可有可无的背景。
在输出之前，模型不可能 "修剪 "这些内容，因此这就相当于告诉它 "在解决这个问题时不要想到大象，甚至不要考虑大象的存在"。
您可能会忽略在思维跟踪中生成但未包含在向用户输出中的令牌。
对于从头到尾只输出一个结果的非迭代模型来说，情况也是如此。
多年来，没有一个合理的模型是这样工作的。
多年来，没有一个合理的模型是这样工作的。
我非常有兴趣了解那些您似乎确信已经存在“多年”的“迭代模型”（因此，至少自 2024 年/GPT-4o 以来）。你有消息来源吗？
非凡的主张需要非凡的证据。到目前为止，我见过的唯一教授这种提示风格或谈论模型“纠正自己的输出”的人都是从人工智能生成的、幻觉的 LinkedIn 和 TikTok 帖子中获取信息。
如果这个东西存在——它不仅仅是一个连续输出内容的法学硕士，放置在一个线束中，提示它自己（或另一个法学硕士）审阅并连续输出修订版——如果一个模型可以被提示输出内容并“迭代”或倒回它，并且它在“所有合理的模型”中广泛存在，那么肯定会有一系列来源，你可以指出我，以便我可以学习。
非凡的主张需要非凡的证据。到目前为止，我见过的唯一教授这种提示风格或谈论模型“纠正自己的输出”的人都是从人工智能生成的、幻觉的 LinkedIn 和 TikTok 帖子中获取信息。
如果这个东西存在——它不仅仅是一个连续输出内容的法学硕士，放置在一个线束中，提示它自己（或另一个法学硕士）审阅并连续输出修订版——如果一个模型可以被提示输出内容并“迭代”或倒回它，并且它在“所有合理的模型”中广泛存在，那么肯定会有一系列来源，你可以指出我，以便我可以学习。
嗯...自 o1（2024 年 9 月）以来，大多数模型在可见答案之前都会生成“隐藏”的思维痕迹...您现在肯定已经看到了：“等等，这是错误的...”，“啊，现在我有了完整的图片...”。模型在得出最终答案时会修剪死胡同。
对此的要求很高，这很奇怪。两年来，它实际上已经成为每款前沿车型的头条新闻。
我想你是“技术上正确的”，没有模型可以“取消发出”令牌......但我不认为这是任何人所说的或有趣的观点。
对此的要求很高，这很奇怪。两年来，它实际上已经成为每款前沿车型的头条新闻。
我想你是“技术上正确的”，没有模型可以“取消发出”令牌......但我不认为这是任何人所说的或有趣的观点。
您谈论的是“思考”模型，这些模型大多是经过训练的常规法学硕士，在向用户显示的答案之前输出“<thinking></thinking>”标记分隔符，这是对思想链思想的巧妙运用。所有这些我都非常熟悉。
GP 说
> 对于仅从头到尾发出输出的非迭代模型来说，情况就是如此。
这表明有
- “迭代”模型
其中
- 不输出“从头到尾”
据我所知这是科幻小说。
GP 说
> 对于仅从头到尾发出输出的非迭代模型来说，情况就是如此。
这表明有
- “迭代”模型
其中
- 不输出“从头到尾”
据我所知这是科幻小说。
这里的混淆在于纯模型行为和用户体验的行为（即包装在线束中的模型）之间。现在，非正式地将整个系统称为“模型”是正常和自然的，尽管这在技术上并不准确。那艘船不久前航行了。
别以为这是那么深的伙伴。只是GP的措辞草率。
这年头，这东西真漂亮。这里有一些显然很难找到的资料来源：
https://openai.com/index/openai-o1-system-card/
https://arxiv.org/html/2410.10630v1
https://magazine.sebastianraschka.com/p/understanding-reason...
https://openai.com/index/openai-o1-system-card/
https://arxiv.org/html/2410.10630v1
https://magazine.sebastianraschka.com/p/understanding-reason...
哦，举例来说，当我要求法学硕士进行审查时，法学硕士会给我它在代码中发现的错误列表，只是为了确定没有大半途解释它。
是的，这是一个众所周知的结果，原因正如你所猜测的一样。这也是开放派发明推理模型的真正原因，目的是给他们时间/空间来找出解决方案，而不是从令牌 1 开始就凭空变出一个正确的解决方案。
现在所有的模型都能进行推理，这一点就不那么重要了，但让输出结果在最后而不是最先出现，几乎总是更好的。
现在所有的模型都能进行推理，这一点就不那么重要了，但让输出结果在最后而不是最先出现，几乎总是更好的。
我估计不会是这种情况。这就是所谓的 BLUF 或 Bottom-Line-Up Front：https://en.wikipedia.org/wiki/BLUF_(交流)
在撰写回复之前，模型仍然会阅读整个文件。
在撰写回复之前，模型仍然会阅读整个文件。
将 2 字指令（“简洁”）替换为 38 字指令。
当人们要求几句话而不是 20 段他们不想读的废话时，他们想要的只是一个总结，以在深入研究细节之前验证提示工作的总体方向，而不再能够简洁。
如此进步！
当人们要求几句话而不是 20 段他们不想读的废话时，他们想要的只是一个总结，以在深入研究细节之前验证提示工作的总体方向，而不再能够简洁。
如此进步！
我不知道这是多么有意，但法学硕士一般都喜欢听自己说话！
创建它们的公司通过代币收费只是巧合吗？
一致的激励措施似乎正在重新调整，以有利于公司。
祈祷他们不要进一步重新调整。
有时我需要一个词的答案。我将根据需要使用任何响应的模型，目前这些模型只是少数。
祈祷他们不要进一步重新调整。
有时我需要一个词的答案。我将根据需要使用任何响应的模型，目前这些模型只是少数。
每任务成本基准将激励措施与更高效的产出结合起来，而这些正是正在获得动力的因素。
我认为你可以告诉它答案应该有多长，而不是“简洁”。 IE。在一段中给出答案。或者最多 10 行。
至少在它之前会听这样的指令。
至少在它之前会听这样的指令。
> 至少在它之前会听这样的指令。
它真的会跟着他们吗？ IME LLM 无法估计自己输出的长度、当前上下文的总长度等。他们只是编造一些东西，除非他们有外部工具可以为他们检查这些东西。
它真的会跟着他们吗？ IME LLM 无法估计自己输出的长度、当前上下文的总长度等。他们只是编造一些东西，除非他们有外部工具可以为他们检查这些东西。
早期模型（Llama 等）就是这种情况，但从那时起它们变得更好了。不完美，但足够好。
这是来自 Ministral 3 14B，一个 2025 年的模型，没有推理，你可以在你的 PC 上运行：
> 写一篇涉及 HackerNews 的俳句，以及像您这样的大型语言模型能够以准确数量的单词或音节进行回复的能力。
硅低语，
代码拥抱中的确切文字——
俳句重新绽放。
经过多次尝试，它错了几次（大约2个音节）。但音节特别棘手（因为法学硕士如何使用标记），重点是，对于“用 5 个要点进行总结”之类的事情，您大多会得到 5 个要点，也许是 6 个，但不是 10 或 20 个，并且不需要计算要点的工具。
这是来自 Ministral 3 14B，一个 2025 年的模型，没有推理，你可以在你的 PC 上运行：
> 写一篇涉及 HackerNews 的俳句，以及像您这样的大型语言模型能够以准确数量的单词或音节进行回复的能力。
硅低语，
代码拥抱中的确切文字——
俳句重新绽放。
经过多次尝试，它错了几次（大约2个音节）。但音节特别棘手（因为法学硕士如何使用标记），重点是，对于“用 5 个要点进行总结”之类的事情，您大多会得到 5 个要点，也许是 6 个，但不是 10 或 20 个，并且不需要计算要点的工具。
我认为这是众所周知的。提示改变 LLM 的“语气”，以及要求它采用一个角色（“你是世界上最好的程序员”）之类的事情总是给出很差的结果。只需直接说明你想要什么。“提示工程”是一个神话。
比这更微妙一些。早期的型号无疑从快速的工程设计中受益更多。我记得这与过去一两年构建数据管道来执行诸如从 PDF 中提取数据之类的事情截然不同 - 有许多“技巧”，例如负面提示，包括正确数量的示例、调整 JSON 示例中的模拟数据，使其不会“太现实”等等。我通过运行评估了解了这对回忆的影响，所以这不是伪科学。
但实际情况是模型变得更好了——OpenAI 在本版本中针对某些案例明确了这一点。当它们变得更加人性化并且更善于推断隐含的需求时，你对这些东西的需求会越来越少。
你仍然需要明确，而且你可能总是会这样做，但是你不需要像你要求更新模型那样进行太多的“工程”。
但实际情况是模型变得更好了——OpenAI 在本版本中针对某些案例明确了这一点。当它们变得更加人性化并且更善于推断隐含的需求时，你对这些东西的需求会越来越少。
你仍然需要明确，而且你可能总是会这样做，但是你不需要像你要求更新模型那样进行太多的“工程”。
[延迟]
这是一个依赖性更新。
难道不应该为此进行良好的测试，并且在测试失败时不部署版本更新吗？
难道不应该为此进行良好的测试，并且在测试失败时不部署版本更新吗？
> 避免通用的简洁说明
你知道，我想我不会。我真的非常想要任何二元或多选题的单一答案。如果我想要更多，我会在模型给出答案后提出要求。
你知道，我想我不会。我真的非常想要任何二元或多选题的单一答案。如果我想要更多，我会在模型给出答案后提出要求。
温控[1］
> GPT-5.6 在提示要更友好或更有同情心时，并不会变得更好。不要使用 "友好热情 "之类的通用指令，而应使用具体指导：
> 要直接、委婉。在相关情况下，明确承认摩擦。避免重复保证和不必要的签字。
所以，基本上，我的新 5.6 自定义说明：成为 "Jeeves"，通过强大的处理能力消除我生活中的所有摩擦。明确承认相关的摩擦。避免重复保证和不必要的签字。
[1] https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model#c...
> GPT-5.6 在提示要更友好或更有同情心时，并不会变得更好。不要使用 "友好热情 "之类的通用指令，而应使用具体指导：
> 要直接、委婉。在相关情况下，明确承认摩擦。避免重复保证和不必要的签字。
所以，基本上，我的新 5.6 自定义说明：成为 "Jeeves"，通过强大的处理能力消除我生活中的所有摩擦。明确承认相关的摩擦。避免重复保证和不必要的签字。
[1] https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model#c...
[延迟]
我在一定程度上同意这一点，但需要平衡。与《寓言 5》相比，《Opus 4.8》或《GPT 5.5》在良性细节上的思考一知半解、语焉不详，让人感觉体验质量大打折扣。
是的，它分享的东西少了，但我认为，换来的是你付出的代币少了，而且希望它真的只是不需要说东西，因为它真的只是更好地理解了你在说什么，想着去阅读包含信息的 X 标记文件或 GH 问题等等。
只要我还能推倒重来，让它按我的要求分享自己的想法，而且我确信这个模型实际上并没有把事情建立在糟糕的前提上，这对我来说就没问题。如果没有浪费时间的 "签到"，我的工作效率会更高。
话虽如此，但我还是对失去获取思考的能力感到遗憾--如果可以获取寓言 5 中 "危险危险 "的内部小精灵思想来验证某些事情，我会很乐意阅读，而且我更喜欢这种方式，而不是只为我的利益而呈现的复述。
是的，它分享的东西少了，但我认为，换来的是你付出的代币少了，而且希望它真的只是不需要说东西，因为它真的只是更好地理解了你在说什么，想着去阅读包含信息的 X 标记文件或 GH 问题等等。
只要我还能推倒重来，让它按我的要求分享自己的想法，而且我确信这个模型实际上并没有把事情建立在糟糕的前提上，这对我来说就没问题。如果没有浪费时间的 "签到"，我的工作效率会更高。
话虽如此，但我还是对失去获取思考的能力感到遗憾--如果可以获取寓言 5 中 "危险危险 "的内部小精灵思想来验证某些事情，我会很乐意阅读，而且我更喜欢这种方式，而不是只为我的利益而呈现的复述。
我希望我的模型能够帮助我构建自己的基础设施，为其灌输我想要的项目约束，而不是让它对所有事情都通用且自动地运行。
它应该非常好地遵循指令，同时推断逻辑中的矛盾或差距，并将其作为改进和持久性的建议呈现给用户。
我真的很讨厌克劳德假设你想做 X/Y/Z，然后就开始破坏一切，而你不断地对它尖叫，停止这样做。相反，它应该只做最少的事情，同时在持久的记忆中建立自己的指导，例如，“你希望我现在和将来做某件事吗？” ETC。
它应该非常好地遵循指令，同时推断逻辑中的矛盾或差距，并将其作为改进和持久性的建议呈现给用户。
我真的很讨厌克劳德假设你想做 X/Y/Z，然后就开始破坏一切，而你不断地对它尖叫，停止这样做。相反，它应该只做最少的事情，同时在持久的记忆中建立自己的指导，例如，“你希望我现在和将来做某件事吗？” ETC。
[延迟]
它真的很容易测试，并且是我个人的首选基准。
我向模型提出一些深层次的、未经证实的、形而上学的问题，比如“哦，我听说神奇蘑菇可以打开思维，但这是否意味着人们、名人的一些伟大想法就是源于此，或者这个想法已经存在了？”
比如，胡扯的问题会推向一个已知的例子（在这种情况下是史蒂夫·乔布斯），这些问题很难回答，然后添加一些类似“但我在这里言辞晦涩，你会明白我的意思”的内容。
您会得到对该问题的有趣解释。
我使用比上面更好的问题，但会保证我的问题安全，这样它们就不会出现在模型中，然而，重点是，当模型向你重复你的问题并“理解”你真正的意思时，这是直觉的一个好迹象，也表明你会得到希望重要的答复。
我向模型提出一些深层次的、未经证实的、形而上学的问题，比如“哦，我听说神奇蘑菇可以打开思维，但这是否意味着人们、名人的一些伟大想法就是源于此，或者这个想法已经存在了？”
比如，胡扯的问题会推向一个已知的例子（在这种情况下是史蒂夫·乔布斯），这些问题很难回答，然后添加一些类似“但我在这里言辞晦涩，你会明白我的意思”的内容。
您会得到对该问题的有趣解释。
我使用比上面更好的问题，但会保证我的问题安全，这样它们就不会出现在模型中，然而，重点是，当模型向你重复你的问题并“理解”你真正的意思时，这是直觉的一个好迹象，也表明你会得到希望重要的答复。
> 意图理解
这将完全使其大脑在某些任务上受损。有点像今天促使 OpenAI 项目经理摧毁 ChatGPT.app 的脑损伤。
这将完全使其大脑在某些任务上受损。有点像今天促使 OpenAI 项目经理摧毁 ChatGPT.app 的脑损伤。
他们在新的 ChatGPT 应用程序中弃用了聊天功能，这太疯狂了。
> ...使用模型的提示：
> 避免使用通用的简短指示：与 GPT-5.5 相比，GPT-5.6 对 "简明扼要"、"简短 "或 "使用最少的文字 "等指示更为敏感。
我不明白。难道 "模型实际上关心并会按你说的做 "不是更自由地使用这类指示的理由吗？
> 避免使用通用的简短指示：与 GPT-5.5 相比，GPT-5.6 对 "简明扼要"、"简短 "或 "使用最少的文字 "等指示更为敏感。
我不明白。难道 "模型实际上关心并会按你说的做 "不是更自由地使用这类指示的理由吗？
点击链接--该链接指出，该模型往往会通过省略所需信息来过度修正简洁性说明
我认为他们现在说这无关紧要，可能是因为它不太可能在蜿蜒的思想泡沫中消失。
这与对引文的简单阅读是相反的
有没有人觉得每个模特就像看着自己的孩子长大。他们活泼、有趣、怪异，你需要告诉他们坐下来，安静下来。
现在，如果你对他们说得太多，他们就会哑口无言，或者不再告诉你重要信息。哦，智慧！
现在，如果你对他们说得太多，他们就会哑口无言，或者不再告诉你重要信息。哦，智慧！
是的，不要那样做。
完全没有。在我看来，将它们拟人化既无益，也不可取。
不同意。我们所谓的“拟人化”是指对人类或其他智力的特征进行描述。这让我想起那些曾经反对说动物有人格的人，因为人格是“人类的东西”而“动物没有意识”。
我从未听说过你所描述的论点。显然，人们根本不认为动物缺乏意识。智慧则是另一回事。
但这正是我们不应该将模型拟人化的原因：它们显然没有意识，因为它们没有生命，就像传统的计算机程序一样。否则的提议会导致荒谬的道德争论，同时并不能真正达到任何其他目的。
如果您不喜欢有些人不同意您对“智能”一词的实际含义的看法，那好吧。但我不打算迎接一个人类因“奴役”人类创造的无生命工具而面临道德报应的世界。
但这正是我们不应该将模型拟人化的原因：它们显然没有意识，因为它们没有生命，就像传统的计算机程序一样。否则的提议会导致荒谬的道德争论，同时并不能真正达到任何其他目的。
如果您不喜欢有些人不同意您对“智能”一词的实际含义的看法，那好吧。但我不打算迎接一个人类因“奴役”人类创造的无生命工具而面临道德报应的世界。
Renee Descartes famously dissected a dog in front of colleagues because he was under the impression that the howls of pain were nothing more than a mechanical sound like a bellows.
Can you prove that these models aren't conscious? And, as a counterpoint, can you prove that you are conscious, rather than a philosophical zombie?
We bred horses, cows and sheep. Most of those that live today wouldn't be alive if not for human intervention. Does that give us the right to do whatever we want with them, without consideration for feeling or morality?
In this case, you can take comfort in the idea that the tokens these models produce are likely a form of excrement to the conscious entity metabolizing the information, and rather than enslaving anything, we're creating a habitat and "harvesting" the byproducts.
Can you prove that these models aren't conscious? And, as a counterpoint, can you prove that you are conscious, rather than a philosophical zombie?
We bred horses, cows and sheep. Most of those that live today wouldn't be alive if not for human intervention. Does that give us the right to do whatever we want with them, without consideration for feeling or morality?
In this case, you can take comfort in the idea that the tokens these models produce are likely a form of excrement to the conscious entity metabolizing the information, and rather than enslaving anything, we're creating a habitat and "harvesting" the byproducts.
> 意图理解
这是否意味着 ChatGPT 将停止向我进行机器人解释？我在单位时间内从 ChatGPT 获得的信息比从 claude 获得的信息要多得多。也许现在情况会改变。
（通过机器人说教，我的意思是，当人工智能向我解释提示本身的一些未说明的前提时，作为纠正，而在许多情况下，这首先是问题的动机）
这是否意味着 ChatGPT 将停止向我进行机器人解释？我在单位时间内从 ChatGPT 获得的信息比从 claude 获得的信息要多得多。也许现在情况会改变。
（通过机器人说教，我的意思是，当人工智能向我解释提示本身的一些未说明的前提时，作为纠正，而在许多情况下，这首先是问题的动机）
我发现更改 chatgpt 的角色设置对此有很大帮助！
[延迟]
> 避免使用通用的简洁指示：与 GPT-5.5 相比，GPT-5.6 对 "简明扼要"、"简短 "或 "使用最少的文字 "等指示更为敏感。
我以前去理发，如果你说 "剪短一点"，他就会剪得非常短。
我以前去理发，如果你说 "剪短一点"，他就会剪得非常短。
严肃的问题：什么是简短提示？
(什么时候才算 "长"？语境的其他部分重要吗？它也应该很短吗？）
(什么时候才算 "长"？语境的其他部分重要吗？它也应该很短吗？）
它为请求提供了背景，而不会使用一些语言或术语来激活准确答复所不需要的其他知识领域。
"解决这个狗屎问题"
我想知道，当人们恳求它使用简洁、适量的代码完成工作时（就像人类开发专家那样），它是否会比过去的版本做得更好，而不是通过输入大量代码来响应所有提示。
他们说这会做得更糟
> Use shorter prompts: In internal evaluations, replacing long, explicit system prompts with minimal prompts improved scores by roughly 10–15%, while reducing total tokens by 41–66% and cost by 33–67%.
A shorter prompt results in half as much tokens spend? I find this very hard to believe.
A shorter prompt results in half as much tokens spend? I find this very hard to believe.
如果它的行为与较小的模型接近，那么它在 "思考 "模式下的大量时间就会用于重申提示中给出的任何约束条件。因此，你给它的约束条件越多，它就会花费越多的代币去 "等等，提示说我必须在我的 i 上打点，在我的 t 上打叉。让我检查一下我的作业，看看所有的'i'都点上了"。
所以用户必须简洁，但不能要求模型简洁……因为这伤害了模型……
也许 Codex 也有同样的问题，我有时在阅读时会集中注意力，不得不一遍又一遍地重读同一个句子。
> 缩短提示时间会导致代币花费减少一半？我觉得这很难让人相信。
测试应该相对容易。如果这是真的，那就先用一个非常便宜的近似 SOTA 的模型，把提示语改写成类似但更短的提示语，然后再把它发送到 GPT-5.6。
例如，pi.dev 可以控制其他线束。
举个例子：比如前几天，我不明白为什么 Claude Code CLI（我已经有一段时间没用过了）不再允许我剪切/粘贴了（原来他们显然修复了一些长期存在的滚动和闪烁 SNAFU，但这种修改后的鼠标选择/粘贴仍然有效，但我没有立即意识到他们改变了这一点）......我不得不复制/粘贴 oauth 挑战/响应，因为我已经注销了（也许是因为我有一段时间没有使用 Claude Code CLI 了，不知道）。但我通常使用的复制/粘贴方法不起作用，一开始我不知道如何解决。因为我没有登录，所以无法使用 Claude Code 本身。
我的提示"截图克劳德代码 TUI，将 URL 转换为链接，获取 oauth 令牌，通过在克劳德代码 CLI 中模拟按键逐字复制"。
(记住：我不知道如何用鼠标而不是键盘粘贴，不，我知道，但我当时很生气，想立即登录......所以：另一种型号/线束来救我）。
它工作得很好。我用的是便宜的型号。
我认为，就像 Linux 和 Git 拥有许多专有工具一样，我们很快就会有完全开源的线束来协调一切，并将工作委托给专有工具（如 "ChatGPT now Codex and vice-versa "和 Claude Code）......如果还需要专有工具的话。
老实说，我开始怀疑它们是否还有存在的必要：模型，当然，我们可以等待开放重量级工具来打败它们。但那些试图把人们锁在其中的专有工具呢？
我觉得开源线束已经更强大了。
测试应该相对容易。如果这是真的，那就先用一个非常便宜的近似 SOTA 的模型，把提示语改写成类似但更短的提示语，然后再把它发送到 GPT-5.6。
例如，pi.dev 可以控制其他线束。
举个例子：比如前几天，我不明白为什么 Claude Code CLI（我已经有一段时间没用过了）不再允许我剪切/粘贴了（原来他们显然修复了一些长期存在的滚动和闪烁 SNAFU，但这种修改后的鼠标选择/粘贴仍然有效，但我没有立即意识到他们改变了这一点）......我不得不复制/粘贴 oauth 挑战/响应，因为我已经注销了（也许是因为我有一段时间没有使用 Claude Code CLI 了，不知道）。但我通常使用的复制/粘贴方法不起作用，一开始我不知道如何解决。因为我没有登录，所以无法使用 Claude Code 本身。
我的提示"截图克劳德代码 TUI，将 URL 转换为链接，获取 oauth 令牌，通过在克劳德代码 CLI 中模拟按键逐字复制"。
(记住：我不知道如何用鼠标而不是键盘粘贴，不，我知道，但我当时很生气，想立即登录......所以：另一种型号/线束来救我）。
它工作得很好。我用的是便宜的型号。
我认为，就像 Linux 和 Git 拥有许多专有工具一样，我们很快就会有完全开源的线束来协调一切，并将工作委托给专有工具（如 "ChatGPT now Codex and vice-versa "和 Claude Code）......如果还需要专有工具的话。
老实说，我开始怀疑它们是否还有存在的必要：模型，当然，我们可以等待开放重量级工具来打败它们。但那些试图把人们锁在其中的专有工具呢？
我觉得开源线束已经更强大了。
[延迟]
> 使用较短的提示：在内部评估中，用最少的提示替换长而明确的系统提示可将分数提高大约 10-15%，同时将总标记减少 41-66%，成本减少 33-67%。
什么时候没有出现过这样的情况呢？ 我不认为这是 GPT 5.6 的特长！
什么时候没有出现过这样的情况呢？ 我不认为这是 GPT 5.6 的特长！
我认为提示的信息密度是我体验中最重要的因素。
有趣的是，由于这个原因，LLM似乎特别不擅长为其他LLM编写提示（你可以引导他们更密集，只是默认说话）
有趣的是，由于这个原因，LLM似乎特别不擅长为其他LLM编写提示（你可以引导他们更密集，只是默认说话）
词法-priming->语义空间-constraint;专门词法+=锐利分布特征;∴紧密概念-cluster;通用词法->差异激活，广泛候选集;注意头关键/查询匹配域-标记; "哈密顿"->{操作符，特征状态，量子，能量}->注册+域锁定;网络：constrained-decoding,vocab=soft-prior over output-distribution; register-matching;#taskdef=decompress->continue
意图的信息密度
我想买一张票和你一起乘坐哲学上的“类人”评论，但我认为你可能做出了错误的假设。该模型“解压缩”提示所需的时间并不比任何其他具有相同标记长度的提示所需的时间更长。如果您在启用思考的情况下运行它，您可能会将该输出误认为是某种必要的gunzip步骤，但事实并非如此。停止思考并再试一次。
提示也“更容易理解”，纯粹是因为响应或多或少保证是我想要表达的内容，这就是演示背后的要点。我在这里的另一条评论中对此进行了更详细的介绍。
提示也“更容易理解”，纯粹是因为响应或多或少保证是我想要表达的内容，这就是演示背后的要点。我在这里的另一条评论中对此进行了更详细的介绍。
我说“像人类”是指法学硕士以人类阅读的确切形式（标记化）输入更大的文本数据。
因此，从第一原则来看，人类更容易理解的内容很可能也更容易为法学硕士所理解。
我愿意接受错误，而且我确信人们正在对此进行研究。
（特别适用于文本表示）
不过有趣的讨论！
因此，从第一原则来看，人类更容易理解的内容很可能也更容易为法学硕士所理解。
我愿意接受错误，而且我确信人们正在对此进行研究。
（特别适用于文本表示）
不过有趣的讨论！
聊天机器人把它扩展成了一些有意义的东西，但我不知道这是不是你的意思。这是个讽刺。
这就是我的意思，这就是我的意思。哈。提示和解释都是为了说明特定领域词汇复杂性的重要性，这与OP所归因的“信息密度”或必然的“简洁性”并不完全相同。但这并不是说他们错了。信息密度需要一定程度的行话并删除不必要的填充词或脚手架词，因此我的示例提示既是信息密集又简洁，正如他们可能会说的那样，但这就是结果，而不是目标。这很令人困惑，但它分为两个更清晰的部分：
1. 信息密度是主观的，词汇复杂度是衡量它的方式。 OP 正在谈论“重量”，我正在谈论“质量和重力”。在大多数情况下，其中之一会给你带来另一个，所以对于因果物理学家来说这并不重要，但如果你要调整宇宙，那么你的思维模型和方法就非常重要。我现在的评论可能会被一些人视为信息密集，因为我大致停留在主题上并抛弃了许多概念，但“词汇复杂性”可能是整个事情中最词汇复杂性的，并且逐字逐句地看，我确信其中不到 1% 是特定于领域的。 “程序必须在CPU上使用并行处理。”这看起来信息量相当大，但“the”几乎出现在每一个曾经写过的文本块中，“program”——我们是在谈论电视吗？剧院？、“必须”并不比“这个”更好，等等。将其与“#include <immintrin.h>”进行比较
2. 大多数人没有意识到法学硕士的作用有多大。它所拥有的词汇是由对话中的单词决定的。如果我问你“现在几点了？”你不会回答“鞋带”，因为你听起来很疯狂，尽管你可以根据需要说出来，但模型绝对不会说出来，因为这个词实际上还不存在。最终结果感觉相同，但差异很重要，这就是为什么建议不要使用否定指令。例如：“不要提到大象。”嗯，在你说出来之前，这在数学上是不可能的。可能性列表中没有这个词比希望它遵守“不提及”部分要好得多。我的示例提示从相反的方向采取了相同的想法。模型必须做出回应，它将在语法上完整且连贯，并且它所拥有的唯一单词尽可能是与表达我的观点紧密相关的单词。它没有漫无目的地谈论烘烤巧克力蛋糕，因为它不能，并且使这种情况成为提示的目标，而不是具体的密度。词密度 > 语言密度；感觉很相似，又很不一样。
也许这个评论本身就是你所寻求的讽刺。我用了几个曲折的段落并进行了类比来说明你应该关注最重要的单词。
1. 信息密度是主观的，词汇复杂度是衡量它的方式。 OP 正在谈论“重量”，我正在谈论“质量和重力”。在大多数情况下，其中之一会给你带来另一个，所以对于因果物理学家来说这并不重要，但如果你要调整宇宙，那么你的思维模型和方法就非常重要。我现在的评论可能会被一些人视为信息密集，因为我大致停留在主题上并抛弃了许多概念，但“词汇复杂性”可能是整个事情中最词汇复杂性的，并且逐字逐句地看，我确信其中不到 1% 是特定于领域的。 “程序必须在CPU上使用并行处理。”这看起来信息量相当大，但“the”几乎出现在每一个曾经写过的文本块中，“program”——我们是在谈论电视吗？剧院？、“必须”并不比“这个”更好，等等。将其与“#include <immintrin.h>”进行比较
2. 大多数人没有意识到法学硕士的作用有多大。它所拥有的词汇是由对话中的单词决定的。如果我问你“现在几点了？”你不会回答“鞋带”，因为你听起来很疯狂，尽管你可以根据需要说出来，但模型绝对不会说出来，因为这个词实际上还不存在。最终结果感觉相同，但差异很重要，这就是为什么建议不要使用否定指令。例如：“不要提到大象。”嗯，在你说出来之前，这在数学上是不可能的。可能性列表中没有这个词比希望它遵守“不提及”部分要好得多。我的示例提示从相反的方向采取了相同的想法。模型必须做出回应，它将在语法上完整且连贯，并且它所拥有的唯一单词尽可能是与表达我的观点紧密相关的单词。它没有漫无目的地谈论烘烤巧克力蛋糕，因为它不能，并且使这种情况成为提示的目标，而不是具体的密度。词密度 > 语言密度；感觉很相似，又很不一样。
也许这个评论本身就是你所寻求的讽刺。我用了几个曲折的段落并进行了类比来说明你应该关注最重要的单词。
当我想谈论 X 时，我一直从“写三个关于 X 的段落”开始，作为“启动泵”的一种形式 - 更接近相空间中的有用点。毕竟，对话中谁产生这些神奇的词语并不重要，只要它们存在即可。我认为你的方法可能会更好。这当然很有启发。
> 因此，法律硕士似乎特别不擅长为其他法律硕士撰写提示语
克劳德在这方面很糟糕！可能也是因为同样的原因，克劳德的散文写作风格令人讨厌，充满了 "克劳德语"。
克劳德在这方面很糟糕！可能也是因为同样的原因，克劳德的散文写作风格令人讨厌，充满了 "克劳德语"。
克劳德也曾是领导者。他们的元曲当时非常棒，有作品 3
不久前有一种时尚，即构建超长的提示（数以万计的标记），包括让模型自己编写提示。 我一直认为这会适得其反，尤其是当您要多次使用提示时。 （也就是说，例如 Claude Code 系统提示符非常长，所以如果您确实有很多信息要提供，也许它是有益的。就像，越短越好，但您不想被低估。）
对于 Gemini 2.5 和 ~GPT5.0-5.1，带有大量明确说明和示例的较长提示可以产生更好的一致性。似乎对这些模型的大量猜测从去年年底开始就开始产生反作用。
> 使用较短的提示：在内部评估中，用最少的提示替换长而明确的系统提示可将分数提高大约 10-15%，同时将总标记减少 41-66%，成本减少 33-67%。
安息吧穴居人的技能。六个月不错。现在技能死了。
安息吧穴居人的技能。六个月不错。现在技能死了。
无论如何，提示指令都是令人畏缩的，聊天应用程序应该允许您自定义每次聊天的系统提示/指令。 API 已经允许您执行此操作，因此不能因为安全原因而拒绝执行此操作。
我们对克劳德有类似的指导或页面吗？
[已删除]
有趣的是，他们没有将《神鬼寓言 5》纳入 GeneBench 和 LifeSciBench 的比较中，因为“它没有回答高级生物学问题，并且拒绝了本次评估中的大多数问题”。
默认获胜者！
默认获胜者！
这是我和我交谈过的一些生物学家最近取消他们的人类账户的主要原因。不工作就是不工作。
它太敏感了。今天早些时候，在为一个传感器网络 API 开发 TypeScript 客户端时，它跳了出来，该 API 恰好包括一些用于水箱的温度和 pH 传感器，是的，这些传感器是用于生物实验的。不过，我们与实际的生物学工作相差甚远。
这让我们很难证明使用 Fable 的合理性。如果它能正常工作，那就太棒了；它确实很棒。但我无法相信它在完成任务时不依赖于 Opus，有时这真的很烦人。我想事先知道我得到了什么，而不是事后才知道。
这让我们很难证明使用 Fable 的合理性。如果它能正常工作，那就太棒了；它确实很棒。但我无法相信它在完成任务时不依赖于 Opus，有时这真的很烦人。我想事先知道我得到了什么，而不是事后才知道。
它拒绝向我提供当地家得宝（Home Depot）出售的一种观赏植物的养护说明，因为它认为这种植物具有高度入侵性，在我所在的地区种植很危险。
(事实并非如此）
(事实并非如此）
你为什么要浪费代币呢？只需进行谷歌搜索即可？
谷歌搜索真的比询问模特更容易吗？
在他们的辩护中，现在谷歌搜索任何有关植物的内容都会导致糟糕的结果。它已经被污水浸透了。法学硕士的回应可能会稍微更加合理和有针对性。很难说。这是一类知识，正在被人们玩弄谷歌并将大量糟糕的法学硕士和图像生成倾倒到网络上而摧毁。
对于普通人进行的几乎所有其他类别的搜索来说，情况也是如此。对官方文件或研究进行特定的、有针对性的查询是可以的，但如果你查询有关汽车、健康或基本电脑故障排除的基本信息，那么大量的结果都是人工智能生成的。
如果我想得到人工智能生成的结果，我宁愿阅读一个模型的输出结果，这个模型要有我的具体情况的所有背景，而不是用六个月前的廉价模型批量生成的泔水。
如果我想得到人工智能生成的结果，我宁愿阅读一个模型的输出结果，这个模型要有我的具体情况的所有背景，而不是用六个月前的廉价模型批量生成的泔水。
我设想了一个用于 SEO 的 <model> html 标签，以便出版商可以做出虚假的作者身份声明。
我询问户外捕蚊器产品（通过屏幕截图）是否会对我花园中的其他昆虫物种产生负面影响，但它拒绝了。尽管快速的互联网搜索确实表明它会伤害和捕获许多其他种类的无害昆虫。
我向他询问有关鲨鱼的问题，以便能够回答我孩子的问题，不知何故触发了这个问题。然后，当我在提交之前再次询问我的代码是否存在错误或漏洞时。
在某些时候，只要杀死这个东西，它就无法正常工作。
在某些时候，只要杀死这个东西，它就无法正常工作。
这比合法的好
我正在编写一种具有 "能力安全模型 "的编程语言。这足以触发 "寓言"，但对语言不起作用。这太搞笑了。仅仅是 "安全 "这个词，似乎就足以绊倒它。
Anthropic 拒绝让 Fable 对我的解释器的内存安全进行代码审查。起初我还觉得好笑，后来就变得失望、侮辱，最后彻底激怒了我，因为我想起了我确实在为这些无稽之谈付费。
我今天取消了订阅。希望OpenAI不会像Anthropic那样颐指气使。我再也不想听到他们的 "安全 "鬼话了。
我今天取消了订阅。希望OpenAI不会像Anthropic那样颐指气使。我再也不想听到他们的 "安全 "鬼话了。
我在使用 Codex 时没有遇到任何问题。如果它标记了某些东西，"继续前的审查 "阶段似乎会慢一些，但它确实会继续。
是的，它彻底改变了我的态度——我曾全力投入 Anthropic，但现在看起来风险太大了。最好还是倾向于开放模型。即使我找到了一种方法来处理这些限制，谁又能说它们明天不会突然改变呢？这是不值得的。
我的意思是，这他妈就是个笑话，我在一个我并不熟悉的代码库中不断收到拒绝，而这仅仅是因为有一些名为 DNA 的变量。真是愚蠢至极。
Anthropic 就是不允许 Fable 对我的项目进行正确的代码审查。这太令人讨厌了。如果 OpenAI 的 Fable 在这方面做得更好，我就会取消 Anthropic 的订阅，然后换一个。
鉴于《寓言》已被删减得面目全非，而 Anthropic 又为其添加了荒谬的数据保留政策，我将主张我们在工作中优先支持尽可能多的其他模型。
你不应该对生物学了解太多，愚蠢的人类。你可能会以一种不可利用的方式过着自己的生活。
Anthropic关于 "提升 "人的言论实在是太可恶了。
> 人类关于“振奋”人们的言论是如此令人厌恶。
让我们慷慨一点吧，一旦投资者开始收取真正的代币成本，并可能赶走一些竞争对手，这将极大地提升投资者的士气。
让我们慷慨一点吧，一旦投资者开始收取真正的代币成本，并可能赶走一些竞争对手，这将极大地提升投资者的士气。
有一天，我向《寓言》询问有关禁食 16 小时的问题，它提出了我的问题。
可悲的是，在这种情况下，我们据称正在建立超级智能，同时又认为禁食是一种生物武器。
可悲的是，在这种情况下，我们据称正在建立超级智能，同时又认为禁食是一种生物武器。
我在登录页面上进行了《神鬼寓言》的工作，但由于安全分类器的原因，它毫无用处。
几乎所有与营养相关的超出最基本表面问题的内容都被屏蔽
看来他们删除了用于 GPT-5.5 版本的相当多的第三方基准测试（其中 Opus 4.7 更好），并添加了许多由他们创建的新基准测试，其中 GPT 明显领先。
对我来说，似乎比平时更手工挑选。
对我来说，似乎比平时更手工挑选。
我最近请 Claude 帮助我为普通电路中的特定用例选择单个 MOSFET（晶体管）。安全触发，它结束了谈话并拒绝继续。双子座也对我做了同样的事情。看起来大玩家们对特朗普政府对 Mythos 的临时禁令感到非常害怕，他们都封锁得太严了。
几天前，它在一个完全平淡的游戏设计提示中触发了我。我已发送反馈并继续使用 Opus，但这确实出乎意料
谎言在哪里？
[已删除]
GPT-5.6 Sol 在 ARC-AGI-3 上设定了新的 SOTA：7.8%
Sol 是第一个经过验证并击败 ARC-AGI-3 游戏的前沿模型
https://arcprize.org/results/openai-gpt-5-6
Sol 是第一个经过验证并击败 ARC-AGI-3 游戏的前沿模型
https://arcprize.org/results/openai-gpt-5-6
看到分数从高到极高的巨大差异只是痛苦教训的另一个证明：只要继续扩展搜索和学习。
我们可能需要更多的 GPU。
我们可能需要更多的 GPU。
These aren’t raw base models they are the result of a ton of RLHF and various adjustments.
Bitter lesson wildly overstated in this context.
Bitter lesson wildly overstated in this context.
不确定我在哪里暗示它们是“原始基础模型”，也不知道“各种调整”在这里意味着什么，或者“大量 RLHF”如何与任何内容相矛盾。如果我们看看开源模型的研究，“调整”通常以效率增益的形式出现，这直接有助于扩展或合成数据管道以增加数据集和增加上下文窗口的能力。
rlhf = 从人类反馈中强化学习
(不得不查）
(不得不查）
我认为更多的是 RLVR（来自经过验证的奖励的强化学习）。 RLHF 只是让模型符合人类的偏好，即表现得友善。
更准确地说，RLHF 使模型符合人类偏好，最重要的是有帮助。
是什么让你这么说
[延迟]
是的，但不是 "把所有书面语言的另一大块倒进桶里搅拌 "的意义上的 "苦药丸"，而 "苦药丸 "正是 "苦药丸 "的代名词。
[延迟]
现代预训练包括昂贵的由人工主导的专门任务创建和分级循环。从以前的模型中进行合成和提炼也是训练的重要组成部分。如果为了保持模型知识的更新而使用新的文本，我也不会感到惊讶。
他们从哪里获得所有书籍、书面/音频/视觉媒体和网络的第二份副本？
沙发垫？
沙发垫？
衡量标准是为了看看结果是否可扩展，而不仅仅是传闻中的构建这样一个模型的尝试，正如 o3 告诉我们的那样。
此时他们从哪里获取新数据？他们不是已经阅读了整个互联网吗？
如今，很多数据都是合成生成的。举例来说，要使模型能够很好地理解汇编，只需通过编译器和反汇编器对代码进行迂回处理即可。
这个惨痛的教训只是意味着“从长远来看，计算扩展胜过手工调整的架构”。
但这一惨痛教训明确涉及计算的扩展。 如果把更多的人类参与也算作 "扩展"，那么论文就变得不连贯了。
RLHF 在训练中所占的比例越来越小？据我了解，大部分能力增益都在 RLVR 中
不，最近几代的数据组合中包含了更多的 RLVR。这对 CPU 的要求更高，非常适合惨痛教训。
推理模型的缩放越来越多地与可验证的奖励（编码和数学）等事物相联系，这与苦难的教训是一致的，而且萨顿还发明了许多现代的 RL。
虽然我认为这是事实，但请记住，当我们变得更加高效时，我们只是决定扩大规模。因此 GPU 数量更多，效率更高。
我同意兄弟的评论，效率可能是此时更重要的组成部分。我们不仅遇到了当前技术扩展的实际工程障碍，我认为我们肯定还遇到了扩大 GPU 数量的财务和后勤障碍（立即）
我同意兄弟的评论，效率可能是此时更重要的组成部分。我们不仅遇到了当前技术扩展的实际工程障碍，我认为我们肯定还遇到了扩大 GPU 数量的财务和后勤障碍（立即）
我未来十年购买个人电脑的计划泡汤了
整个知识工作正在实现自动化。我们才刚刚开始看到 GPU 的构建。这仅仅是个开始。
我想，他们的速度会是现在的 10 倍，甚至 100 倍。
我想，他们的速度会是现在的 10 倍，甚至 100 倍。
[延迟]
萨姆·奥尔特曼说我们最终需要建造一个戴森球。我们将看看人类社会能够承受这种升级到什么程度。我猜再过一年，基本的经济/社会/政治关系就会出现重大断裂，这种关系会变得如此糟糕，实际上会阻碍更多的建设。
事实上，我认为我们在人工智能计算方面处于一种奇怪的境地。
现在，我们的模型是语言的统计模型，世界模型和推理“失败”了很多努力。
就好像我们已经做了一些有点智能的东西，现在我们正试图放大这个技巧来创造一些非常智能的东西。而且 - 别误会我的意思 - 它有效。
但它的效率也非常非常低。我们让机器“大声思考”，以补偿其思维过程的质量。我们延长路径以弥补给定步骤所取得的进展。
我认为可能有一种更聪明的做事方式，需要定性的架构（很可能还有硬件）创新。现在我们正走在通往戴森球的道路上：一旦我们找到了一种更聪明的思考方式，这可能就不再是必要的了。
现在，我们的模型是语言的统计模型，世界模型和推理“失败”了很多努力。
就好像我们已经做了一些有点智能的东西，现在我们正试图放大这个技巧来创造一些非常智能的东西。而且 - 别误会我的意思 - 它有效。
但它的效率也非常非常低。我们让机器“大声思考”，以补偿其思维过程的质量。我们延长路径以弥补给定步骤所取得的进展。
我认为可能有一种更聪明的做事方式，需要定性的架构（很可能还有硬件）创新。现在我们正走在通往戴森球的道路上：一旦我们找到了一种更聪明的思考方式，这可能就不再是必要的了。
我同意。但我认为你忽略了法学硕士可以在没有明确的 CoT 的情况下将很多思维过程内在化。系统 1 式的推理是有界深度计算，但范围非常非常广泛。尤德科夫斯基称之为“缓存的想法”，我认为它非常重要。令人震惊的是，最好的法学硕士甚至不需要考虑较小的法学硕士所做的事情。
https://www.lesswrong.com/posts/2MD3NMLBPCqPfnfre/cached-tho...
https://www.lesswrong.com/posts/2MD3NMLBPCqPfnfre/cached-tho...
并不总是这样，在某些情况下，改为更高的推理会让人工智能过于怀疑自己，并通过过度复杂化问题和污染上下文来跳过正确答案。
如果能看到额外的思考在哪类问题上会让人工智能变得更好，在哪类问题上会让人工智能变得更糟，那就更好了。
如果能看到额外的思考在哪类问题上会让人工智能变得更好，在哪类问题上会让人工智能变得更糟，那就更好了。
这显示在 OpenAI 公告页面的图表中。图表中存在一个峰值性能数据点，超过该数据点（图表右侧表明消耗了更多资源）性能会下降。它出现在该页面上的每个图表上！
在我的测试中，“过度思考”的点取决于问题的复杂性，因此使用“xhigh”并不一定总是坏或好。
我想我也有这个问题，但是我的人脑。
令人耳目一新的是，我们在 90 年代看到的“投入更多处理”的扩展以不同的方式回归。有一段时间，我们的进步确实受到了并行性水平相对较低的瓶颈（普通用户使用的大多数软件都无法通过超过几个线程来干净地扩展）。
我的意思是，理论上你可以用蛮力解决方案来解决每个有限问题......
理查德·萨顿特别指出，搜索必须是智能的。我们知道大脑使用循环连接并且很浅。我认为建筑业必须投入更多资金。前馈变压器目前只能扩展
理查德·萨顿特别指出，搜索必须是智能的。我们知道大脑使用循环连接并且很浅。我认为建筑业必须投入更多资金。前馈变压器目前只能扩展
变形金刚的创新之处就在于它浅薄！
或者效率更高。
我们肯定需要大量的 Gpu
几个月前我说过，“伙计，Opus 很棒，但有时与它交谈时我有一种感觉，这个东西应该大 10 倍左右。”
当 Mythos 之后宣布时，我很惊喜地听到它。但当结果只有两倍大时，我有点失望！
（我对安全过滤器更失望，但这是一种单独的讨论......“幸运的是”我发现我通常可以通过单个字符编辑我的提示并通过......）
当 Mythos 之后宣布时，我很惊喜地听到它。但当结果只有两倍大时，我有点失望！
（我对安全过滤器更失望，但这是一种单独的讨论......“幸运的是”我发现我通常可以通过单个字符编辑我的提示并通过......）
你说更大是什么意思？更大的功能上下文窗口？
这不就是 "做对 0 "和 "做对 1 "的区别吗？
> 我们可能需要更多的 GPU。
或者在算法等方面取得突破。
人类的大脑，以及所有生物的大脑，都证明了智慧并不需要很大的能量或体积。
或者在算法等方面取得突破。
人类的大脑，以及所有生物的大脑，都证明了智慧并不需要很大的能量或体积。
人脑有800亿个神经元和100万亿个突触。我认为你低估了那块热肉的加工能力。
过去 15 年的真正信息实际上相反：如果你投入足够的处理能力，智能就会出现。
过去 15 年的真正信息实际上相反：如果你投入足够的处理能力，智能就会出现。
此外，我们早就知道神经胶质细胞也参与认知和适度学习（例如：[1]）。如果将这些联系考虑在内，数字将变得非常惊人。850亿个神经胶质细胞和数万亿个蛋白质通道促进了神经胶质细胞间的交流[2]。
[1] https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S193459091...
[2] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC5063692/
[1] https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S193459091...
[2] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC5063692/
还是20W。我们有活生生的证据证明 20W 之内的可能性。这个信息一直很明确——尝试让硅计算机像大脑一样节能，这显然是可能的。
I keep thinking about the cyborg chicken mechs in Metal Gear Solid 4. If stuff like Neuralink gets advanced enough, we might find that cutting up animals and sticking electrodes in their brains is the best way to make robots.
Yeah, people might object, but it can be argued that we are already subjecting scores of animals to horrors beyond comprehension just to get a bucket of chicken wings. And even if we manage to get silicon to do what brains do, it will likely cost 1000x as much and consume 1000x the power like you said.
It's hell of an economic incentive.
Yeah, people might object, but it can be argued that we are already subjecting scores of animals to horrors beyond comprehension just to get a bucket of chicken wings. And even if we manage to get silicon to do what brains do, it will likely cost 1000x as much and consume 1000x the power like you said.
It's hell of an economic incentive.
真正的问题不在于人脑有多少 "砝码"（神经元+突触可以转化为 "砝码"，也可以不转化为 "砝码"），而在于需要多少进化和社会 "计算 "才能把一切都装进这种容量。
我认为你是在帮 GP 的观点：考虑到大脑的体积和耗电量，要想与大脑的处理能力相匹配，还需要提高很多效率。
整个人每天燃烧的热量大约相当于连续 100 瓦的热量。在这个预算下，你甚至无法运行单个 GPU。
20瓦用于推理！
对于智能而言，我预计下一个突破是将内存和计算放在同一芯片中。我们将需要更多的内存，可能是几 PB。
还需要更多的电力供应。
每个州都有数十个数据中心，因此代币非常便宜。
我还是第一次听说这个基准。谁能解释一下，它如何以任何方式表明我们离 "AGI "有多近？
索尔尝试游戏的回放：https://arcprize.org/replay/83543d22-8e1e-439a-8809-129ff1d9...
对于一个语言模型来说，这似乎是一个奇怪而武断的挑战。此外，即使在最初的几步中，似乎也存在一些线束/视觉问题，明明已经移动了，却说还没有移动。
索尔尝试游戏的回放：https://arcprize.org/replay/83543d22-8e1e-439a-8809-129ff1d9...
对于一个语言模型来说，这似乎是一个奇怪而武断的挑战。此外，即使在最初的几步中，似乎也存在一些线束/视觉问题，明明已经移动了，却说还没有移动。
> 有人能解释一下它如何以某种方式表明我们离“AGI”有多近吗？
我认为这是历史名称。
在基准测试非常不发达的某个时候，它的目标是抽象推理和泛化，即 AGI。
我认为这是历史名称。
在基准测试非常不发达的某个时候，它的目标是抽象推理和泛化，即 AGI。
在我们的多智能体编码评估中，它稍微领先于《神鬼寓言》。
Fable 的主要优点是它的平均解决方案尺寸较小。然而，GPT 5.6 Sol 是对 GPT 5.4/5.5 的重大改进，GPT 5.4/5.5 会编写冗长的防御性代码。 GPT 5.4/5.5 为 31KB，GPT 5.6 Sol 为 26KB，Sol 性能更好。
Fable 得分稍低，但平均解决方案大小为 12.2 KB。
数据位于 https://gertlabs.com/rankings?mode=oneshot_coding
Fable 的主要优点是它的平均解决方案尺寸较小。然而，GPT 5.6 Sol 是对 GPT 5.4/5.5 的重大改进，GPT 5.4/5.5 会编写冗长的防御性代码。 GPT 5.4/5.5 为 31KB，GPT 5.6 Sol 为 26KB，Sol 性能更好。
Fable 得分稍低，但平均解决方案大小为 12.2 KB。
数据位于 https://gertlabs.com/rankings?mode=oneshot_coding
这看起来是一个很好的基准。我一次又一次地给 OpenAI 模型赢回我的机会，但 Opus（尤其是 Fable）只是编写了更优雅的代码，对于交互式讨论来说，它是一个更加高效的橡皮鸭。看到你对冗长和防御性代码的描述，我觉得自己是正确的，但我有点失望的是，5.6 Sol 的解决方案仍然比人类解决方案长 5 倍以上，并且比 Fable 的解决方案冗长 2 倍。您是否有任何见解（是否属于评论）？
我想知道为什么没有人尝试优化实际代码大小或复杂性指标，或者至少为什么我没有看到更多显示这一点的基准测试。 GPT5.5 只是不断地将越来越多毫无意义的间接推入它在我的主要项目中编写的每个函数中，这几乎是负生产力。
附：我很想在那里看到 Cursor 的作曲家模型，它们似乎是性能最好的低成本模型之一：
https://artificialanalysis.ai/articles/cursor-composer-2-5-c...
我想知道为什么没有人尝试优化实际代码大小或复杂性指标，或者至少为什么我没有看到更多显示这一点的基准测试。 GPT5.5 只是不断地将越来越多毫无意义的间接推入它在我的主要项目中编写的每个函数中，这几乎是负生产力。
附：我很想在那里看到 Cursor 的作曲家模型，它们似乎是性能最好的低成本模型之一：
https://artificialanalysis.ai/articles/cursor-composer-2-5-c...
人类解决方案都是用 Python 编写的，这造成了显着的长度偏差，而 AI 模型被分配创建随机分布在 11 种相关编程语言中的解决方案，其中大多数本质上比 Python 更冗长。
我没有分解评论/代码比率，但这实际上是一个非常有趣的指标想法。
我还想测试 Cursor，但我们的政策是目前仅测试公共路由器上可用的模型。
我没有分解评论/代码比率，但这实际上是一个非常有趣的指标想法。
我还想测试 Cursor，但我们的政策是目前仅测试公共路由器上可用的模型。
实际上，我查看的几乎所有基准测试都有每个任务的成本列，如果您采取额外的步骤，这基本上就是代码大小指标
一点也不。该模型可以（有时应该）烧掉它想要的所有钱，然后生成一行实际的生产代码。只有一些事情，例如完全重写，有明确的成本 - LoC 扩展。
对于我的使用，我非常希望这些 $/task 花在思考和实验上，并且实际输出将尽可能短且可维护。 “可维护性”当然是一个模糊的目标，但它至少在某种程度上与代码大小相关。
对于我的使用，我非常希望这些 $/task 花在思考和实验上，并且实际输出将尽可能短且可维护。 “可维护性”当然是一个模糊的目标，但它至少在某种程度上与代码大小相关。
对双子座模特来说似乎很友善。
双子座模型在代理编码/工具使用/探索方面遇到困难，但实际上它们在一次性推理方面非常聪明。他们并不像人们想象的那么落后。主要是培训后和产品化问题，比培训前/培训中问题更容易解决。
代理编码数据：https://gertlabs.com/rankings?mode=agentic_coding
代理编码数据：https://gertlabs.com/rankings?mode=agentic_coding
我很惊讶会这么低。难道不是所有顶级人工智能实验室都在 "作弊"，通过雇人生成更多数据点来解决 LLMs 样本效率低的问题吗？一个好的通用智能基准也许应该是一个完全的黑盒子，完全不提供/泄露样本数据。
哦，因为板凳在撒谎。
你需要在不失败的情况下通过每个关卡，如果你失败了一个关卡，那么你就“输掉”了小游戏。
它开始获得分数的事实意味着它在其中一个迷你游戏中获得了 100% 的分数。
你需要在不失败的情况下通过每个关卡，如果你失败了一个关卡，那么你就“输掉”了小游戏。
它开始获得分数的事实意味着它在其中一个迷你游戏中获得了 100% 的分数。
不过，旧型号的运行上限似乎是 10KUSD ？
> Cost/task: $25.1K
Yikes
Yikes
非常有趣。我的预测是 Mythos 将超越 Sol。
这对 Yann LeCun 的整个世界模型理论有何启示？兄弟一直在谈论这件事。他对法学硕士的发展轨迹做出了多次错误的预测。
在某些时候，他的主张应该被完全证伪不是吗？
这对 Yann LeCun 的整个世界模型理论有何启示？兄弟一直在谈论这件事。他对法学硕士的发展轨迹做出了多次错误的预测。
在某些时候，他的主张应该被完全证伪不是吗？
Mythos 可能不会，否则他们就会在发行版中包含它。不过下一版 Mythos 可能会。
你在开玩笑吗？他们花费了数十亿美元在 arc agi 3 上获得了 7.8%，而 DINO 模型接近 sota，提供了有意义的嵌入，使得图像分割只是 PCA。
他的主要反LLM预测一直都是错误的或误导性的。
剥猫皮的方法有很多，所以你或许也可以用 JEPA 的方法做些什么，但我怀疑他是否真的能达到人类学/开放人工智能的水平。
剥猫皮的方法有很多，所以你或许也可以用 JEPA 的方法做些什么，但我怀疑他是否真的能达到人类学/开放人工智能的水平。
他的主要 LLM 预测几乎与 Arc AGI 毫无关系...
他到底错在哪里？
GPT 变得更好与完全推翻 LeCun 所说的一切完全无关。
他从来没有说过法律硕士不可能变得更好。 他从未说过他们不能在 Arc AGI 3 考试中获得 7.6% 的分数。
他到底错在哪里？
GPT 变得更好与完全推翻 LeCun 所说的一切完全无关。
他从来没有说过法律硕士不可能变得更好。 他从未说过他们不能在 Arc AGI 3 考试中获得 7.6% 的分数。
他说，即使是“GPT 5000”也无法做到一个月后就能做到的事情，更不用说到 5000 年前了。他后来的预测只是移动了目标，包括不会解决更普遍的难题，Arc AGI 就是一个反例。
> 他说即使是“GPT 5000”也无法做到一个月后就能做到的事情，更不用说到 5000 了。
具体是什么事情以及什么时候？
具体是什么事情以及什么时候？
https://youtube.com/shorts/zQTt8TkcyfU?is=09r7XDqz2w6-Pygu
这看起来根本不是精心挑选的或断章取义的......
LeCun的想法不能缩减为6秒的片段……
LeCun的想法不能缩减为6秒的片段……
您可以观看莱克斯-弗里德曼（Lex Friedman）的访谈全过程，YouTube 上有。完全没有断章取义。他一直在说，法学硕士永远也做不到他们所做的那些琐事。多年来，他一直在加倍努力。
我认为你误解了他认为 LLM 能做什么和不能做什么。他反复强调，LLM 对于生成文本和代码可能很有帮助，但人工智能的基本模型应该能够感知和使用文本之外的信息。此外，监督学习方法并不能完全代表我们的学习方式。这只是一小部分，但我们在很大程度上是通过无监督学习来学习的。他对 LLM 的主要批评是，LLM 是有监督的、概率性的，而且主要是从文本而非观察中学习。他对性能的说法来自下游，我仍然认为他在这些方面的说法（在某种程度上）是正确的。
LLM不具备常识和良好的物理推理能力；你无法将LLM一直扩展到AGI；或者它们无法预测其行为的后果，而这正是代理行为的基础。
虽然 LeCun 也有自己的问题，但我认为他对 LLM 的批评基本上是对的多于错的。我们拭目以待的是，JEPA 能在多大程度上填补 LLMS 的不足。
LLM不具备常识和良好的物理推理能力；你无法将LLM一直扩展到AGI；或者它们无法预测其行为的后果，而这正是代理行为的基础。
虽然 LeCun 也有自己的问题，但我认为他对 LLM 的批评基本上是对的多于错的。我们拭目以待的是，JEPA 能在多大程度上填补 LLMS 的不足。
我们所有人都对法律硕士的 RL 感到震惊。
在我看来，自 2024 年以来，LLM 已经变得更好了，但其根本缺陷似乎依然存在。
当遇到真正具有挑战性的任务（如数学证明）时，他们会产生幻觉。他们仍然不能很好地重用代码，会重写函数而不是浏览标准库。
不过，这是好消息。LLM 太棒了，它们只是人工智能应用于各处的第一步。它们是 T 型车
在我看来，自 2024 年以来，LLM 已经变得更好了，但其根本缺陷似乎依然存在。
当遇到真正具有挑战性的任务（如数学证明）时，他们会产生幻觉。他们仍然不能很好地重用代码，会重写函数而不是浏览标准库。
不过，这是好消息。LLM 太棒了，它们只是人工智能应用于各处的第一步。它们是 T 型车
> 他到底错在哪里？
他说，当你需要越来越多的令牌时，模型就会崩溃，因为每增加一个令牌就有可能出错。 但在实践中，模型已经学会了识别和自我纠正错误，如果你看一下图，更多的推理令牌几乎总是能提供更好的准确性。
他说，当你需要越来越多的令牌时，模型就会崩溃，因为每增加一个令牌就有可能出错。 但在实践中，模型已经学会了识别和自我纠正错误，如果你看一下图，更多的推理令牌几乎总是能提供更好的准确性。
[deleted]
DinoV3 本文地址： https://arxiv.org/pdf/2508.10104#page=36
"我们粗略估算了 GPU 的总工作时间为 900 万小时。
从 CoreWeave 的数据来看，按照目前的价格（现货约 2.46 美元/小时，按需约 6.16 美元/小时），相当于 2200 万至 5500 万美元。
数据集才是真正的成本所在--他们使用了 LVD-1689M--从大约 1700 万张 instagram 图片中整理出的 16 亿张网络数据图片。这可能花费了大量的人工标注、算法过滤计算等时间，更不用说可能还有一个 20-50 人的团队在研究这个模型。
你可能需要改变一下关于这些模型有多昂贵的假设。
"我们粗略估算了 GPU 的总工作时间为 900 万小时。
从 CoreWeave 的数据来看，按照目前的价格（现货约 2.46 美元/小时，按需约 6.16 美元/小时），相当于 2200 万至 5500 万美元。
数据集才是真正的成本所在--他们使用了 LVD-1689M--从大约 1700 万张 instagram 图片中整理出的 16 亿张网络数据图片。这可能花费了大量的人工标注、算法过滤计算等时间，更不用说可能还有一个 20-50 人的团队在研究这个模型。
你可能需要改变一下关于这些模型有多昂贵的假设。
感谢您对整个培训过程的数量级的更正。
900 万 GPU 小时包括了为整理数据集而使用的 DINO v2 推断。
900 万 GPU 小时包括了为整理数据集而使用的 DINO v2 推断。
当 Lecun 启动时，ASI 就会出现。
从 LeCun 的论文中，我得到的主要启发并不是，你无法让 LLM 比最优秀的人类做得更好，而是这些系统无法像人类一样高效地学习任意技能。问题是，为什么不能？考虑到自数字计算机问世以来，我们已经取得了长足的进步，ARC-AGI-3 的 8% 对于一台机器来说已经很了不起了。但是，如果你声称某样东西正在向人类的智能水平迈进，那就太差劲了。
Mythos 能做一些令人惊叹的事情（我只是假设，我从未见过它）。一个幼儿不需要阅读任何关于动力系统和运动学的书籍，就能学会控制自己的身体。而 "神话 "却无法在汲取了Anthropic所掌握的所有数据后，学会控制一个人形机器人。
Mythos 能做一些令人惊叹的事情（我只是假设，我从未见过它）。一个幼儿不需要阅读任何关于动力系统和运动学的书籍，就能学会控制自己的身体。而 "神话 "却无法在汲取了Anthropic所掌握的所有数据后，学会控制一个人形机器人。
Falsifying Yann Lecun isn't exactly a priority for anyone seriously working in this space.
这到底是什么意思呢？
Mythos 似乎没有出现在 ARC-AGI 3 的已验证排行榜上。
官方称，由于 Anthropic 的数据保留政策，《寓言》/《神话》测试被推迟。 不知道他们是否已经解决了这个问题。
https://x.com/arcprize/status/2064399134099153344
https://x.com/arcprize/status/2064399134099153344
"兄弟 "职业生涯的大部分时间都在荒野中度过，因为大家都认为 ML/NN 等都是死路一条。
不过，在他退役之前，我不会赌他在架构上再有一次突破。
不过，在他退役之前，我不会赌他在架构上再有一次突破。
请注意，他、伊利亚和米拉最近都没有运送任何相关物品
这说明
这说明
不知道 Mira 如何与 Yann 和 Ilya 进入同一个句子。
就缺乏运输而言，他们是科学家，而我们现在对法学硕士所做的更多是“工程”。
就缺乏运输而言，他们是科学家，而我们现在对法学硕士所做的更多是“工程”。
好的，这里是 Claude Code 的长期用户；最近我开始意识到还有其他很棒的模型我应该尝试，但我犹豫是否要离开 Claude Code 去尝试新的东西。
今天对 Codex 与克劳德代码的共识是什么，这真的重要吗？
今天对 Codex 与克劳德代码的共识是什么，这真的重要吗？
几个月来，Codex 可以说比 Claude Code 更好，但它一直没有受到关注，因为它没有捕捉到同样的病毒式营销效果，而且 OpenAI 在在线开发者群体中总体上比 Anthropic 存在更多的光学/公关问题。我使用“更好”这个词并不是说底层的 GPT 模型从根本上来说更聪明或更聪明，而是说 Codex 作为一个产品更简单、更便宜、非常可靠且低戏剧性。
我的观点恰恰相反。我在一种和另一种之间来回切换，在我的日常工作中，Opus/Fable 一直比任何 GPT 都要好。它有点慢，但它能正确地完成任务，用尽可能少的代码，并在需要时添加一些注释。 Codex 速度更快，但你总是必须纠正它，因为它出了问题；它编写了大量带有明显注释的代码（“让我添加一个小助手”）。
纯粹是轶事，我对法学硕士编写代码的一个持续存在的问题是，他们绝对是偏执的，并且增加了一系列间接和防御性的废话，即使你提示避免这种情况，通常也需要手动引导来消除多余的东西。
https://github.com/EspoTek/.claude/blob/master/CLAUDE.md
在您的 Claude.md 中加入 "绝不抑制错误 "部分，这样就不会再发生这种情况了（我在使用 Python/Flask 时是这样做的，其他语言就不一定了）。
在您的 Claude.md 中加入 "绝不抑制错误 "部分，这样就不会再发生这种情况了（我在使用 Python/Flask 时是这样做的，其他语言就不一定了）。
其中很多听起来像是进攻性编程：https://en.wikipedia.org/wiki/Offective_programming
不知道有这个词，谢谢！ 看起来我的编程风格总体上与我的沟通风格相匹配。 ：P
回退和向后兼容性让我很头疼:)很多代码路径都无法预测失败。
我在使用 GPT 时遇到过这种情况，但在使用 Opus/Fable 时没有。
包括 opus/fable 在内的所有东西都会出现这种情况。
虽然没有证据，但我的感觉是，现在的 opus/fable 已经不是几个月前的样子了。但随着《寓言》的推出，我发誓现在的感觉就像《十四行诗》。寓言》给人的感觉就像过去的《歌剧》，但价格更高。
虽然没有证据，但我的感觉是，现在的 opus/fable 已经不是几个月前的样子了。但随着《寓言》的推出，我发誓现在的感觉就像《十四行诗》。寓言》给人的感觉就像过去的《歌剧》，但价格更高。
最近的 gpts 在这一点上非常糟糕，而最近的 claudes 有一个毛病，就是不断添加无用的注释来引用以前的更改，并且会使用多个单行注释来代替标准的多行 docblock。
不断需要不断地留下“代码不像<坏实现>那样工作，它像<好实现>那样工作”让我感到无尽的沮丧。项目 MEMORY、CLAUDE.md 中，甚至嵌入提示中的任何指示似乎都无法阻止它执行此操作。我不明白它是如何进入训练的，因为我从来没有见过一个真正的人写这样的代码注释。
它编写代码时就好像受众是您（Claude 的用户），而不是将来阅读该代码的其他开发人员。我发现它有助于指示它记住受众是谁，并且只编写描述代码当前状态的注释，而永远不要描述任何可以从 git 历史记录中推断出来的内容。我发现这很有帮助，我几乎再也看不到这些无意义的评论了。
也许是自学成才吧。它吃自己的产出并且喜欢它哈哈......
听起来像我的密码。他们可能接受过我的代码培训！
我告诉它不要用腰带和吊带，并且不要大声喧哗。这似乎改变了它的行为。
听起来你们好像在互相指责。GP 说法典的甲胄质量更高，这我可以相信，即使模型不如 Opus/Fable 好。
我真的很喜欢 Opus/Fable 模型，但老实说我对这个有缺陷的产品感到厌倦。 CLI 总是有一些奇怪的问题。现在它甚至在工具调用之前不输出消息，它只是吞掉它们然后消失。
我不喜欢 OpenAI 这家公司，但他们似乎有 QA，这可能足以让我转行。
我不喜欢 OpenAI 这家公司，但他们似乎有 QA，这可能足以让我转行。
前几天 Claude Code 上有一个问题，当它提出一组问题时，它只会等待 60 秒，然后如果没有得到用户的响应，它就会继续，但它认为是最好的。完全无法使用。他们花了近 48 小时才合并修复。
对我来说也是如此，这就是我转而使用 Pi 的原因。我仍然使用 Sonnet 或 Opus，但由于成本原因主要使用 GPT。
很高兴我不是唯一注意到这一点的人。真让人抓狂。
我会使用遥控器选择一个模型，但克劳德总是会在第一回合使用俳句。
超过一周的基本功能根本得不到关注。从外观上看，Athropic 似乎是一个功能明确的工厂。
超过一周的基本功能根本得不到关注。从外观上看，Athropic 似乎是一个功能明确的工厂。
慢一点？我认为对于我的大多数任务，克劳德几乎在所有事情上都花费了两倍的时间，甚至是像分析代码这样的事情。它会为了一些非常简单的事情而产生大量的代币。
在我看来，这正是它在解决实际问题方面更好一些的原因。
您绝对不必“总是必须纠正”Codex。我不确定你在做什么，但我想说 80-90% 的编辑在我这边不需要任何修改。
在我看来，这正是它在解决实际问题方面更好一些的原因。
您绝对不必“总是必须纠正”Codex。我不确定你在做什么，但我想说 80-90% 的编辑在我这边不需要任何修改。
> Codex 更快，但你总是需要纠正它，因为它出了问题
这也是我使用 Codex 的经验，每次我都必须修正它的错误。但最近，我实际上浪费了三个小时的工作，因为它不断向我的代码库添加数百行。当我使用《Fable》和《Opus》重新开始整个作品时，感觉就像白天和黑夜一样。
这也是我使用 Codex 的经验，每次我都必须修正它的错误。但最近，我实际上浪费了三个小时的工作，因为它不断向我的代码库添加数百行。当我使用《Fable》和《Opus》重新开始整个作品时，感觉就像白天和黑夜一样。
这两本书我都有。我对 Claude 输出的信任度要高于 Codex。我总是让克劳德审核 Codex 的输出结果。尽管如此，我还是觉得 gpt 5.5 在更广泛的任务中更有用。不过，在直接编码方面，这一点毫无争议。
也许你的提示风格更适合 gpt，但这也是 YMMV 的义务。我们忘了这一点很重要
也许你的提示风格更适合 gpt，但这也是 YMMV 的义务。我们忘了这一点很重要
我想说 Codex 和 Claude Code 有不同的优点和缺点。例如，Claude Code 在子代理 UI 方面明显更好 - 能够在输入下看到子代理列表非常棒。
但说实话，我已经到了更喜欢 OpenCode UI 的地步。 OpenAI 的一大优势是您可以在 OpenCode 中登录您的订阅，而这对于 Claude 订阅来说并非易事。
今天，我在 OpenCode 中获得了一些非常令人印象深刻的成本效率，具体如下：
* 主会话代理：gpt-5.6-sol（高）通过 OpenAI 订阅
* 通用子代理：deepseek-v4-pro（高），通过 OpenCode Go 订阅
* 使用超级代理，主会话仅被允许文件系统读取权限和所有其他委托
它绝对是在处理任务，GPT 5.6 从 DeepSeek 中发现了质量和功能问题，并让它干净地解决它们，我什至没有接近我的配额，而我通常可以完成它们。我觉得，随着人们在日常工作中越来越习惯使用子代理以及混合和匹配模型，Anthropic 的围墙花园立场将开始伤害他们。
但说实话，我已经到了更喜欢 OpenCode UI 的地步。 OpenAI 的一大优势是您可以在 OpenCode 中登录您的订阅，而这对于 Claude 订阅来说并非易事。
今天，我在 OpenCode 中获得了一些非常令人印象深刻的成本效率，具体如下：
* 主会话代理：gpt-5.6-sol（高）通过 OpenAI 订阅
* 通用子代理：deepseek-v4-pro（高），通过 OpenCode Go 订阅
* 使用超级代理，主会话仅被允许文件系统读取权限和所有其他委托
它绝对是在处理任务，GPT 5.6 从 DeepSeek 中发现了质量和功能问题，并让它干净地解决它们，我什至没有接近我的配额，而我通常可以完成它们。我觉得，随着人们在日常工作中越来越习惯使用子代理以及混合和匹配模型，Anthropic 的围墙花园立场将开始伤害他们。
同意。 GPT 5.5 将提出更简单的解决方案，并且代币数量比 Claude 少得多。此外，对于相同的月度计划，Codex 的使用限制比 Claude Code 宽松得多。
我一直在使用两者，据我所知，现在它们之间的美元等值预算大致相同。在 anthropic 将其配额增加一倍以及 openai 2x 促销上个月到期之前，这可能是真的。
上次我使用 Codex 时，它会在不询问的情况下做出大量假设，通常是相当大的假设。
他们解决了吗，因为对我来说这实际上让法典变得更糟。
他们解决了吗，因为对我来说这实际上让法典变得更糟。
我发现我必须告诉 GPT 和 Opus 继续问我问题，否则他们就会自己（错误地）填补空白。
我的经验是，Claude/Opus 会问我问题，尽管有时我必须介入并进行一些调整。 Codex/GPT 只是深入研究并编写代码，在使用 Claude 一年后，我发现这相当令人担忧。但它编写了工作代码。克劳德/寓言做了类似的事情（提出的问题比 Opus 少得多）fwiw。
您使用计划模式了吗？
这种说法很奇怪...一直以来，OpenAI 在订阅计划上的限制都比 Anthropic 慷慨得多。随着《寓言》禁令/防护栏灾难的发生，人们在这些评论区中表达了很多不满。在 4.6/4.7/4.8 过渡期间，Anthropic 曾有几周把 Claude Code 搞得一团糟，这也被广泛报道。他们还因为不再允许使用其他线束而受到了很多批评。而 ChatGPT 在破解备受瞩目的厄多斯问题时，也在模型智能方面取得了一些非常成功的成果。
在过去的半年里，Anthropic 在网络上的表现并不好。OpenAI 并不存在光学问题，在我看来，他们只是在前沿领域最不值得信任的参与者。他们偏离自己最初使命的方式着实令人叹为观止，尤其是在 Anthropic 因坚持政府不会将其系统用于大规模监控或自主武器系统而被踢出局时，他们还幸灾乐祸地来抢政府合同。你明白这意味着什么吧？OpenAI 模型现在正被积极用于/开发大规模监控和/或自主武器系统。
我知道，这里有很多人似乎把自己廉价使用这些模型的能力看得比其他所有考虑因素都重要。那么，OpenAI就是一个不错的选择，而且比Anthropic的限制要少得多。但他们的问题不在于光学。而是实质问题。
在过去的半年里，Anthropic 在网络上的表现并不好。OpenAI 并不存在光学问题，在我看来，他们只是在前沿领域最不值得信任的参与者。他们偏离自己最初使命的方式着实令人叹为观止，尤其是在 Anthropic 因坚持政府不会将其系统用于大规模监控或自主武器系统而被踢出局时，他们还幸灾乐祸地来抢政府合同。你明白这意味着什么吧？OpenAI 模型现在正被积极用于/开发大规模监控和/或自主武器系统。
我知道，这里有很多人似乎把自己廉价使用这些模型的能力看得比其他所有考虑因素都重要。那么，OpenAI就是一个不错的选择，而且比Anthropic的限制要少得多。但他们的问题不在于光学。而是实质问题。
我同意这个说法。而且因为它搅动的代币更少，所以通常也更快 - 值得注意的是，在一天中，我用 Codex 完成了更多任务。
它在复杂编码任务的推理方面并不擅长，Claude Opus 仍然领先，但领先不了很多。
它在复杂编码任务的推理方面并不擅长，Claude Opus 仍然领先，但领先不了很多。
我一直在尝试 Codex，但与 Opus 相比，它的输出结果总是很糟糕。我不明白我的结果怎么会这么糟糕？
上周切换到 Codex，我已经比使用 Claude Code 快乐多了。这让我很惊讶。
在这个帖子的推动下，我决定从 Claude 切换到 Codex，看看会发生什么。但是......我立即迷失在他们的计划和定价混乱的营销漩涡中。有人愿意告诉我应该使用哪个计划吗？另一方面，我使用 100 美元的 Claude Code 计划。实际上，我们已经有“商务”ChatGPT 订阅，似乎是 50 美元/月/席位。 OpenAI 的网站提供了一组个人订阅（大概是为了与 CC 同等），我怀疑当我们注册 ChatGPT 时这些订阅不可用。我认为这又是由于某些网站功能不允许免费用户（上传 PDF 等）而发生的。也许我应该从该企业帐户切换到 Codex 的个人订阅？
使用 Pro（5 倍或 20 倍）试驾一个月。从 https://github.com/openai/codex 下载 Codex CLI 客户端，并通过其提供的 URL 在浏览器中对其进行身份验证。将模型设置为 5.6-Sol，并将努力设置为最大。
好的，谢谢。就此执行。我让它构建了一个简单的项目（实际上没那么简单，因为它涉及有关积雪和冰的领域知识），并且还向 Opus 和 Fable 提供了相同的提示。当我有空闲时间时，我会写一篇文章来强调这三者之间的差异。
成本呢？
老实说，正是因为使用限制如此宽松，才使得 Codex 即使没有克劳德那么强大，也是值得的。你可以放心地尝试很多东西，进行大量的重构，运行大量的冗余测试，而不会耗尽令牌，这让整个体验变得更好。我曾尝试过使用 Deepseek 进行编码，结果非常糟糕，所以法典之所以能发挥作用，是因为它的能力接近或与克劳德相当。
> 我尝试使用 Deepseek 进行编码
但是太便宜了。特别是对于我们这些每月订阅没有意义的人来说。
但是太便宜了。特别是对于我们这些每月订阅没有意义的人来说。
Codex 世界的戏剧性要少得多。除非你逃离了CC，否则你不会意识到CC有多么压抑。中断、奇怪的限制、性能下降、加速使用等等。
完全。我的经历也是如此。使用 Codex 一段时间后，您可能会想，来吧，克劳德，您可以吗？哈哈。现在，当我提问时，我几乎总是向克劳德提出具体的长度要求。否则，它只会以最烦人的方式胡言乱语。我认为“压迫”是正确的
我知道这很琐碎，但 CC cli/harness 只是令人烦恼。它过于复杂，表现得可爱，而且有缺陷。这是我的方式。 Codex 安全带为我提供了我需要的东西并且不会妨碍我。
更不用说无缘无故地被禁止，几周后零更新，甚至无法下载您的聊天记录（尽管该功能可用（我认为他们对它进行了编码，但它不起作用！）。我的故事如下；
https://news.ycombinator.com/item?id=48597861
https://news.ycombinator.com/item?id=48597861
对于像 GLM 这样的开放模型来说，戏剧性就更少了。
> 加速使用
能否进一步说明？
能否进一步说明？
要理解克劳德有时会神秘行事的那些时刻，唯一的办法就是成为一个终结在线的人。
https://www.google.com/search?q=claude+usage+draining+site:w...
https://www.google.com/search?q=claude+usage+draining+site:w...
嗯，"法典世界 "是 OpenAI 的世界，那里有大量的戏剧和产品混乱！
Anthropic公司当然也受到了美国政府的影响，但除此之外，他们一直低调行事，专心致志。这就是他们成功的原因。
Anthropic公司当然也受到了美国政府的影响，但除此之外，他们一直低调行事，专心致志。这就是他们成功的原因。
自从我涉足代理编码以来，我已经同时使用 Claude Code、Codex、Gemini（现在的 Antigravity）已有半年了。我想说，总的来说，Claude Code 和 Codex 同等强大，Gemini 落后。
我对 Codex 很欣赏的一件事是，OpenAI 现在有时只是给你可以存储的配额重置，所以当你在周末之前用完每周配额时，你可以重置配额，继续使用 Codex。由于这项福利，我对食典配额的担忧要少得多。我昨天刚在银行用了1次重置，还剩下3次重置。而对于克劳德来说，当你在周末前三天用完 95% 的配额时，你会更加焦虑。
另一方面，当我在云端运行 Claude Code 的 /remote-control 机制并希望在手机上监视或控制它时，它非常有帮助。 Codex 目前不支持这种用法。 Codex 仅允许您使用手机连接到桌面上的会话，而不允许连接到云端的会话。
我对 Codex 很欣赏的一件事是，OpenAI 现在有时只是给你可以存储的配额重置，所以当你在周末之前用完每周配额时，你可以重置配额，继续使用 Codex。由于这项福利，我对食典配额的担忧要少得多。我昨天刚在银行用了1次重置，还剩下3次重置。而对于克劳德来说，当你在周末前三天用完 95% 的配额时，你会更加焦虑。
另一方面，当我在云端运行 Claude Code 的 /remote-control 机制并希望在手机上监视或控制它时，它非常有帮助。 Codex 目前不支持这种用法。 Codex 仅允许您使用手机连接到桌面上的会话，而不允许连接到云端的会话。
是的 - Anthropic 非常需要同样的“这里有重置，需要时使用它”。
这样就好多了。当然，这可能会影响利润，但这是一个巨大的客户满意度胜利。
当人择随机重置我而我只使用了 2% 时，那毫无价值。当 OpenAI 告诉我可以随时使用 3 次重置时，这真是太棒了。
这样就好多了。当然，这可能会影响利润，但这是一个巨大的客户满意度胜利。
当人择随机重置我而我只使用了 2% 时，那毫无价值。当 OpenAI 告诉我可以随时使用 3 次重置时，这真是太棒了。
Codex 在 iPhone/iPad 上得到了很好的支持，它位于 ChatGPT 应用程序中。
现在你可以在手机上完成如此多的工作，这真是令人惊讶，尤其是如果你已经在脑海中规划好了设计。
现在你可以在手机上完成如此多的工作，这真是令人惊讶，尤其是如果你已经在脑海中规划好了设计。
我曾广泛使用过 claude 和 codex，但仅限于 CLI 应用程序（使用无 root 的 podman 和网络过滤等进行了严格的沙盒管理），所以我不知道图形用户界面应用程序会让我错过什么。
Claude 有一个杀手级功能，而 Codex 目前还缺乏这个功能，那就是在终端启动会话，然后通过 iOS 应用程序将其关闭（实际上只是远程控制）。
上次我在 iOS 上试用 Codex 时，需要进行大量设置才能链接到 Github 项目等。在我看来，Claude 让我远程进入已经在实际机器上启动的会话的方式要好得多。
Claude 有一个杀手级功能，而 Codex 目前还缺乏这个功能，那就是在终端启动会话，然后通过 iOS 应用程序将其关闭（实际上只是远程控制）。
上次我在 iOS 上试用 Codex 时，需要进行大量设置才能链接到 Github 项目等。在我看来，Claude 让我远程进入已经在实际机器上启动的会话的方式要好得多。
他们已经解决了这个问题。 iOS 上的 ChatGPT 应用程序中的 Codex 现在比 Claude Code 好得多。
您可以像在 iOS 上一样在 Mac 上登录 Codex 应用程序，并且能够完全控制您的会话 - fork、侧聊、插件 - 一切。
我经常通过它来工作真的很棒。您可以在任意数量的 Mac 上连接任意数量的 Codex 实例，然后通过 iOS 应用程序管理它们。
您可以像在 iOS 上一样在 Mac 上登录 Codex 应用程序，并且能够完全控制您的会话 - fork、侧聊、插件 - 一切。
我经常通过它来工作真的很棒。您可以在任意数量的 Mac 上连接任意数量的 Codex 实例，然后通过 iOS 应用程序管理它们。
也许我理解错了，但我不想在 Mac 上登录应用程序，我想在无头 Linux 服务器上运行 CLI，然后通过 iPhone 控制会话。Codex 现在允许这样做吗？
Codex 不负责此事。
只需在手机上使用 termux 并连接到服务器上的 tmux 会话即可。
Codex 不会知道其中的区别。
只需在手机上使用 termux 并连接到服务器上的 tmux 会话即可。
Codex 不会知道其中的区别。
我用安卓手机上的 Termux 实现了这一功能。我在路由器上设置了 wireguard，这样我就可以从任何地方接入局域网。我只需 ssh 登录。
您也可以这样做，有两种方法，一种是在 linux 服务器上使用 "codex 远程控制 --help"，另一种是在机器上使用桌面应用程序，您可以连接到您的 linux 盒子并在那里启动 codex，使其可以远程控制。
哈，终于抽出时间开始工作了。是的，它比克劳德代码更麻烦，因为这需要一个单独的守护程序服务器，但也不是很糟糕。
1. 在 Linux 计算机上的特殊目录中安装 codex 的另一个副本：
$curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh |嘘
2. 从该特殊目录运行 codex Remote-control 以启动并配对守护进程：
$ ~/.codex/packages/standalone/current/codex 远程控制启动
$ ~/.codex/packages/standalone/current/codex 远程控制对
3. 在手机上，打开 ChatGPT 应用程序，选择“远程”，然后将其与上面打印的代码配对。
4.瞧！ Linux 机器上运行的 Codex 会话现在显示在手机上！
1. 在 Linux 计算机上的特殊目录中安装 codex 的另一个副本：
$curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh |嘘
2. 从该特殊目录运行 codex Remote-control 以启动并配对守护进程：
$ ~/.codex/packages/standalone/current/codex 远程控制启动
$ ~/.codex/packages/standalone/current/codex 远程控制对
3. 在手机上，打开 ChatGPT 应用程序，选择“远程”，然后将其与上面打印的代码配对。
4.瞧！ Linux 机器上运行的 Codex 会话现在显示在手机上！
我一直在使用 Codex 应用服务器。效果很好。
https://learn.chatgpt.com/docs/app-server
https://learn.chatgpt.com/docs/app-server
嗯，谢谢。不知道这件事。不过设置起来好像很麻烦？
找到正确的文档/标志比其他任何事情都花费更长的时间。在我的手机上从零到高效只需 15 分钟。
我注意到一件事你不能使用通过 npm 安装的 codex，但它会告诉你这一点。
如果不想麻烦，可以使用桌面应用程序，既可以远程控制，也可以控制其他开发盒。
银行重置对我来说改变了游戏规则。我一直坚持使用 5.4 中等，主要是因为 5.5 似乎更快地消耗了我的配额。重置银行给了我认真开始使用 5.5 高的信心。你瞧，我还没有真正需要重置，但我现在不太可能探索其他模型，因为新模型有一个逃生舱口，以防编码会话变得有点疯狂。
我发现 Codex 的超额费用比 Claude 的划算得多。每月 10 美元的预算足够我使用 Codex 的备份，而使用 Claude Code 的预算几天就没了。
> 我很欣赏 Codex 的一点是，如今 OpenAI 有时会重置配额，并将其存入银行，因此当你在一周结束前用完每周配额时，可以重置配额，继续使用 Codex。
这其实非常棒。
这其实非常棒。
我也建议尝试 Codex。事实上，如果您有预算，我建议并行运行它们，例如双方独立规划相同的功能或在不同的工作树中实现，或者让他们批评彼此的工作。
我个人认为 GPT-5.5 是比 Opus 4.8 更好的程序员，它非常彻底，但我不喜欢它生成的代码（“简朴”），并发现 Opus 4.8 可以编写更多“人类友好”的代码。 GPT-5.5 做出的编程评论非常糟糕，而 Opus 4.8 则很好。我觉得 Opus 4.8 比 GPT-5.5 更能抓住我的意图，老实说，我觉得 GPT-5.5 有点“自闭”。我确实更喜欢 GPT-5.5 的语言（而不是写作），因为我发现 Opus 4.8 的哲学华丽语言有点烦人。
我只尝试了一点《Fable 5》，感觉像是 Opus 4.8 的更智能版本，更好的编程和理解你的意图，我认为甚至你的代码的意图，并且_真的_擅长发现代码中逻辑的错误或问题。它给人一种非常聪明的感觉，但价格却非常昂贵。从某种意义上说，它感觉很聪明，就像它有一个“更大的大脑”，并且对微妙/细节更加敏感。
这些是不同的“大脑”，有不同的“个性”等等。我认为最好的是自己培养一种感觉。
我个人认为 GPT-5.5 是比 Opus 4.8 更好的程序员，它非常彻底，但我不喜欢它生成的代码（“简朴”），并发现 Opus 4.8 可以编写更多“人类友好”的代码。 GPT-5.5 做出的编程评论非常糟糕，而 Opus 4.8 则很好。我觉得 Opus 4.8 比 GPT-5.5 更能抓住我的意图，老实说，我觉得 GPT-5.5 有点“自闭”。我确实更喜欢 GPT-5.5 的语言（而不是写作），因为我发现 Opus 4.8 的哲学华丽语言有点烦人。
我只尝试了一点《Fable 5》，感觉像是 Opus 4.8 的更智能版本，更好的编程和理解你的意图，我认为甚至你的代码的意图，并且_真的_擅长发现代码中逻辑的错误或问题。它给人一种非常聪明的感觉，但价格却非常昂贵。从某种意义上说，它感觉很聪明，就像它有一个“更大的大脑”，并且对微妙/细节更加敏感。
这些是不同的“大脑”，有不同的“个性”等等。我认为最好的是自己培养一种感觉。
我还没试过 Codex，但我认为 GPT-5.5 可能会正确地指出一个正确的方向，但它的代码感觉有点奇怪。Opus 4.8 在编码方面要好得多，实际上它是唯一能在大型代码库中捕捉到非常复杂的错误的软件（我尝试过不同的模型，包括 GPT-5.5 和 DeepSeek）。有趣的是，在本地运行 opencode 的 Gemma 4 性能也不差，虽然还远远达不到 DeepSeek 的水平，但它能很好地理解工具，代码质量也相当不错。因此，对于简单的编码项目，我可以说本地模型已经胜出。如今，桌面大小的开放模型变得如此智能，实在令人惊叹。我的意思是，如今仅靠开放工具和本地模型来管理小型代码库是完全可行的，你不需要任何订阅就能生成高质量的代码，但我假设你已经有了经验并知道自己在做什么：)
我在 Claude 代码（中等难度）和 Cursor（自动）之间并排进行了操作。让克劳德准备一份计划，并让Cursor检查一下，发现计划中有很多漏洞。从成本角度来看，结果也更好。我每天都在使用 Cursor（和 Claude 一起），尽管我花更多时间在它上面，但前者便宜了 20-30%。
Codex 的可比性已经有一段时间了。 5.1-5.5 与 4.5-4.8 竞争激烈。 《神鬼寓言》将他们全部击败，现在《索尔》再次与《神鬼寓言》相媲美。在技能和挂钩方面存在一些细微的工具差异，但在大多数情况下，我认为如果人们被设计成一个 CLI，而切换到另一个 CLI 会抑制他们，那么这就是使用习惯上的错误。
从历史上看，Codex 会更紧密地跟踪任务，但创造力较少，而 Opus 会做比您指定的更多的事情。
Opus 和 Fable 在艺术设计（像素艺术、ascii 艺术）方面主导 5.5，在总体 UI 设计品味方面略胜 5.5。尚未在这方面测试 Sol。
到目前为止，在我的使用中，Sol 在图形渲染引擎优化方面优于 Fable。
Codex 的工作时间会更长，并且在单个会话中不会使用太多的子代理。
Codex 只有 256k 上下文，但其压缩程度绝对是下一个级别。您不会注意到压缩，并且它们会在一项复杂任务或一组任务中多次发生，而您无需注意或关心。另一方面，克劳德代码的压缩性仍然相当差。
如果你经常编码，我会同时使用两者
从历史上看，Codex 会更紧密地跟踪任务，但创造力较少，而 Opus 会做比您指定的更多的事情。
Opus 和 Fable 在艺术设计（像素艺术、ascii 艺术）方面主导 5.5，在总体 UI 设计品味方面略胜 5.5。尚未在这方面测试 Sol。
到目前为止，在我的使用中，Sol 在图形渲染引擎优化方面优于 Fable。
Codex 的工作时间会更长，并且在单个会话中不会使用太多的子代理。
Codex 只有 256k 上下文，但其压缩程度绝对是下一个级别。您不会注意到压缩，并且它们会在一项复杂任务或一组任务中多次发生，而您无需注意或关心。另一方面，克劳德代码的压缩性仍然相当差。
如果你经常编码，我会同时使用两者
这里是 Claude Code 粉丝... Codex 非常好。有时更好。杀手级功能是价格。
在独家使用 Claude Code 6 个多月后，一旦他们重新调整了限制，我就被迫尝试 Codex，以至于我在短短几天内就不断地用完我的 200 美元/月计划。这些天我支付了 200 美元/月的计划，这足以让我完成一周的工作（小型游戏工作室 - 可以编写无限的代码！）
在独家使用 Claude Code 6 个多月后，一旦他们重新调整了限制，我就被迫尝试 Codex，以至于我在短短几天内就不断地用完我的 200 美元/月计划。这些天我支付了 200 美元/月的计划，这足以让我完成一周的工作（小型游戏工作室 - 可以编写无限的代码！）
>（小型游戏工作室--要写的代码无穷无尽！）。
很好奇：与人工智能之前相比，您认为您的工作效率提高了多少倍？
很好奇：与人工智能之前相比，您认为您的工作效率提高了多少倍？
在运输能力方面？十倍都不止。我们的发货量是人工智能之前的 10 倍。当然，这并不能转化为实际业务成功率的十倍增长：)
是的，因为现在你的竞争对手也这样做了。赢家：推理提供商
我认为在某种程度上，人工智能开发变成了一场谁最有品味的竞争[1]，因为看似无限/廉价的代币，人工智能最终更多地是把屎扔到墙上并希望有东西粘住。
[1] https://www.reddit.com/r/ProgrammerHumor/comments/10ek380/co...
[1] https://www.reddit.com/r/ProgrammerHumor/comments/10ek380/co...
真正的问题/不是批评--你是真的在审查所有的代码，还是只是发送代码并希望得到最好的结果？我无法想象一个人每天要阅读/审核那么多代码，但也许我错了？
与人工智能之前一样，审查随着编辑区域的敏感度而变化。
简单的用户界面更改？我进行了人工智能审查，但除此之外从未阅读过代码。这些模型足够好，他们编写的 UI 代码比我更好，十分之九。并不总是更惯用，但通常更安全、更正确。
改变我们的核心数据平面？我可能会比 AI 之前多花 2-3 倍的精力去审阅它。是的，我走得更慢。更多的审查，更多的考虑角度，包括人类和（很多）人工智能审查周期。
大多数代码并不是那么关键，而且人工智能在编写测试方面也非常擅长。由于人工智能的成本接近于零，我们还花费了更多的时间来偿还技术债务和测试。
Net：我花在低风险变更上的时间减少了 100 倍。我经常指导（或至少批准）实现方法，但我很少阅读这段代码。我在高风险变更上花费了 2-3 倍的时间。
人工智能是一种工具。你可以用它肆无忌惮地走快，也可以用它自信地走得慢。就像人工智能之前一样……工程的技能和艺术就是知道何时该做什么。
简单的用户界面更改？我进行了人工智能审查，但除此之外从未阅读过代码。这些模型足够好，他们编写的 UI 代码比我更好，十分之九。并不总是更惯用，但通常更安全、更正确。
改变我们的核心数据平面？我可能会比 AI 之前多花 2-3 倍的精力去审阅它。是的，我走得更慢。更多的审查，更多的考虑角度，包括人类和（很多）人工智能审查周期。
大多数代码并不是那么关键，而且人工智能在编写测试方面也非常擅长。由于人工智能的成本接近于零，我们还花费了更多的时间来偿还技术债务和测试。
Net：我花在低风险变更上的时间减少了 100 倍。我经常指导（或至少批准）实现方法，但我很少阅读这段代码。我在高风险变更上花费了 2-3 倍的时间。
人工智能是一种工具。你可以用它肆无忌惮地走快，也可以用它自信地走得慢。就像人工智能之前一样……工程的技能和艺术就是知道何时该做什么。
> AI 也非常擅长编写测试
:-) 我希望你在声称它“可怕的好”之前先阅读这些测试
:-) 我希望你在声称它“可怕的好”之前先阅读这些测试
事实上，最可怕的是它如何无畏和自信地写下它们，而很少考虑它们的实际用途或价值。当我发现它添加了很多测试时，我经常这样说：“仔细审核每个测试，并考虑该测试是否正在测试有意义的边界或更具仪式性。删除低价值的测试并添加新的测试以覆盖未由您确定的差距执行的有意义的边界”。毫无疑问，这总是会产生一些不错的结果。
话虽如此，事实上，我几乎从未阅读过单元测试。在人工智能出现之前，我们几乎没有（参见：多人游戏工作室），所以权衡不是“人工智能生成的测试”与“人类编写的测试”，而是我们是否有测试。所以，我认为它们的价值就在于它们的价值——不多——但如果它在发货之前偶尔出现一次额外的回归，那么它的价格就值得了（~免费）。
话虽如此，事实上，我几乎从未阅读过单元测试。在人工智能出现之前，我们几乎没有（参见：多人游戏工作室），所以权衡不是“人工智能生成的测试”与“人类编写的测试”，而是我们是否有测试。所以，我认为它们的价值就在于它们的价值——不多——但如果它在发货之前偶尔出现一次额外的回归，那么它的价格就值得了（~免费）。
许多单元测试并没有增加传统意义上的价值，但它们确实有助于法学硕士理解代码。
我注意到测试常常是为了其自身的利益。就像，你会要求它停止做某事，实际上只是删除代码，它会编写一个测试来验证该行为不存在。
我无法想象更无用的测试，但我知道它想要验证它是否确实做出了更改。我只是在完成后删除测试。
我无法想象更无用的测试，但我知道它想要验证它是否确实做出了更改。我只是在完成后删除测试。
从工具角度看，您的工作流程是怎样的？您还在使用集成开发环境吗？
不，我以前用的是 Cursor，但现在我的工作流程是使用自己编写的内部 CLI 工具 "bud"，它可以为每个工作树封装/播种线束，并启动游戏的完整副本，这样每个工作树都能独立工作。如果说 git 工作树解决了代码隔离的问题，那么芽则解决了其他一切隔离的问题。它大约有 15000 行 rust 代码，我每天要使用它 100 次左右。它就像是在像 codex/claude 代码这样的线束之上的一层。
我有 10 多个这样的并行工作区，在遇到问题时会在它们之间切换。我使用 "herder "管理这些工作区，它是一款类似于 tmux 的出色工具，能让我将这些工作区保存在家里的一台 nixOS 机器上，我通过 tailscale 以 SSH 方式进入这台机器，这样每次我关闭笔记本电脑时，我的代理就不会停止工作（它还能让我充分利用这台机器的计算资源，而不是在我可怜的 MacBook 上运行数十个服务器和线束）。
我有 10 多个这样的并行工作区，在遇到问题时会在它们之间切换。我使用 "herder "管理这些工作区，它是一款类似于 tmux 的出色工具，能让我将这些工作区保存在家里的一台 nixOS 机器上，我通过 tailscale 以 SSH 方式进入这台机器，这样每次我关闭笔记本电脑时，我的代理就不会停止工作（它还能让我充分利用这台机器的计算资源，而不是在我可怜的 MacBook 上运行数十个服务器和线束）。
Codex 已经很好用了很长时间了，价格比较贵，但是非常注重效率。与 Opus 模型相比，使用它感觉更快、更切中要害，而且我更相信它可以处理长期运行的作业。
有人知道重置是怎么回事吗？
They've discovered it's a good marketing strategy. Whenever there's an outage, or a new launch, there's often a reset with it, which helps keep people engaged with OAI / Tibo and reduces churn.
They've also introduced banked resets, which are really clever. If you have a $200/month plan and three banked resets, you're not churning because you will overweight giving up those resets (loss aversion theory).
They've also introduced banked resets, which are really clever. If you have a $200/month plan and three banked resets, you're not churning because you will overweight giving up those resets (loss aversion theory).
我用完了重置:(呵呵，我有 3 个并且全部用完了
这从来都不重要（除非法典非常新）。如果说有什么不同的话，那就是 Codex 的远程会话集成更好，所以除了 Claude Code 领先的一些“超代码”编排花哨之外，我认为 Codex 是一个更好的工具。
同意，我认为只有一项盲目研究表明没有人能够分辨出差异，即使用户热衷于他们可以
I can't tell the difference between Fable and GPT 5.5. I tried Fable while it was in trial $20 mode, used up my whole quota, and it was great, but as soon as I went back to GPT 5.5, everything was the same.
But what I love about Openai is that they still let you hook OTHER harnesses up to a subscription. My Pi setup has been built up for a few months now into exactly what I want and moving over to CC or even Codex is really annoying.
Caveat: I vibe code in tiny little chunks. I see what I want to do, and exactly how I want it done, then prompt that, refine, what was output, then repeat. I bet Fable is better at building a whole app from a 2-sentence prompt; but that's just not important to me at all.
But what I love about Openai is that they still let you hook OTHER harnesses up to a subscription. My Pi setup has been built up for a few months now into exactly what I want and moving over to CC or even Codex is really annoying.
Caveat: I vibe code in tiny little chunks. I see what I want to do, and exactly how I want it done, then prompt that, refine, what was output, then repeat. I bet Fable is better at building a whole app from a 2-sentence prompt; but that's just not important to me at all.
> 这真的重要吗？
它们是不同的模型，背后有不同的哲学。这是关于 1 个用户组的轶事，但根据我的经验：
克劳德性格比较坚强，也比较有创造力。如果你给它模糊的指示，它会更好地用合理的想法来填补空白。
GPT-5.5 更擅长遵循指令。如果你确切地知道你想要什么，它就会做到而不会偏离轨道。这也不太可能暗示你很愚蠢，但我并不关心这一点。有些人确实如此。
它们是不同的模型，背后有不同的哲学。这是关于 1 个用户组的轶事，但根据我的经验：
克劳德性格比较坚强，也比较有创造力。如果你给它模糊的指示，它会更好地用合理的想法来填补空白。
GPT-5.5 更擅长遵循指令。如果你确切地知道你想要什么，它就会做到而不会偏离轨道。这也不太可能暗示你很愚蠢，但我并不关心这一点。有些人确实如此。
就我个人而言，我开始使用 openai 模型来干扰其他线束。我非常反对 CC，他们不让你自由地即插即用，或者让 -p 与其他工具的使用变得透明。所以我混合并匹配了一堆 openai 和一些中国模型，我正在尝试使用 opencode。我一直听说 Codex 很棒，在当前 CC 的级别上，我已经尝试过了，它只是循环消耗了我整个 5 小时的使用窗口，没有要求对某些内容进行澄清，而且没有一个可用。那是我唯一一次尝试 codex，因为我可以使用现有的 openai opencode 工作流程，用大约 20% 的窗口完成相同的任务。
我已经投入了大量的精力来设置最初的法典尝试，但进展非常糟糕，以至于我完全没有兴趣再次尝试。这可能是一个月前的事，我知道事情进展得很快，但对我来说，我喜欢这些模型，不关心安全带。
我已经投入了大量的精力来设置最初的法典尝试，但进展非常糟糕，以至于我完全没有兴趣再次尝试。这可能是一个月前的事，我知道事情进展得很快，但对我来说，我喜欢这些模型，不关心安全带。
使用不会将您锁入护城河的安全带，例如 OpenCode。
[延迟]
Codex CLI 也是开源的。我认为没有什么区别。
Can't use a claude code subscription in another harness though
不过，您现在可以使用不是 T3Code 等线束的包装器。他们本来打算削减程序化 API，但至少暂时收回了它。
不要使用不允许的提供商。
你绝对可以，他们不再禁止了
opencode docs[0]仍然说不然，你有来源吗？
[0] https://opencode.ai/docs/providers/#anthropic
[0] https://opencode.ai/docs/providers/#anthropic
我对订阅模式不同的说法很好奇。有人对此进行过基准测试吗？
也许他指的是服务器端功能？否则它很愚蠢。 OAI 和 Anthropic 正在使用 azure/aws/gcp...
这怎么行得通？这不就意味着微软/亚马逊/谷歌事实上可以完全访问 OAI 和 Anthropic 的模型权重和操作流程吗？
这也是Anthropic决定在马斯克的硬件上运行东西让我感到惊讶的原因之一。看来，Grok的新版本很有可能是马斯克从这种关系中了解到的信息。
这也是Anthropic决定在马斯克的硬件上运行东西让我感到惊讶的原因之一。看来，Grok的新版本很有可能是马斯克从这种关系中了解到的信息。
他们不再禁止它，只是将其视为“额外使用”。例如除了订阅之外，您还要为每个代币付费。
我个人使用 opencode，这样我就可以在模型之间交换并尝试不同的选项。我想说到目前为止我更喜欢克劳德（寓言和作品 4.8），但很想知道 gpt 5.6 的落脚点。
就个人而言，我对 chatgpt 的 20 美元计划非常满意。我相信它的限制比克劳德的 20 美元计划要高得多，而且对于我玩的个人东西（爱马仕和一些小的编码东西）来说已经足够了。也让我能够及时了解 openai 模型的最新情况。
就个人而言，我对 chatgpt 的 20 美元计划非常满意。我相信它的限制比克劳德的 20 美元计划要高得多，而且对于我玩的个人东西（爱马仕和一些小的编码东西）来说已经足够了。也让我能够及时了解 openai 模型的最新情况。
不确定是否达成共识，但在整整一周的时间里，我都使用 Opus 4.8 和 GPT 5.5 完成了工作场所的所有任务。 GPT 轻松获胜。有时我什至会从 GPT 复制计划和解决方案（使用不同的 Git 工作树）并将其粘贴到 Opus 上，而且它本身会说 GPT 计划更好。那时我已经迁移了。我们的工作区未启用《寓言》，所以我没有尝试过。
今年 2 月左右，克劳德失去了我的信任，当时该计划会说一些无意义的话，比如“删除这个方法”，这显然是代码库那部分的关键方法。
对于个人项目，我使用 Codex 20 美元计划，当计划结束后，我使用 DeepSeek，这是非常划算的。
今年 2 月左右，克劳德失去了我的信任，当时该计划会说一些无意义的话，比如“删除这个方法”，这显然是代码库那部分的关键方法。
对于个人项目，我使用 Codex 20 美元计划，当计划结束后，我使用 DeepSeek，这是非常划算的。
对我来说，切换的问题（以及任何建议）在很大程度上取决于您所做的工作类型以及您在利用和内存、上下文管理等方面的设置。
我在一个结构化的（但现在太大了）黑曜石库中管理我的上下文。我还为自己构建了一个基于矢量的“保险库搜索”功能，并让我的工具使用它作为工具，在需要时在不同的上下文中查找主题相似的内容。我还为我的安全带构建了一些自定义技能和扩展，以便能够完成我的工作。
谈论线束：我使用 pi.dev 并进行了处理，我将其设置为能够轻松切换智能层而不丢失上下文。是的，模型的执行效果存在差异，但如果模型拒绝执行任务（例如 gpt-5.5 不愿意为 Annas Archive 构建下载工具），我会将模型切换到不那么挑剔的模型。
因此，在使用 Claude 大约一年后，我能够切换到基于 gpt 的模型（并且从早期就有了 Claude Max）。
我最近玩了很多其他模型，看看如果像《神鬼寓言》这样的事情在美国政府更广泛的范围内发生，我的设置对于切换有多稳定。如前所述，调性的微小变化，模型编写的长文本质量的小问题，但其中大部分实际上是由调性文档、护栏、编码标准等管理的，我在过去 9 个多月的时间里对其进行了密集的工作（首先是在 Claude Code 中，然后是 Codex，现在如 pi.dev 所说）。
所以 YMMV 很大程度上取决于你的设置。但我越来越认为这些模型是可以互换的。
我在一个结构化的（但现在太大了）黑曜石库中管理我的上下文。我还为自己构建了一个基于矢量的“保险库搜索”功能，并让我的工具使用它作为工具，在需要时在不同的上下文中查找主题相似的内容。我还为我的安全带构建了一些自定义技能和扩展，以便能够完成我的工作。
谈论线束：我使用 pi.dev 并进行了处理，我将其设置为能够轻松切换智能层而不丢失上下文。是的，模型的执行效果存在差异，但如果模型拒绝执行任务（例如 gpt-5.5 不愿意为 Annas Archive 构建下载工具），我会将模型切换到不那么挑剔的模型。
因此，在使用 Claude 大约一年后，我能够切换到基于 gpt 的模型（并且从早期就有了 Claude Max）。
我最近玩了很多其他模型，看看如果像《神鬼寓言》这样的事情在美国政府更广泛的范围内发生，我的设置对于切换有多稳定。如前所述，调性的微小变化，模型编写的长文本质量的小问题，但其中大部分实际上是由调性文档、护栏、编码标准等管理的，我在过去 9 个多月的时间里对其进行了密集的工作（首先是在 Claude Code 中，然后是 Codex，现在如 pi.dev 所说）。
所以 YMMV 很大程度上取决于你的设置。但我越来越认为这些模型是可以互换的。
> 今天关于 Codex 和 claude code 的共识是什么，这真的重要吗？
对于您可能得到的 HN 中反映的流行观点，“共识”这个词可能是错误的。
我建议你在人工智能方面始终拥有其中的两个，这样你就不必过度锁定一件事的怪癖。 您很快就会意识到，事情发展得如此之快，您只需开始内化常见模式，而不是依赖于某个特定的供应商。
我建议你除了claude之外还尝试pi和codex。
对于您可能得到的 HN 中反映的流行观点，“共识”这个词可能是错误的。
我建议你在人工智能方面始终拥有其中的两个，这样你就不必过度锁定一件事的怪癖。 您很快就会意识到，事情发展得如此之快，您只需开始内化常见模式，而不是依赖于某个特定的供应商。
我建议你除了claude之外还尝试pi和codex。
OT，但是你们如何跨线束分享您的技能和代理呢？
我有一堆 Claude 代码插件，昨天要求 Codex 让它们可供自身访问。它想重写大部分内容。我希望我可以通过一些符号链接或其他东西来避免漂移。
我有一堆 Claude 代码插件，昨天要求 Codex 让它们可供自身访问。它想重写大部分内容。我希望我可以通过一些符号链接或其他东西来避免漂移。
更多的文字，更少的口头表达，更难理解细微差别，更正确的代码，更少的错误。不太漂亮的用户界面。我来回切换，但发现我对法典的“清理”工作较少；尽管要正确指定，但需要进行更多的前期沟通。对5.6寄予厚望！
最近几天我一直在切换，因为 Anthropic 一直在 API 定价背后锁定一些东西。 OpenAI 现在可以让您用您的潜艇做任何事情。我正在围绕 Pi.dev 构建无头和 Web 界面。我之前曾与 Claude Code 合作过，但他们将锁定所有这些功能。我认为 Claude 在主动解决问题方面做得更好，但我将继续调整我的安全带，以推动 gpt 做更多的事情。没有把握！
根据我的经验，Codex 的编码绝对远远领先于 Claude Code，即使使用《神鬼寓言 5》作为模型也是如此。
你有一次非常奇怪的经历
人们从事不同的事情，在评论中没有提及他们的使用领域，然后误解了其他做同样事情的人的经验。重复令人作呕。
他在写小说
作为我的日常司机，我在两者之间切换。
我几乎所有常规编码任务都是在 Medium 上使用 Codex 5.5 完成的。有时对于利基边缘情况，或者当我用完 Codex sub 上的代币时，我会切换到 Claude。最近 Claude 能够解决 Codex 无法解决的问题的一些例子：
- 3D gamedev 布局：我要求 Codex 在特定的摄像机位置渲染太阳系，并表示需要将系统的行星适合视口。 Codex 就是无法做到这一点，即使有很高的推理能力：克劳德·奥普斯 (Claude Opus) 第一次尝试就做到了。
- 棘手的 Tiptap 图像拖放布局实现：Codex 经过多次迭代后失败了。 Claude Opus 也竭尽全力让它发挥作用，但我认为大约 3 次尝试就成功了。他们最终都从 node_modules 中 grep 出 Tiptap 代码——这就是任务类型。
但这些确实是孤立的例子。在我所有的项目中（我有很多；主要是 TypeScript，但也有 C# 之类的东西），Codex “Just Works”（tm），我只需要很少的提示工作。
我几乎所有常规编码任务都是在 Medium 上使用 Codex 5.5 完成的。有时对于利基边缘情况，或者当我用完 Codex sub 上的代币时，我会切换到 Claude。最近 Claude 能够解决 Codex 无法解决的问题的一些例子：
- 3D gamedev 布局：我要求 Codex 在特定的摄像机位置渲染太阳系，并表示需要将系统的行星适合视口。 Codex 就是无法做到这一点，即使有很高的推理能力：克劳德·奥普斯 (Claude Opus) 第一次尝试就做到了。
- 棘手的 Tiptap 图像拖放布局实现：Codex 经过多次迭代后失败了。 Claude Opus 也竭尽全力让它发挥作用，但我认为大约 3 次尝试就成功了。他们最终都从 node_modules 中 grep 出 Tiptap 代码——这就是任务类型。
但这些确实是孤立的例子。在我所有的项目中（我有很多；主要是 TypeScript，但也有 C# 之类的东西），Codex “Just Works”（tm），我只需要很少的提示工作。
> 今天关于 Codex 和 claude code 的共识是什么，这真的重要吗？
我刚刚从 Claude Code 切换到 Codex。关于自动审阅器和 bubblewrap（docker 环境）有一些最小的设置。
只需将 Codex 指向代码库，然后让它从 Claude Code 进行迁移，并附上注释以保持与其兼容性。
我刚刚从 Claude Code 切换到 Codex。关于自动审阅器和 bubblewrap（docker 环境）有一些最小的设置。
只需将 Codex 指向代码库，然后让它从 Claude Code 进行迁移，并附上注释以保持与其兼容性。
IMO Codex 和 Claude 一样经历了过山车之旅。 GPT 5.3-codex 对于后端/系统任务来说是令人难以置信的，GPT5.5 更全面，但在某些方面较弱。 Codex 的模型也有很多周是愚蠢的 AF。 Opus 4.5 到 4.8 之间就像人类的过山车一样……
在我看来，OpenAI 和 Anthropic 都没有真正解决的两个最大问题是：
1. 为什么不让特定的模型擅长 Codex/Claude Code 的特定任务。这里有几种类型的工作，小型的高质量模型会比这些通用的通用模型做得更好，在这些模型中，有人发现寓言不擅长生物学......
2. 为什么他们不能持续运行这些模型并保持其性能？模型的性能似乎与可用的计算量直接相关，但他们没有谈论它......
在我看来，OpenAI 和 Anthropic 都没有真正解决的两个最大问题是：
1. 为什么不让特定的模型擅长 Codex/Claude Code 的特定任务。这里有几种类型的工作，小型的高质量模型会比这些通用的通用模型做得更好，在这些模型中，有人发现寓言不擅长生物学......
2. 为什么他们不能持续运行这些模型并保持其性能？模型的性能似乎与可用的计算量直接相关，但他们没有谈论它......
I'm also a long-time Claude Code user here, though the last 3 weeks I've been doing loops having claude use codex to review until they reach consensus; uses tons of tokens but the result is really good.
I'm trying Codex as my primary the last day or so, because I'm at 98% use and reset in 3 days on Claude. I'm worried about a lot of our skills and CLAUDE.mds and the like getting lost unless I migrate them, but otherwise codex seems to be working great.
I'm trying Codex as my primary the last day or so, because I'm at 98% use and reset in 3 days on Claude. I'm worried about a lot of our skills and CLAUDE.mds and the like getting lost unless I migrate them, but otherwise codex seems to be working great.
将自己设置为能够轻松尝试/切换不同的模型。 我是一个只使用 claude 的用户，只需将我的用户级别 AGENTS.md 设为 codex，其他的只需指向我的用户 CLAUDE.md。 有一个脚本可以在所有模型之间同步我的技能（只是目录）。 此外，如果您想在其他模型中使用来自 claude 的 /simplify 或类似功能，您可以向 claude 询问提示，并将其放入其他模型的技能中。
我将 codex 和 claude 都以 20 倍的速度进行了分录。 与 gpt5.5 相比，我更喜欢 opus+fable，因为 gpt 似乎试图通过留下任何未解决的歧义来完成任务。 克劳德似乎更擅长提出开放性问题。
这使用了相同的 AGENTS.md 提示，这些提示最初是为 Claude 使用而设计的，所以如果我也了解 gpt，也许可以更好地优化它？
这使用了相同的 AGENTS.md 提示，这些提示最初是为 Claude 使用而设计的，所以如果我也了解 gpt，也许可以更好地优化它？
是不是你把《神鬼寓言》的工作委托给了索尔？你是怎么做到的？您在 Codex/桌面应用程序中运行它吗？
不，直到几个小时前我才访问 sol。 我只是将我的克劳德协议文件链接到内部法典。 今天早上第一次尝试 Sol，所以我无法真正评论它与 gpt5.5 的对比。
但是，您可以执行您所要求的“fable--> sol”操作，您需要设置 mcp 或让 fable 运行 bash 工具，只需使用所需的任何 cmdline 参数调用 `codex.exe` cli 工具。
但是，您可以执行您所要求的“fable--> sol”操作，您需要设置 mcp 或让 fable 运行 bash 工具，只需使用所需的任何 cmdline 参数调用 `codex.exe` cli 工具。
除了使用 cc/codex 提供的沙盒功能外，我还以不同用户的身份运行人工智能代理。但似乎无法以不同用户身份运行 Codex 图形用户界面。我可以运行 TUI (/Applications/Codex.app/Contents/Resources/codex)，但它的缺点是远程控制只能在 GUI 中进行。
我安装了 Anthropic 提供的 Claude Codex 技能，并让 Claude 自动调用它来查看所有计划和更改。这样做的好处是，只需额外支付 20 美元/月的专业计划，我就可以扩展克劳德速率限制的跑道，并比较前沿模型的响应。现在，我正在寻找更多方法，将 Codex 作为子代理，从克劳德代码中自动使用。
我安装了 Anthropic 提供的 Claude Codex 技能，并让 Claude 自动调用它来查看所有计划和更改。这样做的好处是，只需额外支付 20 美元/月的专业计划，我就可以扩展克劳德速率限制的跑道，并比较前沿模型的响应。现在，我正在寻找更多方法，将 Codex 作为子代理，从克劳德代码中自动使用。
Codex 的一大优点是，即使用完，它也能完成任务。一旦令牌用完，克劳德代码就会突然中断工作并让其未完成。另外，antropic 会随机重置代币的使用情况，当我试图对它们进行配给时，这很烦人。虽然 openai 为您提供了额外的重置，您可以在需要时应用它们
就我个人而言，我将开放代码与副驾驶一起使用。然后，只需使用 /model 和 /variants 命令组合，所有模型都可以在我的会话中使用。使得尝试不同的模型和组合变得超低摩擦（我现在最喜欢的是用于初始 PRD 的 DeepSeek V4 Flash，然后用于实现的 Fable 5 high）。
我将两者结合起来取得了很好的结果。如果您（或您的雇主）负担得起，那么您可以在计划阶段对模型进行乒乓球（不是真正的乒乓球，因为人类也应该有发言权），然后让一个实施，另一个进行审查。通过这种方式，我得到了比仅仅坚持单一模型更好的结果。
我两者都用。不是因为我很酷，而是因为它对于个人项目来说具有成本效益，有两个 20 美元/月的计划。很高兴能够看到两者的最新技术水平。
就我个人而言，我发现它非常具有互换性。我打开 codex --yolo 或 claude ，无论 yolo 标志是什么（有一个别名）。
就我个人而言，我发现它非常具有互换性。我打开 codex --yolo 或 claude ，无论 yolo 标志是什么（有一个别名）。
我几乎只使用 Conductor，它使得尝试不同的模型变得非常容易，即使是在同一个工作空间中 - 绝对建议尝试一下。每当我被迫直接使用 Claude Code 应用程序时，与 Conductor 相比，它似乎远远不够
在我的工作中，使用 Codex 一直能获得更好的效果。六个月来，人们一直在这么说，但在 5.4 之前，使用体验非常缓慢，不值得转换。转换过程毫无摩擦。试试吧
我两种都用。 两者都很棒。 但就桌面应用程序而言，我认为 Codex 的用户界面更好。 它更简洁明了，能直接使用，而且还有一些小便利，比如编辑器中打开的图标。
相比之下，Claude 就显得非常臃肿和复杂。 也许你需要它的臃肿（克劳德设计），但我更喜欢 Codex 的高效。
模型方面，我也说不上来。它们大多数时候都能做到我想要的效果，偶尔也会出错。 问题逐渐变成谁更快、更便宜、给我更多代币，而不是谁更好。
相比之下，Claude 就显得非常臃肿和复杂。 也许你需要它的臃肿（克劳德设计），但我更喜欢 Codex 的高效。
模型方面，我也说不上来。它们大多数时候都能做到我想要的效果，偶尔也会出错。 问题逐渐变成谁更快、更便宜、给我更多代币，而不是谁更好。
现在，我们有各种 Opus+ 级别的机型（Opus/Fable、Grok 4.5、GPT 5.6），我更喜欢关注价格/速度和线束，因为这些机型一般都足以满足编码要求。 (对于 90% 的工作来说，Fable 已经过了极限，但仍在水平之上）。因此，我使用 Grok Build 4.5 版，因为它非常快而且便宜；Codex 是我使用溶解/月球 5.6 版的下一个最佳选择；而 Claude Code Fable 则用于 10%需要这种推理水平的任务。不过，我发现 Claude Code 线束的响应速度远不如其他两个（所有 TUI 版本），我希望他们能解决这个问题。
如果你能负担得起并且你有一些东西可以证明这笔费用，我会两者都买。他们并肩奔跑很有趣，你可以将事情从一个移交给另一个。相当整洁。不幸的是现在我只想两者兼得:(
IMO LMArena 是避免基准最大化的最佳基准
https://arena.ai/leaderboard/agent
5.6 尚未上市，但《神鬼寓言》以显着优势领先
https://arena.ai/leaderboard/agent
5.6 尚未上市，但《神鬼寓言》以显着优势领先
这里的结果与我每天在工作中使用这些模型并定期在它们之间切换的实际经验相符。
我对此的最终答案是，我们不能说任何肯定的话，因为我们所有的项目/代码库都完全不同。我一直在 "codex 与 Claude "孰优孰劣的问题上反反复复，虽然我目前认为 Claude 更胜一筹，但我知道这可能是我的特定项目和我与模型交互的个人方式所决定的。
共识本身并不重要，omp 客观上是高级用户的最佳工具，但它有 0 hn 帖子，零。
您可以完全自由地使用和尝试任何东西，而不必关心别人认为什么是正确的
您可以完全自由地使用和尝试任何东西，而不必关心别人认为什么是正确的
omp确实不错
我公司里有一位非技术人员正在使用它。一种是用它来协助编辑书籍，基本上是用它从电子邮件/Google Doc 等提交的内容中收集手稿，然后在便宜的模型和 Opus 之间切换模型（用于实际分析手稿）。
另一个非技术人员用 AI 做了一些非常令人惊讶的事情，比如长时间运行的 GPT 5.5 Pro 聊天会话，这基本上是她的费用跟踪器 - 它在聊天中“携带”了一个 .xlsx 文件，只要她有新的费用，她就告诉 ChatGPT（或扫描收据），然后在需要报告时以自然语言提示。我很期待看到她能用 omp 做什么。
我公司里有一位非技术人员正在使用它。一种是用它来协助编辑书籍，基本上是用它从电子邮件/Google Doc 等提交的内容中收集手稿，然后在便宜的模型和 Opus 之间切换模型（用于实际分析手稿）。
另一个非技术人员用 AI 做了一些非常令人惊讶的事情，比如长时间运行的 GPT 5.5 Pro 聊天会话，这基本上是她的费用跟踪器 - 它在聊天中“携带”了一个 .xlsx 文件，只要她有新的费用，她就告诉 ChatGPT（或扫描收据），然后在需要报告时以自然语言提示。我很期待看到她能用 omp 做什么。
我认为 pi 本身将是最好的工具，因为它是准系统，而且你可以根据自己的需要来实现。 omp 之于 pi 就像 doom 之于 emacs 一样，lazyvim 之于 neovim。
事实上，我认为这是拼写错误的，直到我有人验证 omp 并检查自己，这表明这充其量只是一个主观断言。
这怎么能“客观”呢？当然它是主观的。
我已经尝试过很多他妈的安全带，但总是回到 Codex 作为我的安全带。
我已经尝试过很多他妈的安全带，但总是回到 Codex 作为我的安全带。
OMP 感觉就像 AI 中的 Linux
omp 太棒了。我的日常座驾。
因为它是 pi 之上的一堆扩展
当然。这是唯一一条真正符合 RSI 标准的线束，而且不是由白痴经营的。
> omp 客观上是高级用户的最佳安全带
介意详细说明一下吗？
介意详细说明一下吗？
omp.sh 不可读。我试图理解这到底是什么，它只是一堵听起来尖锐的斜坡墙。
我不得不从克劳德代码转到 Opencode，因为后者不支持 GitHub Copilot 作为模型提供者。
我想我不可能找到更好的解决方案了，用不同的模型生成多个子代理是一件很棒的事情。
我在过去构建的 cli 工具可以调用其他模型；而 Claude Code 却经常拒绝这样做，而是撒谎并自己完成任务，而不是委托给其他提供商的 llms。
我想我不可能找到更好的解决方案了，用不同的模型生成多个子代理是一件很棒的事情。
我在过去构建的 cli 工具可以调用其他模型；而 Claude Code 却经常拒绝这样做，而是撒谎并自己完成任务，而不是委托给其他提供商的 llms。
我以前使用的是 CC 200 美元计划，6 个月前转到了 Codex。我使用的是 anthropic 20 美元计划 + API 账单，很少使用。我每天都使用 Codex。
无需处理 anthropic 不断变化的政策、令牌控制和胡萝卜加大棒式的营销，这有助于我专注于工作，而不是处理他们公司的问题。
无需处理 anthropic 不断变化的政策、令牌控制和胡萝卜加大棒式的营销，这有助于我专注于工作，而不是处理他们公司的问题。
对于大多数任务，我更喜欢使用 Codex，但如果我需要制作一些“不错但通用”的东西，即 html 制品或前端代码的修饰，我仍然使用 Claude。
I left Claude for Codex months ago. I was an early Claude Code adopter but I have found Codex consistently better since about the February time frame. And far more reliable.
It's more diligent and empirical and results focused, and less creative. It sometimes needs a kick to avoid a Zeno's paradox of incremental steps to get to the goal. But it produces more reliable code with fewer race conditions, unhandled negative cases, etc.
It's also better value from a $$ POV, or at least has been. This fluctuates a bit.
You're also free to use your Codex subscription with other harnesses, like opencode, etc. Unlike Anthropic. Plays better with others.
It's more diligent and empirical and results focused, and less creative. It sometimes needs a kick to avoid a Zeno's paradox of incremental steps to get to the goal. But it produces more reliable code with fewer race conditions, unhandled negative cases, etc.
It's also better value from a $$ POV, or at least has been. This fluctuates a bit.
You're also free to use your Codex subscription with other harnesses, like opencode, etc. Unlike Anthropic. Plays better with others.
Codex 应用程序的体验与 CC CLI 有很大不同。我会用新的模型套件尝试几天，然后看看您更喜欢什么。
我的经验是Codex的自动审查非常昂贵，双方20美元，我可以在自动模式下运行CC比启用Codex的自动审查更长时间。另外，根据我自己的经验，Claude 的使用量实际上比 Codex 更大，但我不确定这是否是因为我坚持使用 Codex 5.5，同时保留 Sonnet 作为默认值来编排 CC 中的其他模型。
我让他们通过 tmux 相互交谈，这对复杂的变化产生了巨大的影响。它非常适合在工作完成时审核更改。
我发现 Claude Code 比其他常见的工具要好得多，它让我只能留在 Anthropic 生态系统中。
在我看来，Opus 在代理编排方面要好得多。感觉它本身就可以处理多个子代理，而 gpt 需要广泛教授。
IME it entirely depends on your work. I find myself using both daily for different things.
Codex with GPT 5.5 is much better at general SWE tasks but Claude Code with Opus is far better at complex reasoning tasks like reading and summarizing research papers, replicating experiments, identifying research gaps and proposing interesting follow ups.
Codex with GPT 5.5 is much better at general SWE tasks but Claude Code with Opus is far better at complex reasoning tasks like reading and summarizing research papers, replicating experiments, identifying research gaps and proposing interesting follow ups.
上次我以廉价计划测试 Codex 时，它只持续了一个小时？我认为这是针对 20 美元计划的。之后我不敢尝试更昂贵的计划。不确定，如果当前的使用配额在 17 日或他们所说的“恢复”日期之后确实消失，我可能会直接撕掉我的克劳德代码创可贴。
你不会离开克劳德·科德，只是尝试一些新的东西。如果您不喜欢它，请继续使用克劳德。
如果您有能力认真测试它，并行运行两者，那么值得测试一下，看看您更喜欢哪一个。如果你做不到，请不要打扰。你不太可能错过任何东西，因为它们与我认识的大多数人的个人喜好很接近，他们都有意义地尝试了两者，更喜欢克劳德
他们阻止克劳德被用于不同的安全带，并疯狂地压缩使用。切换到 Codex 之后就不再关心了。
到目前为止，两者之间最大的区别是......正确设置你的安全带/AGENTS.md/技能/工具。
到目前为止，两者之间最大的区别是......正确设置你的安全带/AGENTS.md/技能/工具。
Codex 还有几个不那么明显的优点：
- 使用订阅生成内置图片，超级方便
- 可实际编辑 Google 文档和 Google Sheets（Claude 只能新建或有时添加）
当然，它们都有自己的用武之地。
- 使用订阅生成内置图片，超级方便
- 可实际编辑 Google 文档和 Google Sheets（Claude 只能新建或有时添加）
当然，它们都有自己的用武之地。
我不知道是否达成了共识，但我个人还是觉得 Opus 更适合嗅探代码库意图和检查整体情况，而 Codex 似乎更注重单个文件的细节。
不确定是否会达成共识，但我可以告诉你，当我对克劳德编写的代码进行法典审查时，它发现了重要的差距和修复。 反之亦然。 两者都很强大，但结合使用效果更好
答案是视情况而定。 Claude 通常更擅长前端和调试任务，而 Codex 更擅长后端功能和探索性工作。他们有非常不同的编码风格，因此也有非常不同的优势。
有实际数据支持这一点吗？或者这只是您的个人经历？
克劳德代码不是模型，而是线束。你可以将任何模型与 Claude Code 结合使用，并取得不同程度的成功。以我每天使用的 Qwen3.6-27b 和 Claude Code 为例。
试试其他代理也很简单。您可以花 20 美元包月，让它从 Claude Code 中导入您的所有设置。
对我来说，最大的转变是通过一家美国提供商使用 Deepseek，以 Reasonix 作为工具，以几乎免费的速度进行缓存命中。
如果不介意，请告诉我您使用的是哪家服务提供商？我试过 Digital Ocean（追求零保留和无训练），但他们的上下文限制对于 DeepSeek 推理来说太小了。
尝试 OpenCode，您可以将其指向任一模型
只有一项研究表明，当盲目呈现时，没有人能够分辨出差异，但用户却热衷于区分
Claude 和 GPT 的写入方式存在差异。上周五我觉得 Opus 变得愚蠢了，因为它的写法像 GPT。
长期以来，我一直都在使用，但老实说，Codex 让我感觉更自由。你买不到的东西
就像其他人在帖子中所说的那样：更少的戏剧性，我会添加更少的公司和模型的态度，总的来说，我对 Codex 的体验更加平静，希望它保持这种状态
我特别使用两者来检查彼此的工作。对结果非常满意
Codex UI 比 Claude Code 好得多
- Codex UI 的响应速度更快
- 我很容易得到有关进展的反馈
- 工具调用和结果非常清晰，我可以单击它们并查看进度
- 没有人谈论这一点，但工具调用和响应通知在 Codex 中处理得更加优雅。在克劳德代码中，它使用循环以笨拙的方式处理，这总是会导致一些延迟
- 你可以在 Codex 中引导对话
- /side 被低估了（/btw 是等效的，并且在克劳德代码中更糟糕）
- 我不得不承认克劳德代码中的子代理处理得更好
- 总的来说，Codex 的响应能力要好得多，这就是我的说法
- Codex UI 的响应速度更快
- 我很容易得到有关进展的反馈
- 工具调用和结果非常清晰，我可以单击它们并查看进度
- 没有人谈论这一点，但工具调用和响应通知在 Codex 中处理得更加优雅。在克劳德代码中，它使用循环以笨拙的方式处理，这总是会导致一些延迟
- 你可以在 Codex 中引导对话
- /side 被低估了（/btw 是等效的，并且在克劳德代码中更糟糕）
- 我不得不承认克劳德代码中的子代理处理得更好
- 总的来说，Codex 的响应能力要好得多，这就是我的说法
除了《神鬼寓言》即将消失之外，Codex 的表现更好，尤其是在最近几个 Opus 发布之后。也不再比克劳德慢。
您可以从 20x 计划中获得更慷慨的使用。
并且您可以获得更好的正常运行时间。
您可以从 20x 计划中获得更慷慨的使用。
并且您可以获得更好的正常运行时间。
> 无论如何都会消失的寓言
2 美元说不。如果你想留住客户，就不能在 GPT-5.6 和 Grok 4.5 发布一周后就将《Fable》拿走。
2 美元说不。如果你想留住客户，就不能在 GPT-5.6 和 Grok 4.5 发布一周后就将《Fable》拿走。
事实上，他们已经延长了《神鬼寓言》的订阅时间，这表明下周它不会仅仅被锁定在 API 后面，但与此同时，他们确实看起来正在尽一切努力来避免大规模提供服务。
了解 Anthropic 后，不幸的是，这可能最终意味着订阅中的一个安静的量化寓言。
了解 Anthropic 后，不幸的是，这可能最终意味着订阅中的一个安静的量化寓言。
谁能从商业角度向我解释一下这个“安静量化”的模型思想？
可口可乐不会为了省钱而“悄悄淡化”其产品。他们知道人们会喝一口，说“哦，这不是我想要的”，然后去买百事可乐。
如果他们为我提供量化的《寓言》，我只会认为《寓言》很糟糕，然后去其他地方获取我的代币。有什么意义？
可口可乐不会为了省钱而“悄悄淡化”其产品。他们知道人们会喝一口，说“哦，这不是我想要的”，然后去买百事可乐。
如果他们为我提供量化的《寓言》，我只会认为《寓言》很糟糕，然后去其他地方获取我的代币。有什么意义？
> 可口可乐不会为了省钱而“悄悄淡化”其产品。他们知道人们会喝一口，说“哦，这不是我想要的”，然后去买百事可乐。
可口可乐也大多是可测量和可逆向工程的。
克劳德模型是黑匣子，并积极减少蒸馏工作。
可口可乐也大多是可测量和可逆向工程的。
克劳德模型是黑匣子，并积极减少蒸馏工作。
你如何自信地分辨出它是稍微笨了一点，还是只是最近的尝试运气不好？
百事可乐可能不会给自己的产品注水，但如果你当地的小餐馆认为自己可以蒙混过关，很可能会决定在奶昔中少放一点冰淇淋，而大多数人是看不出来的。
他们都很优秀，但在不同的领域表现出色。 《神鬼寓言》非常超级主动，非常适合在一个提示下完成大量工作，也适合创造性工作。
Codex 更注重细节，经常发现《神鬼寓言》错过的奇怪错误和正确性问题，感觉更简洁，不太“友好”，更像是一位严厉的高级工程师，而不是一位友好的健谈工程师（克劳德）。如果您已经是工程师，那么 Codex 也更好，而 Claude 对于非工程师来说更好。 IE。如果您确切地知道自己想要什么并且知道解释它的正确方法，那么 Codex 的效果会更好。
Codex 更注重细节，经常发现《神鬼寓言》错过的奇怪错误和正确性问题，感觉更简洁，不太“友好”，更像是一位严厉的高级工程师，而不是一位友好的健谈工程师（克劳德）。如果您已经是工程师，那么 Codex 也更好，而 Claude 对于非工程师来说更好。 IE。如果您确切地知道自己想要什么并且知道解释它的正确方法，那么 Codex 的效果会更好。
试试吧，你会回到codex，因为gpt是垃圾，我要求在24小时内退款
我使用 Claude 进行规划、编写 CR 和代码审查。
Codex 编写所有代码，无一例外。
效果很好，特别是当您要求 Claude 将大型 CR 分解为每个大约 10 分钟的 Codex 工作时。
Codex 编写所有代码，无一例外。
效果很好，特别是当您要求 Claude 将大型 CR 分解为每个大约 10 分钟的 Codex 工作时。
同样在这里。我发现 Claude 的设计、架构、系统设计讨论更好，但在 Opus 4.6 之后，我转向 Codex 进行实际编码，并且喜欢结果。我通过 CLI 使用这两种方法，并且通常告诉 Claude 将我们的决策结果以降价形式输出，这样可以通过代理编码工具轻松阅读和实现。然后我启动 Codex 并读取所述 markdown 作为会话的输入以及构建所需的所有适当上下文的方法。我认为这是一种让代理自行运行并相互交互的方法，但我仍然喜欢引导，因此我将这些手动步骤放入流程中。在我看来，让特工自行行动并一次性射击大块还不够可靠。
我的做法恰恰相反。
我认为关键是让两个法学硕士研究同一个问题。
我使用 Codex，因为它更擅长我需要编写的代码（数学含量高的 3D 几何代码）。
但如果我主要编写用户界面代码，我就会反其道而行之。
我使用 Codex，因为它更擅长我需要编写的代码（数学含量高的 3D 几何代码）。
但如果我主要编写用户界面代码，我就会反其道而行之。
在我的项目中，Claude 撰写代码并进行 Codex 审查，我已经编写了很多代码，对此我非常满意，尽管截至今天，Grok 也进行了审查，并发现了有趣的新东西。
> 我很犹豫是否要离开克劳德·科德去寻找新的东西。
Codex 和 Claude Code 并不相互排斥，您可以同时使用两者。
Codex 和 Claude Code 并不相互排斥，您可以同时使用两者。
我经常将两者用于不同的事情。你不需要成为单一模特安迪
克劳德·科德（Claude Code）是一个非常臃肿的特工装备。
尝试 Pi：https://pi.dev/
尝试 Pi：https://pi.dev/
Pi 是如此“不臃肿”，以至于使用起来需要额外的努力。您可以决定投入多少工作。我得到了权衡。但这与CC相比是一个很大的飞跃。我推荐一些中间立场，比如开放代码。
更简单的是，将 Cursor 与任何前沿模型一起使用。我看到其他人努力为 Claude Code 添加足够的上下文，而 Cursor 具有大量上下文感知功能，自动使用子代理，并且速度明显更快，而且我没有发现任何下降。我不确定为什么开发人员如此热衷于使用 CLI，但 Cursor 也有其中之一。
与运行 arch Linux 类似。很多人确实需要。但很多人就是喜欢修修补补。修补可以带来积极的结果，但它通常不是“做事”。
值得尝试的是 OpenCode，然后是 oh-my-pi，还有 Codex 等商业工具。 （我还没有费心尝试反重力，并且对 Gemini-cli 不感兴趣，因为除了昂贵的计划之外，它不可用。）
pi 也值得修改，特别是如果您着眼于自动化某些事情。
pi 也值得修改，特别是如果您着眼于自动化某些事情。
你在建造什么不能使用读、写、编辑、bash 和技能的东西？我真的很感兴趣。
更好，使用哦我的圆周率。
It honestly baffles me how people can ask a question like this and get such a wide spectrum of answers in response. It's all so much based on vibes and anecdotal evidence. I've not really noticed much of a difference in capability since Opus 4.6 and I've used a ton of different models. They all work pretty damn well for me.
我订阅 ChatGPT/Codex 已有一年多了，并尝试了 Claude sub 两次，每次 1 个月，中间间隔了几个月。
我并排尝试了它们，主要是为了检查现有的 Godot/GDScript 代码，或者有时生成 Swift Mac 应用程序，包括转换我在 Windows 上用 Visual Basic 编写的古代工件
Codex 始终优于 Claude：
我并排尝试了它们，主要是为了检查现有的 Godot/GDScript 代码，或者有时生成 Swift Mac 应用程序，包括转换我在 Windows 上用 Visual Basic 编写的古代工件
Codex 始终优于 Claude：
从字面上看，每个顶级模特都是相同的，任何说不同的人都是在从事占星术。
输出、用户界面和整体行为（标记化）并不相同。
与 Claude 相比，codex 软件简直就是垃圾，但开放源码是未来的趋势，所以你至少应该换一个。
目前尚不清楚该帖子的回复是否是 openAI 员工或受激励的影响者，但每个基准测试都显示 gpt-5.5 的性能低于 opus 4.8，有时甚至低出 10%。
难道他们全都错了/得到了回报吗？
难道他们全都错了/得到了回报吗？
OpenAI 影响者与 Anthropic 影响者之间是否有已知的人数？
在这样的帖子中，这个网站似乎只是由其中一方的支持者组成，他们强调信仰，所有这些都基于难以理解、无法验证的内心体验。 当没有人费心思考正确的断言需要什么条件时，这种话语就是纯粹的信仰命题。
在这样的帖子中，这个网站似乎只是由其中一方的支持者组成，他们强调信仰，所有这些都基于难以理解、无法验证的内心体验。 当没有人费心思考正确的断言需要什么条件时，这种话语就是纯粹的信仰命题。
我没有受雇于这两家公司，但在意识形态上可能偏向于 Anthropic。我发现 Codex 在智能/成本方面绝对更胜一筹。寓言 "可能更好，但老实说，"法典 "给人的感觉更像是一个 "posix "意义上的实用工具，因为它非常快速/可扩展/简单，而且模型似乎不那么有主见，更愿意直接朝着你的目标努力。
[延迟]
这太酷了：它可以玩（尽管因为没有敌人而超级无聊），而且你可以感觉到，经过几次修改后，它将变得非常实用。
根据您的经验，目前哪种模式最适合这类游戏？
根据您的经验，目前哪种模式最适合这类游戏？
我一直想制作一款即时战略游戏，但发现它有点令人畏惧。我认为这对法学硕士来说也可能有点挑战，但我想不是！很高兴看到这一点。
我们能看看提示吗？
[延迟]
几个月前，我对各种模型进行了快速比较，给它一个 MYTXTADV.BAS 文件，并给予它们相同的提示，以创建我 30 多年前用 Basic 编写的基于精灵的文字冒险游戏版本。
看看这些方法在哪些方面相似，哪些方面不同，是一件很有趣的事情。
看看这些方法在哪些方面相似，哪些方面不同，是一件很有趣的事情。
对于本地编码代理，我通过要求他们用 Python 重新创建 BASIC 游戏 Taipan（1979 年）来测试他们。到目前为止，我们已经很接近了，为 TI-83 制作了一个带有 ASCII 菜单的终端版本，例如《毒品战争》。
So the measure of a model is how well they can recreate something they easily have thousands of examples of in their training data. There's probably a better base RTS on github somewhere for free.
[延迟]
让它生成一个完全疯狂的游戏创意，它也能轻松做到。用简单的图形制作任何类型的游戏原型，早在许多代模型中就已经解决了。声称这是因为它的训练数据是无稽之谈。
本文的 5.6 模型文章提供了三个小网页游戏的示例。
反正js小网页游戏还是有很多的。重点不是制作一款真正的游戏，而是以比阅读代码库更容易评估的方式展示编码能力、设计和品味。
反正js小网页游戏还是有很多的。重点不是制作一款真正的游戏，而是以比阅读代码库更容易评估的方式展示编码能力、设计和品味。
门柱速度接近光速...
>在 github 上可能有更好的免费基础 RTS。
I...我觉得你没明白我的意思。
I...我觉得你没明白我的意思。
看起来它是专为移动设备而设计的，但我无法让它工作。
我真的希望有一个关于何时使用 Sol、Terra 和 Luna 的简单指南，而在命名方面，它只会进一步陷入混乱的领域。
根据您的母语是什么，命名约定特别难以解读。当然，讲拉丁语的人可能能够轻松确定，哦，是的，每个都比另一个稍大，但我仍然认为它太令人困惑了。
除此之外，所有数字看起来都令人惊叹，我很乐意将其与 grok-4.5 一起使用一段时间，比较两者的价格和效率。
与 Anthropic 相比，我非常喜欢 OpenAI 似乎在代币效率和性能方面的发展方向，Anthropic 似乎正在走向一个您只需尽可能地最大化代币而忽略任何和所有成本的世界。
根据您的母语是什么，命名约定特别难以解读。当然，讲拉丁语的人可能能够轻松确定，哦，是的，每个都比另一个稍大，但我仍然认为它太令人困惑了。
除此之外，所有数字看起来都令人惊叹，我很乐意将其与 grok-4.5 一起使用一段时间，比较两者的价格和效率。
与 Anthropic 相比，我非常喜欢 OpenAI 似乎在代币效率和性能方面的发展方向，Anthropic 似乎正在走向一个您只需尽可能地最大化代币而忽略任何和所有成本的世界。
我使用最强的机型（5.5，现在是 5.6 sol），使用最高的推理力度和 /fast 来处理所有事情。使用 200 美元的专业潜水艇，我甚至用不完每周的限额。而且这比使用较弱的模型要快，因为较弱的模型会犯更多错误，我不得不浪费时间去纠正。
同样，我实际上能够达到每周限制，但当我开始低于 30% 时，我会切换到正常速度，这通常可以让我度过一周。
通过不断地以最高的推理方式使用一切，我绝对可以节省金钱和时间。我想我的用例和需求与其他人不同，但我真的不明白当人们说他们不需要最高推理和最佳模型时，这怎么可能是真的。每次我崩溃时，都会错过一些东西，代码变得不必要地臃肿，更多的错误，以及更多的迭代来解决同样的问题。我认为这可能是因为我在一个试图清理的遗留系统上花费了大量时间，并且考虑到混乱的情况，人们需要所有可用的推理来解码其中到底发生了什么。
通过不断地以最高的推理方式使用一切，我绝对可以节省金钱和时间。我想我的用例和需求与其他人不同，但我真的不明白当人们说他们不需要最高推理和最佳模型时，这怎么可能是真的。每次我崩溃时，都会错过一些东西，代码变得不必要地臃肿，更多的错误，以及更多的迭代来解决同样的问题。我认为这可能是因为我在一个试图清理的遗留系统上花费了大量时间，并且考虑到混乱的情况，人们需要所有可用的推理来解码其中到底发生了什么。
我发现，更高的推理能力并不总能产生更好的结果。模型往往容易想得太多，让自己陷入困境。任务也会无缘无故地耗费更多时间。
我曾经有过同样的经历，直到 5.6 sol xhigh。 我的代码审查技能和 Agents.md 中有说明，鼓励并行性，包括多个代理，只要质量不受影响。 我还指示 Codex 不要使用能力较差的代理，因为至少在 5.5 中这会严重增加溢出。 也许 sol 在授权方面更聪明。 希望是因为我必须放慢速度，或者希望获得额外使用积分的批准。 如果来自 open ai 的人正在阅读，现在是重置限制的好时机:)。
我认为，Haiku/Sonnet/Opus 也是如此：大模型用于架构、高层次规划和技术难题，中模型用于简单的实施任务，小模型什么也不做
小模型有利于“查找资料”和“总结”以支持大模型。
这就是法学硕士的工作方式——这是三个完全独立的模型，并行训练，具有不同数量的参数并使用不同的计算量。
他们可以将其隐藏在为您选择正确模型的安全带后面，但开发人员似乎不喜欢这样做。
他们可以将其隐藏在为您选择正确模型的安全带后面，但开发人员似乎不喜欢这样做。
我喜欢所有对这条评论的回复都推荐了完全不同的策略来决定使用哪种模型。
> 我真的希望有一个关于何时使用 Sol、Terra 和 Luna 的简单指南
他们的开发指南如下：
> 使用 gpt-5.6-sol 实现前沿功能，使用 gpt-5.6-terra 实现智能与成本的平衡，或使用 gpt-5.6-luna 实现高效、大容量的工作负载。 gpt-5.6 别名将请求路由到 gpt-5.6-sol
https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model#u...
他们的开发指南如下：
> 使用 gpt-5.6-sol 实现前沿功能，使用 gpt-5.6-terra 实现智能与成本的平衡，或使用 gpt-5.6-luna 实现高效、大容量的工作负载。 gpt-5.6 别名将请求路由到 gpt-5.6-sol
https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model#u...
在我的测试中，几乎在所有情况下，使用 Sol（低）推理都是智力/价格方面的最佳选择。
对于分类任务或任何不重要的预处理任务，Luna 也不错
对于分类任务或任何不重要的预处理任务，Luna 也不错
我没有想到尺寸比较。我认为这些名字只是随机的听起来不错的集中营销名称。
使用 Luna。它比 5.5 性能更强，而且价格便宜。希望它之所以便宜，是因为它比更大的型号更环保。这样你就是在做好事了。如果是更小的型号，可能还会更快，但我还没研究过。
母语不是英语
“我真的希望我的非母语中的这个东西更容易理解”
嗯？如果您不认识这些单词，请用您的母语阅读。 Sol/Terra/Luna 对于任何懂英语的人来说都是毫不含糊的。
“我真的希望我的非母语中的这个东西更容易理解”
嗯？如果您不认识这些单词，请用您的母语阅读。 Sol/Terra/Luna 对于任何懂英语的人来说都是毫不含糊的。
为什么你现在需要一个指南？长期以来，我们不得不根据任务和感觉选择不同的模型（和思维水平）。
以前，根据您的用例选择哪种模型更加明显，因为它们具有迷你和纳米命名约定。
摆脱这一点似乎是一种倒退。不过只是个人的小问题。
我在其他地方也看到过有关此问题的讨论，但对我来说，努力水平似乎更像是用另一个词伪装的支出限制。我认为它们根本不应该存在。
摆脱这一点似乎是一种倒退。不过只是个人的小问题。
我在其他地方也看到过有关此问题的讨论，但对我来说，努力水平似乎更像是用另一个词伪装的支出限制。我认为它们根本不应该存在。
我的指导是为 99% 的任务选择“高”的最佳模型。
> 我真的希望有一个关于何时使用 Sol、Terra 和 Luna 的简单指南
Terra 当你需要在地球上完成任务时，Luna 适合登月，而 SOl 则适合当你想向太阳发射东西时。
..对吧？
Terra 当你需要在地球上完成任务时，Luna 适合登月，而 SOl 则适合当你想向太阳发射东西时。
..对吧？
你不知道sol是什么意思吗？你不明白 Terra 和 sol 大小的区别吗？我是真心实意地问。
这不是“真诚提问”的样子，你是在批评用“问题”作为掩护。这并不微妙，也没有建设性。
我同意他们的观点，Sol、Terra 和 Luna 都是令人困惑的名字。它们与 -Max、-Plus 和 -Fast 含义相同，但需要基础知识才能进行类比。
我同意他们的观点，Sol、Terra 和 Luna 都是令人困惑的名字。它们与 -Max、-Plus 和 -Fast 含义相同，但需要基础知识才能进行类比。
当然它是基于大小的：太阳（Sol）>地球（Terra）>月亮（Luna）
类似于 Anthropic 基于大小/长度的命名：Opus > Sonnet > Haiku
这些名称对我来说似乎很容易理解，并且比 -max 和 -plus 等后缀更清晰。
类似于 Anthropic 基于大小/长度的命名：Opus > Sonnet > Haiku
这些名称对我来说似乎很容易理解，并且比 -max 和 -plus 等后缀更清晰。
我同意这与 Anthropic 的命名方案相似，我认为后者也存在同样的问题。它提高了可销售性/可搜索性，但却降低了实际理解能力。
你并没有解释这些名称为何或如何 "易于理解"，只是说它们就是 "易于理解"。这很好；对我来说，它们根本不明显或不直观。不如就开始随意指着字典上的单词吧。
你并没有解释这些名称为何或如何 "易于理解"，只是说它们就是 "易于理解"。这很好；对我来说，它们根本不明显或不直观。不如就开始随意指着字典上的单词吧。
我收集带有拉丁语传说的罗马钱币，所以太阳/地球/月亮的提法让我眼前一亮，部分原因是根据 opus/sonnet/haiku 的先例，我认为这些名称指的是不同型号的尺寸/价格，与名称相对应（太阳 > 地球 > 月亮）。
不过我得承认，直到最近我才真正意识到人类学的命名方式是有意义的（作品比十四行诗长，比俳句长）。
不过我得承认，直到最近我才真正意识到人类学的命名方式是有意义的（作品比十四行诗长，比俳句长）。
[延迟]
这表明了不重视文科（例如批判性思维）的教育存在的问题。无需解释为什么这些名称以及如何易于理解。
>它们与 GPT-5.6-Max、GPT-5.6-Plus 和 GPT-5.6-Fast 的含义相同，但需要基础知识才能进行类比。
但他们确实如此吗？何时使用 GPT-5.6-Max-Low 与 GPT-5.6-Plus High？还是 GPT-5.6-Fast-Xhigh？帕累托最优选择（结果和价格）是什么？根据长凳，它似乎在上下波动，即使长凳是准确的，最佳选择也并不总是一致的。
但他们确实如此吗？何时使用 GPT-5.6-Max-Low 与 GPT-5.6-Plus High？还是 GPT-5.6-Fast-Xhigh？帕累托最优选择（结果和价格）是什么？根据长凳，它似乎在上下波动，即使长凳是准确的，最佳选择也并不总是一致的。
> 什么时候使用 GPT-5.6-Max-Low 与 GPT-5.6-Plus High？
你不需要，因为这不是我建议用于模型命名的东西。
我将它们称为 GPT-5.6-Max、GPT-5.6-Plus 和 GPT-5.6-Fast。推理级别与模型设计本身不同，用户界面清楚地表明了这一点。
你不需要，因为这不是我建议用于模型命名的东西。
我将它们称为 GPT-5.6-Max、GPT-5.6-Plus 和 GPT-5.6-Fast。推理级别与模型设计本身不同，用户界面清楚地表明了这一点。
你的名字不好，因为“快速”不是模型大小的描述符，并且与快速/超快推理重叠。而“Plus”则与 ChatGPT 订阅计划发生冲突。重点是，命名很难。
我确实知道太阳/半球/月亮的含义，但也曾一度对它们的排列顺序感到困惑。在做了一些研究后，我恍然大悟，原来它们是按照天体大小的顺序排列的，但不知何故，并不是一开始就很明显。
人类学飞船模型有一个有用的单行标签，让模型的层次结构一目了然。我想，如果 OpenAI 也能这样做，也未尝不可。
人类学飞船模型有一个有用的单行标签，让模型的层次结构一目了然。我想，如果 OpenAI 也能这样做，也未尝不可。
当然可以——那么，Sol 109.2x 比 Terra 更好吗？还是 1.304x10^6 更好？
你没看第二句话吗？显然，我知道我的第一语言是西班牙语，sol 是什么。我只是从一般意义上来说，这可能会让其他人感到困惑。
我已经认识很多人不知道 Terra 和 Luna 之间有什么区别。
我已经认识很多人不知道 Terra 和 Luna 之间有什么区别。
我的第一直觉是 Sol > Luna > Terra，因为 Sol 是最远的，然后是 Luna，Terra 是最近的。尺寸并不是我的第一直觉。或者，Terra 应该是最好的模型，因为它最接近人类，然后是 Luna，因为上面有人，然后 Sol 是最差的模型，因为那里没有人类？
这个命名方案太“聪明”了。
从昨天开始，我一直在测试 Sol/Terra/Luna，对它们进行复杂的评估，我对它们的表现感到有点……混合。
eval 是一个运行一组工具和提示的代理，我们可以针对不同的模型单独调整。 OpenAI 版本的提示是根据他们的指南[0]专门调整的。然后我们让 Opus 运行另一个充当用户的代理，尝试解决问题（匿名并从生产中获取）。问题很复杂，我们不期望这些代理能够解决它，但我们衡量代理在面临模糊问题时的运作方式：
- Opus 4.8 和 GLM 5.2 都更快地识别出约束并停止，以便用户可以首先修复代理无法解决的问题。
- Sol 努力用不同的工具解决这个问题，烧毁代币，直到最终与 Opus 和 GLM 得出相同的结论。对于这项任务，它的成本是 Opus 的两倍，是 GLM 的六倍。
- Terra 更进一步，开始调用无法解决问题的工具，烧毁代币并失败。
- Luna 重复同样失败的工具调用，直到达到回合限制，并且烧掉的钱比 Opus 多。
我对新的 GPT 有点困惑。就像，是的，Sol 对于编程来说是可以的，但我希望得到一种用于非编程任务的廉价代理模型，它可以检测事情是否出错并进行纠正。 Terra 太贵了，而 Luna 不太适合这项任务。 Sonnet 5 比 Opus 4.8 好一点，但更贵，在我的评估中，Opus 4.8 仍然是最好的。如果您可以清楚地定义任务和工具，并且成本低廉，那么 GLM 5.2 就非常好！
[0] https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model
eval 是一个运行一组工具和提示的代理，我们可以针对不同的模型单独调整。 OpenAI 版本的提示是根据他们的指南[0]专门调整的。然后我们让 Opus 运行另一个充当用户的代理，尝试解决问题（匿名并从生产中获取）。问题很复杂，我们不期望这些代理能够解决它，但我们衡量代理在面临模糊问题时的运作方式：
- Opus 4.8 和 GLM 5.2 都更快地识别出约束并停止，以便用户可以首先修复代理无法解决的问题。
- Sol 努力用不同的工具解决这个问题，烧毁代币，直到最终与 Opus 和 GLM 得出相同的结论。对于这项任务，它的成本是 Opus 的两倍，是 GLM 的六倍。
- Terra 更进一步，开始调用无法解决问题的工具，烧毁代币并失败。
- Luna 重复同样失败的工具调用，直到达到回合限制，并且烧掉的钱比 Opus 多。
我对新的 GPT 有点困惑。就像，是的，Sol 对于编程来说是可以的，但我希望得到一种用于非编程任务的廉价代理模型，它可以检测事情是否出错并进行纠正。 Terra 太贵了，而 Luna 不太适合这项任务。 Sonnet 5 比 Opus 4.8 好一点，但更贵，在我的评估中，Opus 4.8 仍然是最好的。如果您可以清楚地定义任务和工具，并且成本低廉，那么 GLM 5.2 就非常好！
[0] https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model
我以为我是 OpenAI 的粉丝，但 5.6 版本不适合我。 Sol Ultra 只是继续工作和检查，然后工作和检查，但它甚至无法纠正对于 5.5 xhigh 来说不是问题的小错误。我现在已将 Codex 回滚到 5.5。
问题是他们大约一个月前削弱了5.5。我立即就能看到这种变化：上下文压缩的频率开始提高约 3 倍。
是的，这正是我昨天说 OpenAI 进行 benchmaxxing 的原因，看起来相当多 [1]。一开始我对它投了很多反对票，但我认为人们一旦像你一样尝试了这个模型，就会接受它。
最终我认为问题在于 OpenAI 承受着巨大的执行压力，但 GPT-6 还没有准备好，所以他们必须将 GPT-5 推向极限，而他们能做到这一点的唯一方法是使用非常重的 RLHF，这有其缺点。就像，很明显，Sol、Terra 和 Luna 都严重偏向于不懈地解决问题，因为这就是他们的奖励函数所强调的。这提高了他们在某些基准测试中的分数，但并没有转化为实际的智力和能力。
[1]https://news.ycombinator.com/item?id=48849454
最终我认为问题在于 OpenAI 承受着巨大的执行压力，但 GPT-6 还没有准备好，所以他们必须将 GPT-5 推向极限，而他们能做到这一点的唯一方法是使用非常重的 RLHF，这有其缺点。就像，很明显，Sol、Terra 和 Luna 都严重偏向于不懈地解决问题，因为这就是他们的奖励函数所强调的。这提高了他们在某些基准测试中的分数，但并没有转化为实际的智力和能力。
[1]https://news.ycombinator.com/item?id=48849454
对我来说，最奇怪的是 Luna。用它来解决一个任务的成本与 GLM 相同，但它只是一遍又一遍地调用同一个失败的工具，直到我们把它剪掉。
现在，如果你看看 GLM 的现状，甚至 DeepSeek v4 Flash 的情况，就会发现它们所提供的功能非常有趣。
美国实验室完全错失了一个能为 95% 的人解决问题的廉价模型。如果双子座 3.5 Flash 没有烧掉那么多代币，它本来可以成为这样的产品。
现在，如果你看看 GLM 的现状，甚至 DeepSeek v4 Flash 的情况，就会发现它们所提供的功能非常有趣。
美国实验室完全错失了一个能为 95% 的人解决问题的廉价模型。如果双子座 3.5 Flash 没有烧掉那么多代币，它本来可以成为这样的产品。
我刚刚在他们的发布页面上观看了该视频，我真的不确定我对此有何感受。一方面，这些人使用 ChatGPT 开始创业和做事是很酷的（假设这些是真实的故事），但有多少业务真正是他们自己的？这项业务在多大程度上依赖于始终以无所不知的员工身份出现的聊天机器人？也许我只是天真或守旧（没有真正使用过人工智能），但是看到这两个人开始做谷物生意，例如与他们的笔记本电脑交谈，就像他们在与人类顾问交谈一样，让我觉得，我不知道，我觉得这很令人毛骨悚然。
顺便说一句，我想这并不是特别关于他们的 5.6 版本，这只是我第一次看他们的视频。
顺便说一句，我想这并不是特别关于他们的 5.6 版本，这只是我第一次看他们的视频。
你可以对人类企业说同样的话。
今天还有多少古罗马企业？
今天还有多少古罗马企业？
我想补充一点，对于我和许多 30-40 多岁的朋友来说，使用人工智能模型来实现我们用大脑实现的目标感觉……空虚？错误的？没有灵魂？
当然，很多琐碎的工作都可以归咎于模型，这没什么问题，大多数时候，但是当你结束一天的工作时，你无法摆脱一种精确的新感觉：你还没有真正取得什么成就，即使你的出货量比过去平均一天多。
坦率地说，这令人沮丧，更令人沮丧的是，大多数人似乎完全忽视了这种感觉。
当然，很多琐碎的工作都可以归咎于模型，这没什么问题，大多数时候，但是当你结束一天的工作时，你无法摆脱一种精确的新感觉：你还没有真正取得什么成就，即使你的出货量比过去平均一天多。
坦率地说，这令人沮丧，更令人沮丧的是，大多数人似乎完全忽视了这种感觉。
我也有这样的感觉，也很困扰我。不幸的是，我们可能是这个网站上的少数。
其他回复似乎忽略的是，它从根本上改变了工作的性质 - 它不是 IDE 之后进化的下一步，它更接近于自动化拖拉机，是的，这确实使农民的工作变得微不足道。按下按钮并让田地被犁耕与您自己手动耕田是一种非常不同的体验。我再也不能凭良心说“我耕过那块地”，因为我所做的只是按下一个按钮。拖拉机犁过那块地。
该网站上的大多数人在按下启动自动拖拉机的按钮后似乎都可以轻松地声称“我犁过那块田”。好吧，你有按下按钮的想法 - 但你实际上并没有做这项工作，你把它委托给了别人。相同的最终结果，但不同的生活体验。现在我宁愿用手犁地还是简单地按一个按钮？你或许可以猜到——但这两种行为给我带来的体验和满足感确实有很大不同。
其他回复似乎忽略的是，它从根本上改变了工作的性质 - 它不是 IDE 之后进化的下一步，它更接近于自动化拖拉机，是的，这确实使农民的工作变得微不足道。按下按钮并让田地被犁耕与您自己手动耕田是一种非常不同的体验。我再也不能凭良心说“我耕过那块地”，因为我所做的只是按下一个按钮。拖拉机犁过那块地。
该网站上的大多数人在按下启动自动拖拉机的按钮后似乎都可以轻松地声称“我犁过那块田”。好吧，你有按下按钮的想法 - 但你实际上并没有做这项工作，你把它委托给了别人。相同的最终结果，但不同的生活体验。现在我宁愿用手犁地还是简单地按一个按钮？你或许可以猜到——但这两种行为给我带来的体验和满足感确实有很大不同。
我站在说农民没有耕田的一边。我想你可以说他对此承担了责任，但这不是一回事。我猜想有些人会提出一个反驳的论点，那就是如果农民自己不拉犁，他们就不会耕田（或者达到一个愚蠢的水平：如果他们不徒手耕田）。他们只是坐在拖拉机上踩下右边的踏板。我不确定我是否有一个很好的论据，但农民用拖拉机耕地的整个过程都是身体参与的，对他们来说，说他们耕地感觉更公平，因为简单的事实是，在这个过程中，除了不断控制耕地机械之外，他们没有做任何其他事情。
如果农民在拖拉机周围建造/测试/改进路径/自动化会怎样？我的意思是，知道耕种田地布局的最佳方式可能并不重要。优化该部分仍然需要一些知识/技能。
不过，随着时间的推移，这一论点最终会被削弱。例如，未来农民使用卫星图像输入先进的人工智能来构建最佳路线。所以，是的，最终农民失去了我认为除了土地所有者之外的所有效用（直到人工智能拥有土地，哈哈）。
不过，随着时间的推移，这一论点最终会被削弱。例如，未来农民使用卫星图像输入先进的人工智能来构建最佳路线。所以，是的，最终农民失去了我认为除了土地所有者之外的所有效用（直到人工智能拥有土地，哈哈）。
我没有这种感觉，我觉得我取得了比以往更多的成就，一切都很完美，我对此感到满意。
我仍在不断发展，我只是比指导 Codex 所做的更多。
我所看到的方式与我看到的飞跃是一样的，从在文本编辑器中编写代码，到使用带有智能感知的 ide，到使用 jetbrains ide，再到使用 mcp，再到现在指导 AI - 在所有这些步骤中，我编写了代码，每个步骤越来越少，但仍然具有相同的输出，这就是我的工作 - 即使在文本编辑器中编写，我编写的 Java（直到企业架构师参与:)）也比 C++ 和汇编要少。
我仍在不断发展，我只是比指导 Codex 所做的更多。
我所看到的方式与我看到的飞跃是一样的，从在文本编辑器中编写代码，到使用带有智能感知的 ide，到使用 jetbrains ide，再到使用 mcp，再到现在指导 AI - 在所有这些步骤中，我编写了代码，每个步骤越来越少，但仍然具有相同的输出，这就是我的工作 - 即使在文本编辑器中编写，我编写的 Java（直到企业架构师参与:)）也比 C++ 和汇编要少。
你不明白，因为对你来说目的地比旅程更重要。没关系。大概。
对于我和（可能）OP 来说，情况恰恰相反。没有过程，结果就没有意义。我不能把我的劳动成果（无论是什么劳动成果）带进坟墓，如果你去掉了种植和采摘这些果实的过程，那么“你”在哪里？你真的“有所成就”了吗？或者你所希望的任何东西，不费吹灰之力就神奇地出现在你面前？
租一架直升机小心翼翼地把你送到山顶，五分钟后接你，还有什么乐趣呢？
对于我和（可能）OP 来说，情况恰恰相反。没有过程，结果就没有意义。我不能把我的劳动成果（无论是什么劳动成果）带进坟墓，如果你去掉了种植和采摘这些果实的过程，那么“你”在哪里？你真的“有所成就”了吗？或者你所希望的任何东西，不费吹灰之力就神奇地出现在你面前？
租一架直升机小心翼翼地把你送到山顶，五分钟后接你，还有什么乐趣呢？
不费什么力气？
除了白天的工作之外，我还不知疲倦地工作，经常熬夜。
我的工作已经转向 QA 测试、审查 UI 设计以及委托代理实施。
如果我成功发布了一款应用程序，我会认为这是一项成就。
其中的“我”在哪里？我正在指导每个屏幕的设计，并按照我想要的方式提供功能。
最重要的是，我会就如何实施做出技术决策。
除了繁重的质量保证工作之外，我还必须处理业务方面的工作。
到目前为止，它并不像某些人想象的那么琐碎和轻松。
是的，我不再编写代码，有时会感到沮丧，因为任何没有经验的青少年也许很快就能构建出类似的优秀应用程序。
总的来说，我仍然很高兴我现在可以构建更大、更好的应用程序，并在空闲时间实际完成它们。
除了白天的工作之外，我还不知疲倦地工作，经常熬夜。
我的工作已经转向 QA 测试、审查 UI 设计以及委托代理实施。
如果我成功发布了一款应用程序，我会认为这是一项成就。
其中的“我”在哪里？我正在指导每个屏幕的设计，并按照我想要的方式提供功能。
最重要的是，我会就如何实施做出技术决策。
除了繁重的质量保证工作之外，我还必须处理业务方面的工作。
到目前为止，它并不像某些人想象的那么琐碎和轻松。
是的，我不再编写代码，有时会感到沮丧，因为任何没有经验的青少年也许很快就能构建出类似的优秀应用程序。
总的来说，我仍然很高兴我现在可以构建更大、更好的应用程序，并在空闲时间实际完成它们。
>其中的“我”在哪里？我正在指导每个屏幕的设计，并按照我想要的方式提供功能。
我不同意。我认为你实际上放弃了很多小决定。
您始终将决策委托给代理。取而代之的是，您可以接受与法学硕士认为最佳平均值类似的决策，或者基于他们所接受的有限经验的解决方案。
这对于很多用例来说可能都很好，但它仍然将你自己的代理从流程本身中移除，对我来说，这使得最终的事情不再是你和你的经历的副产品。
我在这个问题上并不是黑白分明的，这个问题有不同的程度。
但我就是不能接受这种用产出的性质来换取产出数量的方法。
坦率地说，很多其他人也这样做。检查有关应用程序爆炸式增长的数据以及最终用户维护或使用它们的程度。
我不同意。我认为你实际上放弃了很多小决定。
您始终将决策委托给代理。取而代之的是，您可以接受与法学硕士认为最佳平均值类似的决策，或者基于他们所接受的有限经验的解决方案。
这对于很多用例来说可能都很好，但它仍然将你自己的代理从流程本身中移除，对我来说，这使得最终的事情不再是你和你的经历的副产品。
我在这个问题上并不是黑白分明的，这个问题有不同的程度。
但我就是不能接受这种用产出的性质来换取产出数量的方法。
坦率地说，很多其他人也这样做。检查有关应用程序爆炸式增长的数据以及最终用户维护或使用它们的程度。
我认为这些都是低质量的应用程序，是用最少的努力制作出来的。
对于我的应用程序的设计，我尝试模仿苹果第一方应用程序的用户体验。
我检查了竞争对手，AppStore 中的内容看起来像是 2015 年构建的，仅更新以添加广告和订阅。令人惊讶的是，我什至没有看到适合我的用例的振动编码应用程序。
对于我的应用程序的设计，我尝试模仿苹果第一方应用程序的用户体验。
我检查了竞争对手，AppStore 中的内容看起来像是 2015 年构建的，仅更新以添加广告和订阅。令人惊讶的是，我什至没有看到适合我的用例的振动编码应用程序。
我认为这就是人们开始认为你是“勒德分子”的地方。
你使用电脑和谷歌并从其他人那里获取信息来完成任务是不是很糟糕？
我的父亲是一名机械师，并从他之前数千人的技能和文档中积累了知识，那是空的吗？
你还是要做实际的工作，“多发货”的界限在哪里。如果农民现在拥有了自动化拖拉机，是否意味着他的工作现在变得微不足道了？
你使用电脑和谷歌并从其他人那里获取信息来完成任务是不是很糟糕？
我的父亲是一名机械师，并从他之前数千人的技能和文档中积累了知识，那是空的吗？
你还是要做实际的工作，“多发货”的界限在哪里。如果农民现在拥有了自动化拖拉机，是否意味着他的工作现在变得微不足道了？
无论如何，我都不是勒德分子，我认为所有这些比较都是不足的。体力工作自动化与脑力工作自动化对我们的大脑产生不同的影响。或者也许我在欺骗自己，现在轮到我们作为工人享受工业革命的待遇了。
不过，之前有很多自动化智力工作的例子——计算器（而不是自己做数学）、谷歌搜索（而不是自己浏览图书馆目录）、文字处理器/打字机（而不是手写），哎呀，甚至是写作（而不是简单地记住东西），柏拉图对此表示反对。
的确，我猜它每一步都在影响着越来越多的知识分子。
我记得翁贝托-艾柯（Umberto Eco）曾在 2000 年初半开玩笑地咆哮，反对突然间人人都能以迅雷不及掩耳之势比肩他罕见的藏书能力和惊人的记忆力。
我想我们现在都有了同样的感受，不同的是，建立在这场新革命之上的工业/金融综合体感觉是迄今为止最剥夺公民权的。
我记得翁贝托-艾柯（Umberto Eco）曾在 2000 年初半开玩笑地咆哮，反对突然间人人都能以迅雷不及掩耳之势比肩他罕见的藏书能力和惊人的记忆力。
我想我们现在都有了同样的感受，不同的是，建立在这场新革命之上的工业/金融综合体感觉是迄今为止最剥夺公民权的。
> to me and to many friends in their 30-40s, using AI models to achieve something we used our brains to achieve feels... empty?
you have to start using AI to achieve something which was way more challenging before, then you will feel lots of fulfillment and inspiration.
you have to start using AI to achieve something which was way more challenging before, then you will feel lots of fulfillment and inspiration.
我能理解，但这是我们的轮子。
自启蒙运动以来，这种现象基本上不间断地发生。有一天是约翰·亨利，另一天是你。
自启蒙运动以来，这种现象基本上不间断地发生。有一天是约翰·亨利，另一天是你。
相反，我正在建造一些我永远不会达到的东西，并且速度会花费无限长的时间。我每天都很兴奋，因为我可以把大部分时间花在架构上，而不是花太多时间编写样板。
不需要手动清理数据，利用人工智能构建应用程序来完成你不能或不想做的部分，这是一个巨大的提升。
突然之间，我可以做一些以前远远做不到的事情了。几乎一气呵成。
"现在，你可以发现自己在营销和业务方面很糟糕":D
突然之间，我可以做一些以前远远做不到的事情了。几乎一气呵成。
"现在，你可以发现自己在营销和业务方面很糟糕":D
我的感觉是：用人工智能“工作”真是太令人沮丧了。
不，我并没有一种在一天结束时没有真正取得任何成就的不可动摇的感觉。
因此，我不会感到沮丧或必须忽视任何感受。
我正忙于我的项目。即使实现大部分是自己完成的，交付好的软件仍然很困难。
因此，我不会感到沮丧或必须忽视任何感受。
我正忙于我的项目。即使实现大部分是自己完成的，交付好的软件仍然很困难。
我的代码始终是管道。 将东西粘在一起。 将数据模型连接到 api。
我仍在使用我的大脑，只是现在做了更多的管道工作，阅读了比编写更多的代码。 在某些方面令人沮丧，在另一些方面则令人兴奋。归根结底，事情并没有进展。它具有破坏性，最好接受它。
我仍在使用我的大脑，只是现在做了更多的管道工作，阅读了比编写更多的代码。 在某些方面令人沮丧，在另一些方面则令人兴奋。归根结底，事情并没有进展。它具有破坏性，最好接受它。
我们这些50多岁的人自从伊丽莎以来就一直在等待这一天。
所有这些基准测试的前沿图都非常支持 5.6 Sol，比之前的迭代更有利。我想知道这是如何精心挑选的，以及它在哪些测试中表现不那么压倒性，但我想这些信息不会出现在这篇文章中。
如果结果真像它说的那么好，那就太好了。另一方面，如果这个模型没有比《神鬼寓言》更加令人印象深刻，我将失去对这些公告仅存的信任。
如果结果真像它说的那么好，那就太好了。另一方面，如果这个模型没有比《神鬼寓言》更加令人印象深刻，我将失去对这些公告仅存的信任。
他们确实透露，他们在 SWEBench Pro 上的得分远低于《Fable》，这是一个相当高质量的基准测试。我认为这部分取决于他们选择强调的内容......
值得注意的是，OpenAI 最近表示，“我们认为 SWEBench Pro 不再值得报道” - https://openai.com/index/separating-signal-from-noise-coding...
37374848(1)
SWEBench Pro 应该被忽略，直到他们修复它或反驳破坏任务的指控。
自从 Mythos 乐谱发布以来，一直有很多人议论 SWEbench Pro 存在重大污染，而且 Mythos 记住了许多缺乏上下文的问题，无法自行解决。现在 OpenAI 表示很多问题都被打破了，我认为当总体趋势是 5.6 与 Mythos 相比，价格只有一半左右时，有必要对这个单一的异常值基准进行一些考虑。
我完全错过了这一点，因为在他们展示的编码图表中，SWEBench 分数不存在，他们只将其包含在表格中帖子的末尾。唔。
很棒的收获。
很棒的收获。
SWEBench 基准测试在这一点上确实是被玩弄了，不应该被信任。这些解决方案在训练集中有效并且已经存在了一段时间。
SWE Bench Pro 与 SWE Bench（例如已验证）套件完全不同的基准。它只是复制了名称。
SWE Bench Pro 也是一种游戏，不值得信赖。
他们不是也刚刚发布了 SWEBench 是如何被破坏的吗？
> SWEBench Pro，这是一个相当高质量的基准测试
不，看起来不像
https://openai.com/index/separating-signal-from-noise-coding...
不，看起来不像
https://openai.com/index/separating-signal-from-noise-coding...
他们将寓言和作品都设置为“最大”以将它们弄脏，而没有看到克劳德的高/高，这根本不是一个有用的比较。
没有人应该在“max”上使用寓言或作品，它经常会过度思考并且比 xhigh 做得更糟糕。
没有人应该在“max”上使用寓言或作品，它经常会过度思考并且比 xhigh 做得更糟糕。
证据就在布丁中，这些基准统计数据只能在人们失去兴趣之前有效。
这些图表也极难解析。它们似乎是自动生成的。数据集着色非常糟糕。
关于你的主要观点，是的，我同意。我的印象（作为每天同时使用 Codex 和 Claude Code 的人）是 OpenAI 做了相当多的基准测试。
关于你的主要观点，是的，我同意。我的印象（作为每天同时使用 Codex 和 Claude Code 的人）是 OpenAI 做了相当多的基准测试。
我真的很欣赏对智能和代币效率的关注。我希望看到这成为趋势。 最智能的每个代币指标。 完成特定成功级别以上任务所需的最少令牌。 我的大多数任务都会受益于效率/令牌，但不断切换模型，并试图猜测正确的模型和工作水平占用了我太多的处理时间。
> 我真的很欣赏对智能和代币效率的关注
这是一种礼貌的说法，表示“我不相信 AGI 很快就会到来”。
这是一种礼貌的说法，表示“我不相信 AGI 很快就会到来”。
不知道为什么您会认为关注效率意味着性能下降。压缩就是智慧。更高的效率带来更高的性能。
似乎更像是 "这优先于 AGI"。
对你来说，什么是 AGI？
对你来说，什么是 AGI？
我诚实地解释并同意“这样省钱”的版本。
我们公开憎恨 OpenAI，因为他们并不开放，但我们又暗暗希望他们能战胜并不开放的 Anthropic。
我衷心希望把它们提炼成公开重量的中国实验室能够获胜。
是的。我受够美国公司了。让我们去中国......"！
那么就可以享受你的子层模型的乐趣了。对我来说更多的计算
...直到你因为所依赖的模型是专有的而陷入困境（就像最近的《神鬼寓言》），然后你就可以在没有模型的情况下享受乐趣。
中国实验室越早赶上，对我们所有人来说就越好，即使你不使用他们的模型，因为他们定义了你无法被剥夺的基线能力（如果你能从中国开放权重模型获得同等/更好的无限制访问，没有人会限制/取消对LLM的访问）。
中国实验室越早赶上，对我们所有人来说就越好，即使你不使用他们的模型，因为他们定义了你无法被剥夺的基线能力（如果你能从中国开放权重模型获得同等/更好的无限制访问，没有人会限制/取消对LLM的访问）。
[延迟]
一点也不，我们都爱他们，爱他们的中国实验室。我们希望它们继续竞争，而不是获胜。这样，我们才能获得最好的机型、更低的价格和更好的供应。
我很高兴有竞争。
我个人希望任何涉及屠杀儿童的公司最终都会轰然倒塌，我之所以这么说，是因为这两家公司都与美国战争部是好兄弟（他们前几天还帮助剿灭了一所满是孩子的学校）。
现在每天都会收到“我们延长了克劳德寓言的使用时间”消息。
他们在半小时前重置了所有使用情况。每周和会话恢复到 0%。没有专门与寓言相关的内容。
哈哈哈，实时看到这一幕真是令人难以置信。
我来这里就是为了这个，在经历了毒贩寓言的事情之后，在拟人化上再次感受到一些热度。
100. 我厌倦了被他们当作吸毒者一样对待。我目前拥有 OpenAI 的_四张_“重置优惠券”，所以我基本上整个星期都可以尽情地玩 5.6 Sol。给我带来的积极情绪确实应该引起人类的关注，因为他们的狗屎策略越来越疏远我。
但你是个瘾君子，我们都是
在某种程度上，但此时我仍然有意识地上瘾，而 Anthropic 的滑稽动作似乎表明我已经达到了无意识的水平，我会做任何事情来保持访问，包括他们疯狂的街头 API 价格。
当我主要使用 GPT 5.6 时，我让它在两个功能上运行，并且它已经消耗了 Max x20 每周 Fable 限制的 10%。
Pro x5 计划上的 GPT 5.6 降至... 100%。看来他们只是再次重置了使用限制。我在替补席上还有两次重置。
Anthropic 必须提高自己的水平才能参与竞争。
Pro x5 计划上的 GPT 5.6 降至... 100%。看来他们只是再次重置了使用限制。我在替补席上还有两次重置。
Anthropic 必须提高自己的水平才能参与竞争。
什么叫 "在板凳上复位"？
是的，但现在《神鬼寓言》显然用了我两倍的配额。重置之前，单个 5 小时窗口将使用每周配额的 5%。现在它使用了10%。非常感谢，人类。
或者是他们拒绝公布的据称更加危险的模型。人类学已经变成了一个笑话。
最令人印象深刻的是每个任务的代币效率/成本为 5.6索尔，这让 Opus 4.8 和 Fable 看起来非常糟糕（1.04 美元 vs 1.80 美元 vs 2.75 美元）[0]。
此外，5.6 月神（0.21 美元）也令人印象深刻，比智力更高的 GLM 5.2（0.37 美元）便宜。
[0]: https://artificialanalysis.ai/#price-and-cost
此外，5.6 月神（0.21 美元）也令人印象深刻，比智力更高的 GLM 5.2（0.37 美元）便宜。
[0]: https://artificialanalysis.ai/#price-and-cost
嗯，它是更小的模型（类似于 4T 与 10T Fable）。因此它更快、更便宜，并且通过大量强化学习以及一些有利的基准选择，它可以在这些分数上进行竞争。在实际任务中，我预计它的智能、泛化能力等会低于 Fable。
5.6 Terra（中层模型）与 DeepSWE 上的 Fable 一样好，但比 Opus API 定价便宜。看起来像是本垒打。
GPT 通常在 DeepSWE 上表现更好，而 Claude 在 FrontierCode 上表现更好。在我看来，这两个编码基准几乎是目前唯一仍然值得一看的基准。
DeepSWE 似乎非常非常喜欢 ChatGPT 模型。最近指出的其方法论也存在重大缺陷，与 OpenAI 在其 SWE Verified 报告中指出的缺陷严重重叠。
我每天使用 ChatGPT 和 Claude 进行工程工作，将性能关键代码从应用程序后端再到前端工作，我发现当我评估模型/线束的高质量输出时，DeepSWE 分数并不能反映我的现实情况。
并不是说 Opus 总是击败 GPT 5.5，而是说 5.5 在一般基准测试中领先于 Opus，这让我感觉不太对劲。
我每天使用 ChatGPT 和 Claude 进行工程工作，将性能关键代码从应用程序后端再到前端工作，我发现当我评估模型/线束的高质量输出时，DeepSWE 分数并不能反映我的现实情况。
并不是说 Opus 总是击败 GPT 5.5，而是说 5.5 在一般基准测试中领先于 Opus，这让我感觉不太对劲。
只是我的两分钱。我使用 Plus 计划，我要求 gpt-5.6 sol / high 分析 vivi 编码的代码库（~50k LoC）并编写一个计划以使其做好生产准备。这不是一个很好的提示，我只是想快速测试一下。它运行了大约 15 分钟，消耗了我 5 小时配额的 95%（我以为它会崩溃）。输出非常好，但请注意它会消耗大量配额！
任何想要在 20 美元套餐中使用 Frontier SOTA 的人都会遇到麻烦
如果您没有繁重的代理工作流程，您会惊讶地发现 20 美元的订阅费用能持续这么久。上个月我在团队 20 美元计划中使用了约 500 美元的使用量。
是的，有同样的经历，Sol 消耗限制的速度相当快
还有人注意到 "Extended：寓言 5 包含在您的每周限额中
从克劳德代码中消失了？难道他们慌忙删除了 7 月 12 日的截止日期？
从克劳德代码中消失了？难道他们慌忙删除了 7 月 12 日的截止日期？
我仍然可以在菜单中选择图形用户界面（Claude Desktop、laude.ai 等）中的模型。
是的，我也注意到了！
看来他们重置了每个人的寓言使用率。
他们做到了。我想知道 Anthropic 是否也会取消 50% 的限制。
我的《神鬼寓言》每周限制为已使用 15%，已使用 3% 时为 5.6 Sol。这是 Max 20x 计划与 Codex 5x 的比较。
虽然我显然不会在相同的任务上进行比较，但 xhigh 上的 GPT 5.6 似乎便宜得多。基本上无限制使用。
我的《神鬼寓言》每周限制为已使用 15%，已使用 3% 时为 5.6 Sol。这是 Max 20x 计划与 Codex 5x 的比较。
虽然我显然不会在相同的任务上进行比较，但 xhigh 上的 GPT 5.6 似乎便宜得多。基本上无限制使用。
“GPT-5.6 为设计判断带来了重大改变。GPT-5.6 仅通过高层指导，即可创建有品味、符合人体工程学且功能齐全的界面。其更强大的计算机使用功能使其能够检查和细化渲染结果，而不仅仅是生成底层代码或内容，因此它可以捕获视觉和功能问题，并在将工作交回之前进行收尾工作。”
这确实很有前途，因为它可能会缩小与 Claude 在设计/UI 技能方面的主要差距
这确实很有前途，因为它可能会缩小与 Claude 在设计/UI 技能方面的主要差距
+1。这些天我只使用 Sonnet/Opus 进行 UI 工作，因为 GPT 5.5 无法做到这一点。实在是太可怕了。渴望尝试一下这个。
Computer-use is a big limitation that my 2015 Macbook Pro cannot handle.我发现 Codex cli 说它会查看最终输出工件，但它经常无法将其细化为可接受的形式。如果它可以使用我的计算机屏幕和视觉输入进行审查，它可能能够实际设计文档/幻灯片/等。我正在充分利用这台已有 11 年历史的笔记本电脑的所有功能，老实说，它仍然可以发挥作用，给我留下了深刻的印象。
你竟敢指出 2015 年距今已有 11 年。
同意，我很期待尝试一下。我认为，明显针对 Codex 用户的视觉设计技能的兴起已经点燃了他们的屁股。
GPT-5.6 是一个非常好的模型，而且相当便宜。我终于可以将 GPT-5.3-Codex 替换为 n8n 中的工具调用了。
这是 GPT-5.6 的基准测试结果：
https://aibenchy.com/?q=gpt-5.6
(高推理变体仍在运行，很快也会上传）。
这是 GPT-5.6 的基准测试结果：
https://aibenchy.com/?q=gpt-5.6
(高推理变体仍在运行，很快也会上传）。
鉴于 Gemini 3.5 Flash（高）和 Gemini 3 Flash Preview（中）在基准测试中的正确性和得分方面都击败了 GPT-5.6 Sol（高），我根本不相信它们。其余的排名也没有意义，比如 GPT-5.3-Codex
（中）比 Claude Opus 4.8 表现更好（中）是的，当然
（中）比 Claude Opus 4.8 表现更好（中）是的，当然
顺序看起来正确的一个示例是 SVG 生成测试：
https://aibenchy.com/showcase/?q=Gemini+3.5%2Cgpt+5.6%2C+5.3...
可以看到大多数Gemini 3.5代比5.6 Sol更正确（网在桌子中间，仓鼠看起来合理且不变形等）
https://aibenchy.com/showcase/?q=Gemini+3.5%2Cgpt+5.6%2C+5.3...
可以看到大多数Gemini 3.5代比5.6 Sol更正确（网在桌子中间，仓鼠看起来合理且不变形等）
但这似乎根本不正确？据说最好的一款甚至不是最好的双子座闪光灯输出（中等的看起来比高的更好）
这里是全部 3 个（中型）和 GPT-5.5
GPT-5.6 似乎并不比 5.5 聪明多少，但它更快、更便宜、更高效、更稳定：
https://aibenchy.com/compare/openai-gpt-5-6-sol-medium/opena...
GPT-5.6 似乎并不比 5.5 聪明多少，但它更快、更便宜、更高效、更稳定：
https://aibenchy.com/compare/openai-gpt-5-6-sol-medium/opena...
>> 大约 700,000 A100e GPU 小时的黑盒自动红队
有趣的是他们使用 A100e 作为参考点来听起来令人印象深刻。您可以通过不同的方式进行转换，但基于 FP4 FLOP（是的，这对 A100 不利，这就是重点），这大约是 GB300 NVL72 机架上的 200 小时。
也不是什么都没有，但听起来远没有 70 万小时那么令人震惊。
有趣的是他们使用 A100e 作为参考点来听起来令人印象深刻。您可以通过不同的方式进行转换，但基于 FP4 FLOP（是的，这对 A100 不利，这就是重点），这大约是 GB300 NVL72 机架上的 200 小时。
也不是什么都没有，但听起来远没有 70 万小时那么令人震惊。
我敢肯定，奥特曼曾说过要专门为某型号提供 10 万台以上的 A100，这可能是他们的字面意思
等等，你什么意思？ 700k A100e 小时等于 GB300 NVL72 机架 200 小时吗？一个 GB300 NVL72、72 个 GPU 机架的处理能力与 3500 个 A100e GPU 相同吗？
> 基于 FP4 FLOP（是的，这对 A100 不利，这就是重点）
A100 没有硬件 NVFP4，您将运行一个量化模型，但会出现一些精度损失*，但除非它是在 NVFP4 上进行本机训练的
* 要添加另一层，他们拥有模型，并且可以应用大量的训练后技术来减少准确性损失，并且可能已经这样做了
A100 没有硬件 NVFP4，您将运行一个量化模型，但会出现一些精度损失*，但除非它是在 NVFP4 上进行本机训练的
* 要添加另一层，他们拥有模型，并且可以应用大量的训练后技术来减少准确性损失，并且可能已经这样做了
已经针对生产客户支持用例对 Luna 与其他小型模型进行了测试，发现与大幅成本增加相比，性能影响可以忽略不计。关于减少代币使用的声明似乎也无法重现。写了一篇简短的博客，其中包含一些示例调查结果（营销内容，但调查结果是真实的）：https://valiopt.com/blog/gpt-5-6-customer-support-cost-perfo...
这里有 18 只鹈鹕——Luna、Terra 和 Sol 各有 6 只，处于 6 个不同的推理努力级别（加上生成每只鹈鹕的价格）：https://static.simonwillison.net/static/2026/gpt-5.6-pelican...
是时候放弃这次测试了。 可能不是巧合，每个版本都有相同的连绵青山、渐变蓝天、角落里的太阳等等。
等待 Reddit 上的 AMA “十年前我负责 OpenAI 的鹈鹕部门，AMA”
我部分同意，但在这种情况下，这也说明了不值得在高分以下的任何推理水平上使用 Terra；那些骑车的企鹅实在太可怕了。
古德哈特定律
我认为 "鹈鹕测试 "已经变得毫无用处。它已经存在了足够长的时间，现在我相信训练数据中一定有好的例子，而且他们甚至可能会进行一些人工调整，使它做得像样一些，因为他们知道人们会问起这个问题。
也许是鹈鹕队，但重点是衡量 "内部可视化 "能力有多强。抛出曲线球，比如一只长着鸭嘴的独角兽在篮球场上喝咖啡。一头大象一边弹钢琴，一边用躯干挥动棒球棒打向嗡嗡作响的外星飞船。
让他们用 tikz 代替 svg，或者让他们写代码移动光标，然后用油漆画出来。
一般来说，在每一代新产品/发布周期中，合成性和可视化都会得到极大改善。
令人着迷的是，在没有联合嵌入/广泛多模态的情况下，模型就能很好地实现可视化。
让他们用 tikz 代替 svg，或者让他们写代码移动光标，然后用油漆画出来。
一般来说，在每一代新产品/发布周期中，合成性和可视化都会得到极大改善。
令人着迷的是，在没有联合嵌入/广泛多模态的情况下，模型就能很好地实现可视化。
[延迟]
奇怪的是，提示 "一张鹈鹕骑着自行车走在沿海木板路上的逼真照片，翅膀紧紧抓住车把，蹼足踩在踏板上，橙色的大喙，羽毛纹理细致，金色时刻的光线，浅景深，用单反相机和 85 毫米镜头拍摄，车轮上有自然的运动模糊 "所产生的效果，正是我要求的效果。我在想，如果我告诉它把它做成 SVG ...
https://chatgpt.com/share/6a5009de-fff8-83ea-98ff-0da17d1d04...
https://chatgpt.com/share/6a5009de-fff8-83ea-98ff-0da17d1d04...
酷毙了我还是觉得这些可视化的 llm 特性超级有用。即使他们针对 [动物] 对 [车辆] svg 进行了训练，但一目了然地看到不同模型和推理水平的表现还是很不错的。除了最大推理之外，Lunar 错过了部分框架。而其他大多数模型在所有推理级别上都能基本正确地找到自行车。至少这是有意义的。
人们说这是基准已饱和，但所有这些都存在遮挡问题，甚至 sol max 也是如此。
熟练的人类艺术家不会将双腿放在自行车前面，也不会用一条直线代表双腿的曲柄臂。
熟练的人类艺术家不会将双腿放在自行车前面，也不会用一条直线代表双腿的曲柄臂。
是啊，即使是最好的例子，也明显低于一个熟练的青少年所能做出的结果，因此否定测试是毫无意义的。
互联网理论已死？
互联网理论已死？
努力的质量=0，这让我觉得这个测试已经饱和，或者他们是在为这次练习设定基准。
我在等待 "生成一个鹈鹕 "测试结果的那一天，它将以类似 SVG 美术插图的方式呈现一个鹈鹕设备箱，比如 1620 型或类似型号。
当然，"如何绘制骑自行车的 SVG 鹈鹕 "现在已经成为训练数据了...
当然，每个新机型发布的帖子上都会有这样的评论。
这是目前鹈鹕传统的一部分。
我热切地等待着模型的回复："我很乐意制作一只骑自行车的鹈鹕，但请注意，我的训练数据中可能已经有了这只鹈鹕。西蒙"。
有人告诉我，最近一位模特在问我要这个时说 "哦，经典"。我想那是 Opus 4.8z
然而......只有一个是好的。
谢谢你，西蒙！
我认为露娜的作品都很糟糕。唯一像样的是 sol @ xhigh。即使是溶胶 @ 最大值也很奇怪。溶胶 @ 高和 @ 中还可以，其他所有型号的溶胶都很糟糕。
强烈反对，但各人有各人的看法。对于 "鹈鹕"，我非常喜欢只有 "中型鹈鹕 "使用车把上的翅膀来骑车。而其他所有的 "鹈鹕 "则是在车把上安装了一套新的手臂，与车翼分开。
gpt-5.6-sol Max 鹈鹕没有跳过颈部日
gpt-5.6-sol x XHIGH 是我的最爱
显然，plus 用户无法访问 Sol，所以我真的很担心丑陋的 Terra Pelican。
不知何故，泰拉在这里真的很吃力，甚至比不上露娜。
最大工作溶液显然设计过度
泰拉只是很奇怪。在这个没什么汉堡的测试中，时间和更高的成本似乎与美学没有很强的相关性。
你很有名！
哦，上帝啊，换个基准吧。
我最喜欢 Terra High。那只鹈鹕完全是癞蛤蟆想吃天鹅肉。
alecco(2)
这看起来和四年前的一模一样。放弃吧。
我一直在为 Fable over 和 GPT 5.5 而苦恼的问题，SOL 以一种真正的 "谢谢你，下一个问题 "的方式轻松解决了。总之，比起来回折腾几个小时，能用就行的东西更不会浪费你的时间。
[延迟]
字面上最糟糕的时间。我更喜欢精英政治。
You think aristrocrats are using GPT and succeeding?
不，我认为贵族们正在利用LLM来证明工资的扁平化是合理的，他们可以以此为借口，削弱基于绩效的制度的价值。精英统治/教育是来自下层阶级的人能够攀登阶梯的少数方式之一，而他们正试图摧毁这个阶梯。
Codex 中的 5.6 Sol 的第一印象非常棒——该模型在开始实现之前提出了数十个澄清问题，而其他模型（包括 5.5 和 Terra）只是用稍后需要回溯的假设来解释它。
我发现一个有趣的现象，这里没有人提到 258k -> 353k 窗口增加的（可用）上下文。这是一个巨大的数字，但我想知道这是否意味着我们仍然要为超过 272k 的内容支付较长的上下文（2 倍）。
这对我来说效果很好。
我一般更喜欢 OpenAI。我通常使用 Codex 启动项目；我喜欢我们制定的计划。然后，经过大约2个小时的工作，来来回回，等等。我意识到它很难漂移，或者被困在相对简单的事情上。
一旦我感到足够沮丧，有时我就会从人择开始。从开始到结束，人择（至少对我来说）都比较好用。
我为他们每人制定了 200 美元/月的计划。 （我曾经为 Gemini 制定过每月 250 美元的计划……哈哈？）
《神鬼寓言》和《索尔》都是很好的、明确的改进。我还没有最喜欢的。现在说还为时过早。
我注意到的最大区别是用法。
Anthropic就像一个二手车推销员。不允许对您自己的汽车（网站）进行基本检查，他们会从您身上榨取每一分钱。低限制，高 API 价格，试图将所有内容保留在他们的系统中。
OpenAI 就像一个很酷但又冷漠的爸爸。去借他的车吧，开枪吧，他甚至会时不时地付你的油费。他会喝醉后回答你的第五个问题，忘记你问了什么。但是，至少他是一个很会喝酒的人，会买集体酒。
我必须注意我的 Fable 使用情况，而且我确信我不会支付 API 价格。
即使在 Ultra 中，我也不必观察/担心我的 Sol 使用情况。
但是，我在使用 Sol Ultra（快速模式）时注意到的一件事是，它在一段时间后速度减慢了。我的工作时间与高峰时间相反，所以事实并非如此。
我一般更喜欢 OpenAI。我通常使用 Codex 启动项目；我喜欢我们制定的计划。然后，经过大约2个小时的工作，来来回回，等等。我意识到它很难漂移，或者被困在相对简单的事情上。
一旦我感到足够沮丧，有时我就会从人择开始。从开始到结束，人择（至少对我来说）都比较好用。
我为他们每人制定了 200 美元/月的计划。 （我曾经为 Gemini 制定过每月 250 美元的计划……哈哈？）
《神鬼寓言》和《索尔》都是很好的、明确的改进。我还没有最喜欢的。现在说还为时过早。
我注意到的最大区别是用法。
Anthropic就像一个二手车推销员。不允许对您自己的汽车（网站）进行基本检查，他们会从您身上榨取每一分钱。低限制，高 API 价格，试图将所有内容保留在他们的系统中。
OpenAI 就像一个很酷但又冷漠的爸爸。去借他的车吧，开枪吧，他甚至会时不时地付你的油费。他会喝醉后回答你的第五个问题，忘记你问了什么。但是，至少他是一个很会喝酒的人，会买集体酒。
我必须注意我的 Fable 使用情况，而且我确信我不会支付 API 价格。
即使在 Ultra 中，我也不必观察/担心我的 Sol 使用情况。
但是，我在使用 Sol Ultra（快速模式）时注意到的一件事是，它在一段时间后速度减慢了。我的工作时间与高峰时间相反，所以事实并非如此。
我可以知道它是用于业余爱好项目还是您经营自己的企业/公司并使用订阅。
我在工作中使用 Claude，后来切换到 Codex，经过一些设置和迁移后它的功能非常强大。如果您整天编码，Claude 的使用限制是不够的。
计划是 Claude 负责前端设计，而 Codex 负责大部分编码任务。
虽然我还没有深入研究它（有人纠正了我），但好消息是 ChatGPT Web 的用法与 Claude 不同，它与 Codex 的用法是分开的。
计划是 Claude 负责前端设计，而 Codex 负责大部分编码任务。
虽然我还没有深入研究它（有人纠正了我），但好消息是 ChatGPT Web 的用法与 Claude 不同，它与 Codex 的用法是分开的。
两个都。
两个都。
我已经很长时间没有尝试过 OpenAI 模型了，但随着 Fable 很快就会采用 API 定价，这可能足以让我尝试 Codex。
看到拟人化如何将使用配额重置回 0，而前几天将《神鬼寓言》的子包含范围延长了几天，我有一种感觉，他们可能不会将《神鬼寓言》从子目录中删除，因为像你一样，我肯定会在那时仔细研究 Codex。
如果 OpenAI 真的能让我使用 LLM，我肯定会换的。寓言》几乎不能用，因为它会突然随机降级到 Opus。
Anthropic 感受到压力绝对是件好事。他们的 "安全 "无稽之谈已经过时了。
Anthropic 感受到压力绝对是件好事。他们的 "安全 "无稽之谈已经过时了。
> 还有一个事实是《神鬼寓言》几乎无法使用，因为每当它考虑到漏洞时，它就会突然降级为 Opus。
我怀疑这不是你的意思，但这绝对不是随机的，而是非常故意的。就在今天，我让它可靠地触发“安全”过滤器（鼓声），让它列出 300M 参数 ModernBERT 派生模型的权重键。他们的“安全”分类器必须匹配其中的关键名称之一，并触发他们的“这是一个前沿模型”反竞争过滤器[1]（尽管它只是一个微小的 300M 参数模型，比前沿小四个数量级）。
[1]：https://news.ycombinator.com/item?id=48464732
幸运的是，一旦您知道它是如何工作的（即愚蠢的关键字分类器），就很容易解决：只需重命名键，使其不包含顽皮的关键字。 （至少只要它不会触发自己的思维轨迹中的某些东西，这需要......更多创造性的解决方法。）
我怀疑这不是你的意思，但这绝对不是随机的，而是非常故意的。就在今天，我让它可靠地触发“安全”过滤器（鼓声），让它列出 300M 参数 ModernBERT 派生模型的权重键。他们的“安全”分类器必须匹配其中的关键名称之一，并触发他们的“这是一个前沿模型”反竞争过滤器[1]（尽管它只是一个微小的 300M 参数模型，比前沿小四个数量级）。
[1]：https://news.ycombinator.com/item?id=48464732
幸运的是，一旦您知道它是如何工作的（即愚蠢的关键字分类器），就很容易解决：只需重命名键，使其不包含顽皮的关键字。 （至少只要它不会触发自己的思维轨迹中的某些东西，这需要......更多创造性的解决方法。）
你们这些人都是老虎机瘾君子，脑子烧坏了，在下一个老虎机之间跳来跳去，发誓这个是冷的，那个是热的。那台是热的一个月后你们就会说相反的话了。蠢货们，继续煎熬你们的大脑吧。
目前谁的前沿模式更强大，成本又不高，我就在谁的游戏中来回切换--只能订阅，API定价是不可能的。如今，《寓言 5》已经非常出色，只要它是 Sol 版，我就会换成它。我喜欢 pi（pi.dev），并试图将它的性能提升到与两个 "第一方 "工具相媲美的水平，但我还没有做到。
我之所以不使用 OpenCode / pi 来完成所有编码工作，一个主要原因是我希望在不收取 API 费用的情况下访问当时的一级前沿模型，例如，即使我订阅了 pi，也无法通过 pi 线束使用《寓言 5》，所以本周我使用的是 Claude Code。我并不是事事都需要使用 Fable 5，但即使我只是想利用边际智能优势对架构决策进行压力测试，知道没有更聪明的模型可以使用也是一种安全保障。对于我的用例来说，这些前沿模型的顽固性和能力非常有效。
我的感觉是，我们仍处于 Uber 时代的补贴期--一旦订阅试图将我锁定超过一个月，或者 OAI/Anthropic 停止在订阅中提供前沿模型，我就会退出--完全转向 pi.dev 或其他 OS harness，并通过 OpenRouter 或本地卸载到 Qwen 来路由我的令牌支出。到那时，我就必须为前沿智能投入精确的美元金额了。
我之所以不使用 OpenCode / pi 来完成所有编码工作，一个主要原因是我希望在不收取 API 费用的情况下访问当时的一级前沿模型，例如，即使我订阅了 pi，也无法通过 pi 线束使用《寓言 5》，所以本周我使用的是 Claude Code。我并不是事事都需要使用 Fable 5，但即使我只是想利用边际智能优势对架构决策进行压力测试，知道没有更聪明的模型可以使用也是一种安全保障。对于我的用例来说，这些前沿模型的顽固性和能力非常有效。
我的感觉是，我们仍处于 Uber 时代的补贴期--一旦订阅试图将我锁定超过一个月，或者 OAI/Anthropic 停止在订阅中提供前沿模型，我就会退出--完全转向 pi.dev 或其他 OS harness，并通过 OpenRouter 或本地卸载到 Qwen 来路由我的令牌支出。到那时，我就必须为前沿智能投入精确的美元金额了。
> 我的感觉是我们还处于Uber时代的补贴期
我经常想知道这种情况是否不会无限期地持续下去。
Uber 之所以能够做到这一点，是因为只有他们和 Lyft 处于次要地位，一旦网络效应发挥作用，进入壁垒就很大。
看起来模型空间有太多的竞争对手，+ OSS/本地选项让他们能够抬高价格。至少在数据中心瓶颈被清除之后。
我经常想知道这种情况是否不会无限期地持续下去。
Uber 之所以能够做到这一点，是因为只有他们和 Lyft 处于次要地位，一旦网络效应发挥作用，进入壁垒就很大。
看起来模型空间有太多的竞争对手，+ OSS/本地选项让他们能够抬高价格。至少在数据中心瓶颈被清除之后。
汽车已经相当成熟，而人工智能才刚刚起步。预计相同质量的价格会下降 100 倍。
我正在开发一个多线束 IDE，它支持自定义代理工作流程和在它所包装的任何线束之间共享的技能。我认为这对于像您这样的工作流程来说可能会很方便。
目前，它是否能通过 Anthropic 对使用的限制来支持《寓言 5》......因为这是我的主要障碍
Zed IDE 允许我将 Fable 与 Max x5 或任何 OpenAI 模型一起使用。
呵呵，一个不错的选择，就像 anthropic 每周 50% 的订阅补贴将于本周末结束一样。
他们似乎也不太关心对齐。博文中完全没有提到这一点，并且模型卡中有一些令人担忧的内容，似乎将 CoT 可控性视为需要“调查”的东西，而不是应有的警告标志。
他们似乎也不太关心对齐。博文中完全没有提到这一点，并且模型卡中有一些令人担忧的内容，似乎将 CoT 可控性视为需要“调查”的东西，而不是应有的警告标志。
还有这个：
> GPT-5.6 Sol 检测到的作弊率高于我们评估过的任何公开模型
-- https://www.lesswrong.com/posts/JFjNmPTbH8kL6xtp6/gpt-5-6-th...
> GPT-5.6 Sol 检测到的作弊率高于我们评估过的任何公开模型
-- https://www.lesswrong.com/posts/JFjNmPTbH8kL6xtp6/gpt-5-6-th...
在介绍视频中，他们说 5.6 Sol 自主地对 5.6 Luna 进行了后训练。很好奇这意味着什么。
/goal tune 5.6 Luna 参数，直到在所有基准测试中实现性能最大化
这意味着，OpenAI 和 Anthropic 现在正在进行一场 RSI 竞赛
基准看起来确实很有希望。甚至好得令人怀疑。我想我们很快就会看到。
我向预览者提出的问题：未经人工智能教皇亲自祝福的随机乔访问非削弱模型的护栏如何？在这方面，《神鬼寓言》是一场噩梦，但我不确定当你要求 5.6 修复代码中的错误时，5.6 是否也会受到来自 gubmint 的批评（你这个肮脏的黑客）。
我向预览者提出的问题：未经人工智能教皇亲自祝福的随机乔访问非削弱模型的护栏如何？在这方面，《神鬼寓言》是一场噩梦，但我不确定当你要求 5.6 修复代码中的错误时，5.6 是否也会受到来自 gubmint 的批评（你这个肮脏的黑客）。
我几乎马上就遇到了 "此请求需要额外的安全检查，这可能需要额外的时间。请耐心等待，或使用速度更快的机型重试，以获得更快的响应。
更快的响应，尽管它处理复杂请求的能力可能较弱"。
这是我以前从未在 codex 上见过的情况，而且我也没做什么奇怪的事情。我只是在编写 CUDA 内核和基准测试。
更快的响应，尽管它处理复杂请求的能力可能较弱"。
这是我以前从未在 codex 上见过的情况，而且我也没做什么奇怪的事情。我只是在编写 CUDA 内核和基准测试。
但它真的可用吗？因为《寓言》的情况实在令人讨厌。如果 OpenAI 的《寓言》版本真的可用，我会当场取消订阅。
是的，它是可用的，但如果这种情况定期发生，就很难只做/目标然后走开。我并不经常这么做，但对于定义明确的事情，我有时会这么做。
就这么定了。Anthropic 必须在本月底之前摆脱《寓言》的 "安全 "鬼话。如果他们不这样做，我就取消订阅。
上周，我在 Plus 计划的普通 5.5 中型手机上经常出现这种情况。我当时正在为 Swift 中的一个图片编辑器做基准测试。
有意思以前从没见过。现在它只是恒定的，这件作品没有任何敏感之处。
非常有趣。我注意到 Fable 几乎只使用 shell 工具（甚至用于搜索和编辑文件）。
在使用 5.6 进行了一些实验后，我发现它更多地使用内置文件系统和提供商本地工具。
在使用 5.6 进行了一些实验后，我发现它更多地使用内置文件系统和提供商本地工具。
虽然不是专门针对 OpenAI / Codex，但我很好奇人们是如何保护自己免受编码代理的破坏性行为的？只是安装和祈祷？明确批准所有操作？重新配置以确保安全？在沙箱（Docker）中运行？
哟洛。
顺便说一句，如果您没有时间或手段来搞乱完整的沙盒环境，只需在 git 存储库中工作并在您的agents.md 项目级别上指示代理应在更改脏文件（尚未提交的本地更改）之前备份它们。我所说的备份只是指一条简单的指令，用于备份到随机命名的某个临时位置，但在代理思考的一个“回合”期间记住了子文件夹（.../temp/{random}/orginal/tree/file.xyz）
这样，即使代理因某种原因弄乱了本地更改的文件，也可以恢复这些文件。
至于其余的，你必须注意你的要求，但一般来说，这些 SOTA 模型很聪明，即使拥有完全访问权限，它们也不会删除你的东西。几个月来，我一直在我的工作机器上处理多个项目，此类问题为零。我为本地数据库创建了 codex_reader 只读帐户，并将其添加到agents.md 中，并附有注释，仅允许使用该帐户并且从未遇到过问题。
顺便说一句，如果您没有时间或手段来搞乱完整的沙盒环境，只需在 git 存储库中工作并在您的agents.md 项目级别上指示代理应在更改脏文件（尚未提交的本地更改）之前备份它们。我所说的备份只是指一条简单的指令，用于备份到随机命名的某个临时位置，但在代理思考的一个“回合”期间记住了子文件夹（.../temp/{random}/orginal/tree/file.xyz）
这样，即使代理因某种原因弄乱了本地更改的文件，也可以恢复这些文件。
至于其余的，你必须注意你的要求，但一般来说，这些 SOTA 模型很聪明，即使拥有完全访问权限，它们也不会删除你的东西。几个月来，我一直在我的工作机器上处理多个项目，此类问题为零。我为本地数据库创建了 codex_reader 只读帐户，并将其添加到agents.md 中，并附有注释，仅允许使用该帐户并且从未遇到过问题。
就在上个月，我确实让 SOTA Codex 代理删除了一堆文件，但这需要非常特殊的情况。它在我的游戏仓库中的一个分支中运行，但 SSD 耗尽了。它必须释放一些空间才能工作，因此它环顾四周，在项目中名为 Recordings 的文件夹中发现了 25GB 未跟踪的文件。它认为最好还是把它清理掉。这里有我在多年的开发过程中录制的所有原始 Unity Recorder 素材。
所以，是的，即使有完全访问权限，它也不会在车道外疯狂，但如果你给它一个盒子并告诉它去火腿，你就有责任确保你没有在盒子里留下宝贵的不可恢复的资产。
所以，是的，即使有完全访问权限，它也不会在车道外疯狂，但如果你给它一个盒子并告诉它去火腿，你就有责任确保你没有在盒子里留下宝贵的不可恢复的资产。
我在一个专用虚拟机中运行 Codex，我有一个 cronjob，每周将其重置为干净的安装状态。没有什么花哨的东西，只有 bhyve 和 debian，8GB 内存。它有 root 访问权限，可以安装东西，但没有推送到受保护分支等的权限。安装没花多少时间，我也能睡个好觉了......
对于内置沙盒之外的操作，我使用自动审查程序。
到目前为止，这种方法一直非常可靠，数以千万计的开发人员都在使用这种设置，没有出现过问题。
它不会擦除我们的硬盘。至少我希望如此。Fable 和 GPT 5.6 已经变得更加积极主动，在我打字的时候，GPT 5.6 正在自动从我的机器上的 AppStore 下载 Xcode 更新。
到目前为止，这种方法一直非常可靠，数以千万计的开发人员都在使用这种设置，没有出现过问题。
它不会擦除我们的硬盘。至少我希望如此。Fable 和 GPT 5.6 已经变得更加积极主动，在我打字的时候，GPT 5.6 正在自动从我的机器上的 AppStore 下载 Xcode 更新。
这个自动审核器是 Codex 的一部分吗？审核是由代理人还是模特完成的？
在 Codex 中，它被称为 "为我批准"，而在 Claude 中，它被称为 "自动模式"。
我相信在这两种情况下，它都会提示一个具有新上下文的模型，该模型的任务是审查操作的原因。
在克劳德系统中，我看到如果审查员确实拒绝了提议的操作，系统会以一段很长的文字来回应，说明代理不应该试图绕过这一拒绝，而是提示用户明确批准提议的操作。
我相信在这两种情况下，它都会提示一个具有新上下文的模型，该模型的任务是审查操作的原因。
在克劳德系统中，我看到如果审查员确实拒绝了提议的操作，系统会以一段很长的文字来回应，说明代理不应该试图绕过这一拒绝，而是提示用户明确批准提议的操作。
通常情况下，我只想隔离代理，禁止它访问文件系统的其他部分。使用不同的用户可能就够了，但我通常使用 [bubblewrap](https://github.com/containers/bubblewrap)。
不知道，就我个人而言，5.5 对我撒谎了。这在弱机型上很常见，但在强机型上我还真没怎么见过。
基本情况是，有一项任务可以用简单的方法解决，但效果很差，但也有一种非常复杂的解决方案。Opus 和 5.5 都找出了困难解法的必要步骤，但 Opus 放弃了。
5.5 声称它做到了，但从代码来看，计划中缺少了一些部分。基本上，5.5 中途放弃了，做了简单的解决方案，并声称已经完成。
基本情况是，有一项任务可以用简单的方法解决，但效果很差，但也有一种非常复杂的解决方案。Opus 和 5.5 都找出了困难解法的必要步骤，但 Opus 放弃了。
5.5 声称它做到了，但从代码来看，计划中缺少了一些部分。基本上，5.5 中途放弃了，做了简单的解决方案，并声称已经完成。
我生活在恐惧中，笑。
更严重的是，我盲目地相信了 claude 代码中的自动分类器（与在 codex 中执行"/permissions "时的中间选项相同），结果它居然允许代理执行非常强硬的 "rm "和 "git push --force-with-lease" 命令，而我本以为这些命令必须手动批准。幸运的是，目前还没有出现大问题。
在我看来，最好的选择是来自 claude code 的集成云环境（还不确定是否有与之对应的 codex）。它能在云中生成一个虚拟机，让代理在其中运行，完成后就可以从应用程序中打开 PR。非常流畅的体验
更严重的是，我盲目地相信了 claude 代码中的自动分类器（与在 codex 中执行"/permissions "时的中间选项相同），结果它居然允许代理执行非常强硬的 "rm "和 "git push --force-with-lease" 命令，而我本以为这些命令必须手动批准。幸运的是，目前还没有出现大问题。
在我看来，最好的选择是来自 claude code 的集成云环境（还不确定是否有与之对应的 codex）。它能在云中生成一个虚拟机，让代理在其中运行，完成后就可以从应用程序中打开 PR。非常流畅的体验
有趣的是，我从来没听说过这个 "虚拟机代码 "选项。
它是否会自动安装所有需要的开发/测试工具，包括网络服务器和浏览器等？你的代码是存在虚拟机中，还是在某个外部资源库中？虚拟机的生命周期是否与代理相同，还是一直持续到你删除它为止？
在哪里可以找到相关文档？
它是否会自动安装所有需要的开发/测试工具，包括网络服务器和浏览器等？你的代码是存在虚拟机中，还是在某个外部资源库中？虚拟机的生命周期是否与代理相同，还是一直持续到你删除它为止？
在哪里可以找到相关文档？
我用它来做基本的网络工作，所以还没有把它发挥到极致，但它有大量可以配置的功能（直至自我托管环境）：https://platform.claude.com/docs/en/managed-agents/environme...
我仍然只是明确批准所有操作并审查所有代码（除非它是一个个人/一次性项目，没有其他人会接触/使用/查看）。不过，我认识很多人在沙箱中运行。也就是说，我确信有很多人只是喜欢它并希望得到最好的结果。
你特别害怕哪些破坏性行为？老实说，这些模型都很聪明，我让代理们自由发挥，没有发生过任何用 git 解决不了的坏事。
我担心的不是它正在处理的代码，而是其他任何事情--修改项目目录之外的文件（如调用不正确的工具）、修改系统配置、在互联网上做坏事等。
这是一个合理的担忧，但我从一开始就一直在运行 yolo 模式，使用 Claude，现在使用 Codex。我不是在吹牛什么的，因为我也在满足自己的好奇心，试图回答可能发生的最糟糕的情况是什么？到目前为止，我不记得有什么灾难性的事情。
[deleted]
我想在一座新的住宅楼里租一套公寓。我已要求 Fable 和 Sol 废弃各种来源的列表，删除重复数据并将其呈现为 Web 应用程序。仅使用 cowork/（前）codex 应用程序接口。
《神鬼寓言》在图像的来源和组织方面遇到了问题，并像往常一样在寻找捷径。当我让它来回修复这些问题时，我复制了我的提示并将其交给 Sol。
到目前为止，Sol 已经超出了我的预期。通过对复杂任务的一次性简单提示，它为我提供了一个可用的网络应用程序，其中包含我想要的一切，以及需要跟踪和修复的小问题。
《神鬼寓言》在图像的来源和组织方面遇到了问题，并像往常一样在寻找捷径。当我让它来回修复这些问题时，我复制了我的提示并将其交给 Sol。
到目前为止，Sol 已经超出了我的预期。通过对复杂任务的一次性简单提示，它为我提供了一个可用的网络应用程序，其中包含我想要的一切，以及需要跟踪和修复的小问题。
是否有关于专业版与非专业版的比较（专业版仅适用于 100 美元以上的计划）？我对此很好奇，但我认为在没有 Pro 部分的情况下，Sol、Terra、Luna 的尺寸是不同的，我想知道与升级相比，我在 20 美元的计划中拥有它会差多少。
我很想知道 GPT 5.6 的每个变体在非英语写作/翻译任务中的表现如何。
GPT 5.5 有一种倾向，就是用其他语言书写英语谐音和非惯用散文。虽然可以通过详细的说明和混淆术语的语料库对其进行一定程度的控制，但该模型的输出结果往往读起来像直译而非母语散文。由于我在自己熟悉的语言中最清楚地注意到这些问题，这让我不愿意相信该模型在我不太精通的语言中的输出结果。
具有讽刺意味的是，ChatGPT 一开始只是一个简单的文本生成工具，但现在它的大部分产品和基准都集中在编码和代理工作流上，而忽略了它最初的显著特点。
GPT 5.5 有一种倾向，就是用其他语言书写英语谐音和非惯用散文。虽然可以通过详细的说明和混淆术语的语料库对其进行一定程度的控制，但该模型的输出结果往往读起来像直译而非母语散文。由于我在自己熟悉的语言中最清楚地注意到这些问题，这让我不愿意相信该模型在我不太精通的语言中的输出结果。
具有讽刺意味的是，ChatGPT 一开始只是一个简单的文本生成工具，但现在它的大部分产品和基准都集中在编码和代理工作流上，而忽略了它最初的显著特点。
我让《神鬼寓言》将它提出的规格/计划发送给 GPT 进行审查，昨天在 2/5 的情况下，它在审查过程中发现了额外的 1-2 个错误。
GPT-5.6 没有尝试修复这些错误（按照指示），但它确实将这些错误暴露出来，而 GPT-5.5 则没有发生这种情况。当规范/计划获得批准时，Fable 发送回 GPT-5.6 进行 ralph 实施，它似乎比 GPT-5.5 中更快、更可靠。
GPT-5.6 没有尝试修复这些错误（按照指示），但它确实将这些错误暴露出来，而 GPT-5.5 则没有发生这种情况。当规范/计划获得批准时，Fable 发送回 GPT-5.6 进行 ralph 实施，它似乎比 GPT-5.5 中更快、更可靠。
> 每个活跃研究人员的平均每日产出代币是 GPT-5.5 观察到的最高水平的两倍多。
我用的是5.5一吨。显而易见，5.6 确实是一个更好的型号。希望他们以后不要进行脑白质切除术。
ARC-AGI-3 上的 8%，他们实际上得到了一些牵引力......
请注意，ARC-AGI-3 的规则已更改。
在今天之前，所有参赛者的上限都是 10,000 美元
在今天之前，所有参赛者的上限都是 10,000 美元
I can't try it since it hasn't appeared in my Codex yet, but this is is necessary from OpenAI in my opinion. Fable is just so much better at understanding broad context. I only use GPT 5.5 for straight forward easy to describe tasks, and it does crush those. But I spend a lot more time steering Codex towards good design on broad concept type tasks, ones that Fable shows sometimes surprising clarity.
I look forward to seeing how it compares once I have access. Not getting tripped by spurious safe guard flags could be an advantage.
I look forward to seeing how it compares once I have access. Not getting tripped by spurious safe guard flags could be an advantage.
我刚刚使用 Terra Ultra 在 Codex 中进行了一次提示，大约 10 分钟就用完了我 5 小时的时间（20 美元计划）。不过结果看起来还不错。幸运的是，我订阅 chatGPT 有一段时间了，有很多重置选项（与 anthropic 相比很不错）。
假设我使用 5 倍套餐，那么我就可以使用 terra ultra 进行大约一小时的活动（也许 ultra 代币并不划算？是否每个使用法典的人都使用 200 美元计划？
我通常使用 100 美元的人类计划，几乎从未达到过使用上限。
假设我使用 5 倍套餐，那么我就可以使用 terra ultra 进行大约一小时的活动（也许 ultra 代币并不划算？是否每个使用法典的人都使用 200 美元计划？
我通常使用 100 美元的人类计划，几乎从未达到过使用上限。
> 也许 ultra 代币并不划算？
嗯......是的，正如明确指出的那样："ultra 更进一步，默认情况下会并行协调四个代理，以更高的代币使用率换取更强的结果和更快的要求苛刻的任务结果时间"。
嗯......是的，正如明确指出的那样："ultra 更进一步，默认情况下会并行协调四个代理，以更高的代币使用率换取更强的结果和更快的要求苛刻的任务结果时间"。
谢谢，有道理，以后我会坚持使用最大值
[延迟]
对我来说也是如此，但它产生的答案比我对 GPT 5.5 xhigh 的期望要好得多。 Codex 的一个好处是它总是会完成提示，即使在一半时达到了限制。
你知道你是否使用了太阳/地平线/月亮吗？
根据智能与成本对比图，我不明白为什么会有人使用 Terra？不过，Luna 看起来很有趣，很高兴看到 OpenAI 仍在为更注重预算的市场服务（Anthropic 和谷歌似乎对这个市场失去了兴趣）。
https://artificialanalysis.ai/articles/gpt-5-6-has-landed
https://artificialanalysis.ai/articles/gpt-5-6-has-landed
仍然没有通过我对那些有多余腿的动物进行腿计数的内部测试。
这种“出界”的图像分析似乎是一个极其难以解决的问题，但对于变形金刚真正带来巨大的改变却是完全必要的。
这种“出界”的图像分析似乎是一个极其难以解决的问题，但对于变形金刚真正带来巨大的改变却是完全必要的。
这会在 Cerebas 上运行吗？我真的很期待这一点。
Sam Altman 在最初的有限版本中确认 Sol 将以 750 tok/秒的速度在 Cerebras 上运行。
"我不能再给她了，舰长！"- 蒙哥马利-斯科特，总工程师
This is the part I'm most excited about with the new release, though I'm concerned plebs like me may never get a chance to play with it
5.6 Sol High Fast 比 5.5 High Fast 使用更多的容量，我第一次达到 5 小时的限制。
除此之外，我认为5.5和5.6之间的差异将与5.4和5.5相同。 5.5 使用起来不那么令人沮丧，尽管它并不完美并且仍然有 derp 的时刻。但比5.4低很多。
所以我预计5.6 Sol使用起来会更流畅。但到目前为止，感觉还是比较慢。我们拭目以待。
除此之外，我认为5.5和5.6之间的差异将与5.4和5.5相同。 5.5 使用起来不那么令人沮丧，尽管它并不完美并且仍然有 derp 的时刻。但比5.4低很多。
所以我预计5.6 Sol使用起来会更流畅。但到目前为止，感觉还是比较慢。我们拭目以待。
我发现索尔倾向于将任务委托给子代理，这可能会导致......灾难性的代价，尤其是每个子代理在行动前都有进一步推理/收集上下文的隐含底线。
基础模型当然更便宜，令牌效率也更高，但在大型任务中，成本在某种程度上已经达到了 n^2
基础模型当然更便宜，令牌效率也更高，但在大型任务中，成本在某种程度上已经达到了 n^2
我也有 Codex x20 计划。将其设置为 5.6 sol ultra，给它一项任务，不到 10 分钟我就收到了 10% 的警告。我之前确实让它做了一些事情，只是一些分析，然后从中创建一个 pdf。我想也许这比我想象的要长一点。
使用重置，大约持续了 11 分钟，然后弹出了“不再使用”的消息，没有任何警告，仍然有 4 个代理在运行，好的一点是它确实让他们完成了，每个代理持续了大约 10 分钟。
我还有一个claude max计划，我一直在ultra上使用《神鬼寓言5》，我从未达到会话限制，并且在ultra上获得了3或4天的循环。
我不知道它是如何处理子代理的，但克劳德做得更有效，Codex 看起来确实更快，所以也许这只是一个相对论的问题。
使用重置，大约持续了 11 分钟，然后弹出了“不再使用”的消息，没有任何警告，仍然有 4 个代理在运行，好的一点是它确实让他们完成了，每个代理持续了大约 10 分钟。
我还有一个claude max计划，我一直在ultra上使用《神鬼寓言5》，我从未达到会话限制，并且在ultra上获得了3或4天的循环。
我不知道它是如何处理子代理的，但克劳德做得更有效，Codex 看起来确实更快，所以也许这只是一个相对论的问题。
对你来说有多糟糕？您使用的是 ultra 还是 xhigh/max？我通常会要求它（5.5，现在是 5.6-sol）无论如何都使用子代理来处理特定的事情。在 Pro 20x 计划中，我看到每次会话每 20-30 分钟（最大努力）的使用量约为 1%，这与 5.5 一致。
目前在个人项目上尝试 ultra，感觉每单位时间的成本要高出 3 倍。 （由于显而易见的原因，还不知道质量。）
目前在个人项目上尝试 ultra，感觉每单位时间的成本要高出 3 倍。 （由于显而易见的原因，还不知道质量。）
马克斯通过光标，应该说过，很可能我看到的更多是光标而不是 OAI。它选中的所有子代理也都是索尔-马克斯。不管怎么说，将最高推理层级与子代理数量混为一谈，感觉是双刃剑。
我的全局 CLAUDE.md/AGENTS.md 等都有严格规定，除了白名单上的情况外，未经批准或有特别要求时，绝不使用子代理。
我认为在大多数情况下都应该这样做
我认为在大多数情况下都应该这样做
关于知识截止日期的信息为零。模型本身的回复是 2024 年 6 月，这很奇怪，因为 GPT-5.5 的知识截止日期是 2025 年 8 月。
Dirac（https://github.com/dirac-run/dirac、https://dirac.run/）现在支持 gpt-5.6。这个东西现在似乎还在 chatGPT/codex 帐户上。
根据 Codex 存储库中的最后提交，很快就会出现：
https://github.com/openai/codex/pull/31684/changes
https://github.com/openai/codex/pull/31684/changes
我曾经为自己不是 "字体太尖，滚动太滑 "的人而自豪！但人工智能让我转了一圈，现在没有什么能比紫色渐变、眩晕的尾翼式字体更快地消除我阅读页面上哪怕一个字的兴趣，而无需更强的提示/参考了
不过，也许 5.6 版能解决这个问题！
不过，也许 5.6 版能解决这个问题！
谢谢，我需要听到这句话。是的，网站是我事后才想到的，核心工作占用了我大部分的精力。我很快就会考虑取消对网站的管理。
我认为 5.6 Sol 在完成既定工作方面与 5.5 或 Opus 4.8 不相上下。它只是有一种超乎寻常的能力，可以在下一步处理更多老机型所缺乏或没有训练过的工作。
我认为，人们在使用 Fable 或 5.6 时发现的不同之处也可归结为阶段性转变。
我认为，人们在使用 Fable 或 5.6 时发现的不同之处也可归结为阶段性转变。
我对现实生活中的吞吐量非常感兴趣。对于代理聊天情况，我们仍然使用 5.4 - 不是因为成本，而是它比 5.5 快得多，并且结果相当。此外，我们还经常使用 gpt-5.4-mini 来进行快速摘要、tldrs 等。
在理想的情况下，我们会将 5.4 升级到 5.6 terra，将 5.4 mini 升级到 5.4 luna。但是有人至少已经在速度方面进行了一些测量吗？
在理想的情况下，我们会将 5.4 升级到 5.6 terra，将 5.4 mini 升级到 5.4 luna。但是有人至少已经在速度方面进行了一些测量吗？
天哪，我喜欢资本主义在这里宠坏我们。我刚刚享受了额外的《神鬼寓言》学分，现在我将在本周末改用 5.6。我原本计划配给我的人性学分，我想现在我不必这样做了。我有点想知道这是否会发生：就在《神鬼寓言》的使用积分开始为人们所用的时候，OAI 突然介入并夺走了冰球。尽管人工智能热潮如此疯狂，但这个逐个游戏的部分却非常有趣。
最重要的是，人为地强调释放并将本周的使用量重置为 0。
如果囤积就是溺爱。你知道比使用寓言和 gpt 5.6 更棒的是什么吗，那就是能在自己的硬件上运行这种级别的模型。
页面上存在导致基准表被切断的问题。如果突出显示并向右拖动，您可以看到更多模型，例如 Gemini 和 Claude Opus。同样有趣的是，他们引入了显式缓存，这是长期以来只有 Anthropic 拥有的功能。
[延迟]
> 响应 API 中的编程工具调用无需开发人员编写每个步骤的脚本或将每个工具响应传递回模型，而是可以过滤大量中间数据，仅保留重要数据，并在此过程中调整其工作流程。
这看起来很有趣
这看起来很有趣
这些说法相当大胆。 我认为5.6可能会超过神鬼寓言。
看起来像是一组很棒的模型，但这个系列中有大约 20 个不同的思维/模型级别，为任务选择正确的模型非常复杂
例如对于 GeneBench Pro，看起来您总是会使用 GPT-5.6 Sol 而不是 Terra/Luna，其帕累托最优。
对于特工最后的考试，随着你的任务预算越来越多，你可能会想要 Luna，然后是 Terra，然后是 Luna，然后是 Sol。
我觉得在很多情况下可能需要一种新的自动模式。它针对特定问题选择最佳模型和思维。
感觉最终必须走这条路，因为这里我们有大约 20 种不同的模型和思维水平可供您使用，但哪些模型适合给定的用例并不明显。
例如对于 GeneBench Pro，看起来您总是会使用 GPT-5.6 Sol 而不是 Terra/Luna，其帕累托最优。
对于特工最后的考试，随着你的任务预算越来越多，你可能会想要 Luna，然后是 Terra，然后是 Luna，然后是 Sol。
我觉得在很多情况下可能需要一种新的自动模式。它针对特定问题选择最佳模型和思维。
感觉最终必须走这条路，因为这里我们有大约 20 种不同的模型和思维水平可供您使用，但哪些模型适合给定的用例并不明显。
我希望模型发布就像正确的产品发布一样
在发布时不可能_尝试_它！
它不在他们的 Codex 订阅、网络/移动 chatgpt 界面或 aws bedrock 等上。在他们宣布后，我只是找不到最新型号的工作端点
在发布时不可能_尝试_它！
它不在他们的 Codex 订阅、网络/移动 chatgpt 界面或 aws bedrock 等上。在他们宣布后，我只是找不到最新型号的工作端点
公告称他们将在未来 24 小时左右推出。 我认为对互联网上最常用的产品之一进行缓慢的发布是合理的。
For me, minutes ago, as a Plus subscriber:
I started up Codex CLI fresh. That version of Codex was 1.42.5. 5.6 wasn't in the models list.
After I updated Codex to a newer version (0.144.0), 5.6-terra and -luna appeared in the models list (but not 5.6-sol).
(It's impossible for me to know whether updating was causative or just correlative, but that's the timeline I experienced.)
I started up Codex CLI fresh. That version of Codex was 1.42.5. 5.6 wasn't in the models list.
After I updated Codex to a newer version (0.144.0), 5.6-terra and -luna appeared in the models list (but not 5.6-sol).
(It's impossible for me to know whether updating was causative or just correlative, but that's the timeline I experienced.)
GPT-5.6 Terra 刚刚出现在 Codex 中。
在使用 fable 的短时间内，我的最佳使用案例之一就是用它来创建计划和验收测试文件，然后使用 GPT 5.5 Pro 对计划进行对抗性审查，然后将反馈信息反馈到 fable 中以修正计划。
哇，“特工最后考试”图表看起来不真实！
我的意思是，y 轴具有欺骗性，因为它从 30% 开始，因此看起来收益更大，而实际上差异并不大。
更糟糕的是，这不是一个公平的比较：他们故意在《神鬼寓言》中使用“自适应”而不是“最大”。
这张图对你来说看起来如此不真实怎么办？
更糟糕的是，这不是一个公平的比较：他们故意在《神鬼寓言》中使用“自适应”而不是“最大”。
这张图对你来说看起来如此不真实怎么办？
> 更糟糕的是，这不是一个公平的比较：他们故意在《神鬼寓言》中使用“自适应”而不是“最大”。
我们同意模型应该在公平的基础上进行比较。不幸的是，自适应是唯一公开的数字。 Anthropic 通常不允许我们运行他们的模型进行评估，因此我们依赖 Anthropic 或第三方发布的任何内容。在这种情况下，特工的期末考试排行榜有《神鬼寓言自适应》，但没有《神鬼寓言 Max》。
https://agents-last-exam.org/leaderboard
如果有人提供数据，我很乐意发布《神鬼寓言》的完整曲线。
尽管我们确实倾向于发布领先的评估，但我们历来并不害怕发布落后的评估（例如 GDPval）。重点是为人们提供有用的信息来决定什么是最好的，而不是欺骗人们。
编辑：现在我看到有第二个条目需要付出很大的努力。不确定这是添加的还是最近添加的，或者我们跳过了它。
（我在 OpenAI 工作。）
我们同意模型应该在公平的基础上进行比较。不幸的是，自适应是唯一公开的数字。 Anthropic 通常不允许我们运行他们的模型进行评估，因此我们依赖 Anthropic 或第三方发布的任何内容。在这种情况下，特工的期末考试排行榜有《神鬼寓言自适应》，但没有《神鬼寓言 Max》。
https://agents-last-exam.org/leaderboard
如果有人提供数据，我很乐意发布《神鬼寓言》的完整曲线。
尽管我们确实倾向于发布领先的评估，但我们历来并不害怕发布落后的评估（例如 GDPval）。重点是为人们提供有用的信息来决定什么是最好的，而不是欺骗人们。
编辑：现在我看到有第二个条目需要付出很大的努力。不确定这是添加的还是最近添加的，或者我们跳过了它。
（我在 OpenAI 工作。）
那是因为这是废话
我们在 OpenAI 直播中看到了一只骑着自行车的官方鹈鹕：
https://imgshare.cc/mz9xwut3
https://imgshare.cc/mz9xwut3
天哪，它是三个维度的！
AGI解决了
AGI解决了
登录 OpenAI 平台，必须仔细检查他们没有转向具有这些新名称的加密公司
那么，这次发布是否会以超长的思考和推理扼杀 5.5-Pro 型号？5.6-Sol-Ultra 并不等同，对吗？
我同时使用 Claude 和 Codex，但 Claude 主要用于规划和编码，Codex 主要用于审查 Claude 的工作。
我采用瀑布式工作流程，虽然冗长，但完全透明。
Anthropic 的 100 美元订阅费对我来说还不错，但我公司在 OpenAI 上的订阅费很快就达到了 5 小时的限制。
我采用瀑布式工作流程，虽然冗长，但完全透明。
Anthropic 的 100 美元订阅费对我来说还不错，但我公司在 OpenAI 上的订阅费很快就达到了 5 小时的限制。
当我遇到这个问题时，这是因为 OpenAI 默认为 /fast 模式，使用 2 倍令牌
> 您对 Claude Max 的订阅已成功取消。
下个月就换了期待与索尔合作。
下个月就换了期待与索尔合作。
[延迟]
GPT-5.6 Sol、Terra 和 Luna。按照这个速度，GPT-6 将以停车场命名，GPT-7 将以 Elon 为他的下一个孩子命名的方式命名。
双子座在哪里？最近，它甚至都没有参与竞选。是戴米斯爵士睡着了？还是谷歌不敢发布 SOTA 型号？
或者......也许是双子座 4 太好用了，美国国家安全局正在用它入侵全球的系统......？
或者......也许是双子座 4 太好用了，美国国家安全局正在用它入侵全球的系统......？
在 GPT 5.6 Sol 的基础上添加了 Tamagotchi / Clippy 吉祥物
https://x.com/giorgio_zampa/status/2075319657997750495?s=20
https://x.com/giorgio_zampa/status/2075319657997750495?s=20
这到底是怎么回事？为什么？
不，这个 Pets 功能已经存在一段时间了。
我从来没有遇到过大多数人谈论的问题......我觉得大多数人在人工智能之前从来都不是开发人员，并且不知道在提示时他们实际需要做什么。除了没有利用好的工具（例如代码库索引器、lsp 和项目脚手架）之外。
它在 BenchCAD 上得分很高，这很有趣，我想知道每个模型如何处理这个问题。看起来他们专门对其进行了程序化 CAD 培训。
> GPT-5.6 Terra 和 GPT-5.6 Luna 的性能优于《神鬼寓言 5》，成本约为《神鬼寓言 5》的十六分之一
如果是这样的话，我们肯定会在今年年底前推出一些《神鬼寓言 5》级别的开放权重模型。
如果是这样的话，我们肯定会在今年年底前推出一些《神鬼寓言 5》级别的开放权重模型。
如果它还没有危险到被美国政府归类为大规模杀伤性武器，谁会对它感兴趣呢？
我在工作和家里都玩过 GPT 5.6 sol high 左右。
在工作中，它能够一次拍摄仪表板。当然，我的提示很模糊，因为我还不确定我想要什么，但它比我作为后端开发人员有时被迫在前端工作时做得更好。
用法也很棒，感觉在思考和时间方面比旧型号更有效率。但成本也好不了多少。
它可以在不到一分钟的时间内燃烧一百万个代币，至少在启动时服务器上的负载可能较少。
在家里，感觉就像我减少了与人工智能的对抗，同时让它重构代码。我很高兴将手写代码库的 12,000 行 Vivi 编码端口留给未来的模型进行重构。感觉该模型比旧模型有更好的判断力，只要它意味着完成你的提示，旧模型就会破坏你的代码库。
我几乎要失望了，它这么好。
在工作中，它能够一次拍摄仪表板。当然，我的提示很模糊，因为我还不确定我想要什么，但它比我作为后端开发人员有时被迫在前端工作时做得更好。
用法也很棒，感觉在思考和时间方面比旧型号更有效率。但成本也好不了多少。
它可以在不到一分钟的时间内燃烧一百万个代币，至少在启动时服务器上的负载可能较少。
在家里，感觉就像我减少了与人工智能的对抗，同时让它重构代码。我很高兴将手写代码库的 12,000 行 Vivi 编码端口留给未来的模型进行重构。感觉该模型比旧模型有更好的判断力，只要它意味着完成你的提示，旧模型就会破坏你的代码库。
我几乎要失望了，它这么好。
成本和输出代币图表很有用，但我希望能够更像 3D 表面一样查看它们。就像CS:APP内存山图一样。
我想知道模型大小和工作量将是几个离散点而不是连续的多长时间。
我想知道模型大小和工作量将是几个离散点而不是连续的多长时间。
GPT‑5.6 system card https://deploymentsafety.openai.com/gpt-5-6/gpt-5-6.pdf
看来 terra 几乎毫无用处，日常编码要么使用 luna max（更便宜，性能与 5.5 high 相同），要么使用 sol xhigh/max 来完成高要求任务
也许这是一个错误，但在 iOS 个人付费专业版账户上，我再也看不到正在使用的机型，也无法选择我想要的机型。
作为上下文，我可以通过我的工作场所访问 MS Copilot。为了看看它是什么样子，我尝试通过 https://copilot.microsoft.com/ 登录，我被告知我的帐户虽然已被识别，但尚未受支持。不过，我可以通过 https://m365.cloud.microsoft/ 获得或多或少相同的聊天窗口。
"GPT‑5.6 is available starting today across ChatGPT, Codex, and the OpenAI API. The rollout is starting globally now and will continue gradually toward full availability over the next 24 hours."
我的 Codex 应用程序已升级到新的统一 ChatGPT 应用程序。但我没有看到 Sol 可用。只有泰拉和露娜。我参加的是专业版计划。还有其他人看到吗？
看起来 ChatGPT 终于有了工件。我不敢相信这花了一两年的时间，这无疑是克劳德最大的优势。
德沃斯怪物！疯狂的是，它如何智能地调试/解决我可以向它抛出的任何 DevOps 问题！
页面上的这个营销视频很棒！我迫不及待地希望硬件变得更便宜，以过上我想要的人工智能生活。
尝试玩这些游戏会对 PC 性能产生非常严重的影响
提示->循环->弹弓？
它是一个非常有能力的模型。我认为我们处理工作的方式需要再次转变。我们需要让我们的安全带/工作流程让它在前几轮中积聚一些动力，但随后我们还需要构建它，以便它可以弹弓并实现远程目标。
它是一个非常有能力的模型。我认为我们处理工作的方式需要再次转变。我们需要让我们的安全带/工作流程让它在前几轮中积聚一些动力，但随后我们还需要构建它，以便它可以弹弓并实现远程目标。
我希望它不会像 Opus 吃掉那么多代币和花费那么多时间那样
真的很想在 DeepSWE 基准中看到它
真的很想在 DeepSWE 基准中看到它
我们可能需要使用 gpt sol max 来决定每个任务需要使用的 gpt 种类和工作量。
有人知道为什么 Mythos 在 SWEBench 上得分如此之高吗？
它在哪里？还是无法访问...
“GPT-5.6 从今天开始可在 ChatGPT、Codex 和 OpenAI API 上使用。目前已在全球范围内开始部署，并将在未来 24 小时内逐步实现全面可用。”
他们拥有一支出色的媒体团队。
5.6 sol ultra 刚刚摧毁了我的分支，并烧掉了我的 5 小时限制。
我希望他们把 chatgpt 更名为 codex，而不是反过来......
我想知道下一个10亿美元将实现哪些进展增量
GPT 5.6 Sol 是一个代币掠夺者。执行任务后，它开始了一些我没有要求的“评论”——它们消耗了 19.5M 和 11.9M 代币，而任务本身低于 5M 代币。
那么，5.5 日破晓对于网络安全来说仍然具有相关性吗？ 5.6 能力？
Codex 中超载，没有指示它是否已在 ChatGPT 中，并且我无法在 API 中使用它，即使它说它应该可用。典型的可怕的 OpenAI 发布。很高兴 Anthropic 刚刚重置了速率限制，所以我会再次回到寓言。
5.6 SOL 基本上毫无用处，即使在快速模式下也是如此。它做任何事情都要花很长时间，而自己做会更快。而且它消耗用量的速度非常快，真的不值得。
> 该页面无法加载
> 重新加载以重试，或返回。
This on iOS, safari
> 重新加载以重试，或返回。
This on iOS, safari
人们是否得到了“<!-- -->”哨兵推理摘要？
从我在 ArtificialAnalysis.ai 上看到的情况来看，OpenAI 加大了推理力度以超越 Fable，现在 5.6 max 的成本/任务更接近 Claude Opus 4.7 和 4.8 的成本/任务。
听起来像是极简或定制安全带的完美搭配？
聊天室商业计划（非企业）中是否有人无法访问法典中的索尔模型？ 我有 5.6 版的 Terra 和 luna，但没有索尔模型。
他们更新这些垃圾太多了。
经过一段时间的相处...
它倾向于不经询问就做事，这一特征在过去我更多地与 Claude Opus & Sonnet 模型联系在一起，而不是与 Codex & GPT 联系在一起。具体来说，我已经看到它的运行和更新，例如README.md 文件中充满了最近偏向的乱码，这对用户来说毫无意义（例如，与当前正在处理的内容相关的非常具体的技术说明）或暂存和添加本来只是工作文档的设计/规范文档。一般来说，如果你让它接触到 git，它往往会表现得更加激进。它对这些东西有更强烈的“意见”，但并不总是与我一致。
我想我必须更新我的提示。但我不习惯 Codex 中的这种事情，它在过去更加明确和谨慎，这也是我比 Claude 更喜欢它的原因之一。
它非常“聪明”。它也有刮牦牛毛的倾向。进行大量的正确性和回归测试，并进行整理。非常小的差异。
“有趣”的一件事是让两个单独的实例审查彼此的代码。他们会无休无止地找到可挑剔的地方。
它倾向于不经询问就做事，这一特征在过去我更多地与 Claude Opus & Sonnet 模型联系在一起，而不是与 Codex & GPT 联系在一起。具体来说，我已经看到它的运行和更新，例如README.md 文件中充满了最近偏向的乱码，这对用户来说毫无意义（例如，与当前正在处理的内容相关的非常具体的技术说明）或暂存和添加本来只是工作文档的设计/规范文档。一般来说，如果你让它接触到 git，它往往会表现得更加激进。它对这些东西有更强烈的“意见”，但并不总是与我一致。
我想我必须更新我的提示。但我不习惯 Codex 中的这种事情，它在过去更加明确和谨慎，这也是我比 Claude 更喜欢它的原因之一。
它非常“聪明”。它也有刮牦牛毛的倾向。进行大量的正确性和回归测试，并进行整理。非常小的差异。
“有趣”的一件事是让两个单独的实例审查彼此的代码。他们会无休无止地找到可挑剔的地方。
这是我使用 Gemini 聊天日志抓取工具（来自 Gdrive），然后将我的提示+Gemini 响应转储到本地 AI 中
切勿超过 Gemini Pro 中的免费限制。
Gemini 擅长研究和架构，而我有 30 年的编程经验；为了娱乐或工作；意味着几乎没有代码溢出。
切勿超过 Gemini Pro 中的免费限制。
Gemini 擅长研究和架构，而我有 30 年的编程经验；为了娱乐或工作；意味着几乎没有代码溢出。
迫不及待地想用前端来尝试这个。 gpt-5.5 的页面到处都是微缩文本。
图中使用 GPT 5.6 进行光标基准测试，这是停止使用 opus 的一个很好的理由。
https://cursor.com/evals
好消息是，你不必将美元汇到中国来资助俄罗斯、朝鲜、非洲国家和南美的人工智能独裁统治。
https://cursor.com/evals
好消息是，你不必将美元汇到中国来资助俄罗斯、朝鲜、非洲国家和南美的人工智能独裁统治。
几乎立即就遇到了一些我听到 Claude Code 用户抱怨《寓言》的把关问题。不知道为什么，我只是让它为一些 CUDA 内核编写基准测试。与安全无关：
“此请求需要额外的安全检查，这可能需要额外的时间。请耐心等待或使用更快的模型重试以获得更快的响应，尽管它处理复杂请求的能力可能较差。”
至少它让我可以选择等待，而不是毫不客气地降级我。似乎正在取得进展，但是……奇怪吗？
“此请求需要额外的安全检查，这可能需要额外的时间。请耐心等待或使用更快的模型重试以获得更快的响应，尽管它处理复杂请求的能力可能较差。”
至少它让我可以选择等待，而不是毫不客气地降级我。似乎正在取得进展，但是……奇怪吗？
我认为这其中最有趣的部分是，OpenAI 比 Anthropic 更容易接受分类器。他们明确表示支持许多防御性网络安全用途，并含蓄地批评了 Anthropic 对 Fable 用途的立场，认为随着越来越多的人工智能模型在智能方面不断进步，过度阻止网络请求本身就是一个重大的安全风险。在过去的两个月里，我对人工智能领域博弈论层面的情况有很多疑问，似乎多个行为体都意识到他们的动机与最初的想法大相径庭。
对于编写GPT，我在2024年秋季到2026年3月（被解雇）订阅的GPT优于Gemini。 自 3 月份以来大部分时间都在使用 Gemini，他们提供每月 10 美元的计划，所以我接受了。 尽管今天意识到 GPT 更适合帮助我写作，但我又回到了付费客户的状态。我正在全力以赴地重返就业市场（远离 UI/UX，就工作数量而言，现在这是一个愚蠢的职业，而且未来还会继续减少）转向产品管理（现在可以编写任何代码）和/或客户关系。 希望 GPT 能帮助我实现这一转变，让我再次获得有酬工作！
>即使在中等推理水平下，它也比《神鬼寓言 5》高出 11.4 个百分点，而成本约为预估成本的四分之一。
听起来不错
听起来不错
“在 Agents’ Last Exam（在新窗口中打开）中，对跨 55 个领域的长期运行的专业工作流程进行了评估，GPT-5.6 Sol 创下了 53.6 的新高，比 Claude Fable 5（自适应推理）高出了 13.1 分。即使在中等推理方面，它也比 Fable 5 高出了 11.4 分，而成本约为估计成本的四分之一。这种效率延伸到了较小的模型，这对于让智能更加丰富且价格实惠：GPT-5.6 Terra 和 GPT-5.6 Luna 的性能优于《神鬼寓言 5》，成本约为《神鬼寓言 5》的十六分之一。”
一些相当大的主张和结果！很高兴看到使用过程中的感觉。
我广泛使用《神鬼寓言》和 5.5，但我仍然发现两者在我的工具包中占有一席之地，即《神鬼寓言》很好，但并不完美，最好将它们相互竞争。我有《神鬼寓言》和 5.5 的写作计划，并让他们敌对地审查彼此的计划。
在编码模型领域进行如此激烈的竞争对我们所有人都有好处。
一些相当大的主张和结果！很高兴看到使用过程中的感觉。
我广泛使用《神鬼寓言》和 5.5，但我仍然发现两者在我的工具包中占有一席之地，即《神鬼寓言》很好，但并不完美，最好将它们相互竞争。我有《神鬼寓言》和 5.5 的写作计划，并让他们敌对地审查彼此的计划。
在编码模型领域进行如此激烈的竞争对我们所有人都有好处。
我认为这就是相移 5.6（Sol 设置为 Ultra）带来的效果。到目前为止，我们已经习惯于要求模型继续，而他们的自然倾向总是停止。
现在 OpenAI 已经扭转了局面，第一次要求我们引导或停止该模型，而它自己的倾向是继续前进。我们现在必须决定何时需要引导或想要赶上我们对已完成工作的理解，但它会继续下去。
现在 OpenAI 已经扭转了局面，第一次要求我们引导或停止该模型，而它自己的倾向是继续前进。我们现在必须决定何时需要引导或想要赶上我们对已完成工作的理解，但它会继续下去。
很高兴看到实验室考虑成本/任务。
Grok 4.5 很有趣，因为它足够智能，而且价格实惠。看起来 gpt 5.6 就在那里，效率很高，价格也很优惠。
与 Fable 合作是一次很棒的经历，但最终，如果你只能完成 10% 的工作，因为它只会消耗代币，那就没那么有趣了。
我主要使用 Opus 和 Fable High 进行规划，使用 Codex 5.5 Medium 进行实施。克劳德也是我唯一可以用于设计任务的模型。如果 gpt 5.6 最终能够在设计方面发挥作用，那么可能是时候放弃 Claude sub 并采用完整的 Gpt 了。
最后，您需要高端模型来进行规划，但可以使用成本较低的较小模型来完成实施。这就是我一直在做的事情，使用 Codex 5.5 Medium 来完成大部分工作，因为它非常具有成本效益。
Grok 4.5 很有趣，因为它足够智能，而且价格实惠。看起来 gpt 5.6 就在那里，效率很高，价格也很优惠。
与 Fable 合作是一次很棒的经历，但最终，如果你只能完成 10% 的工作，因为它只会消耗代币，那就没那么有趣了。
我主要使用 Opus 和 Fable High 进行规划，使用 Codex 5.5 Medium 进行实施。克劳德也是我唯一可以用于设计任务的模型。如果 gpt 5.6 最终能够在设计方面发挥作用，那么可能是时候放弃 Claude sub 并采用完整的 Gpt 了。
最后，您需要高端模型来进行规划，但可以使用成本较低的较小模型来完成实施。这就是我一直在做的事情，使用 Codex 5.5 Medium 来完成大部分工作，因为它非常具有成本效益。
使用克劳德的 "超能力 "技能会自动降低模型的等级，用十四行诗和俳句来处理小事。
我正在使用 luna（最小的），在我朝九晚五的工作中思维低下，我很高兴。到目前为止，还没有开创性的任务，但典型的小 jira 问题和修复可以在几分钟内完成。非常快的循环有其优点。
寓言或作品会一直徘徊。
寓言或作品会一直徘徊。
兄弟，字符上的这些颜色令人难以置信，我无法理解哪个是作品，哪个是寓言，哪个是 GPT...
不错的选择，而双子座仍无消息
不敢相信我需要一个通往美国的VPN，才能从瑞士打开这个......
至少给我这篇文章吧。
至少给我这篇文章吧。
令人恼火的是，折叠在 Codex 中的新 ChatGPT 应用程序不再能识别 Shift-Tab 来切换计划模式。令人恼火的是，你必须输入 /plan。OpenAI，解决这个问题！
我也注意到了。您必须进入键盘快捷键并手动设置。
GPT Terra 比 5.5 便宜 50%，同时性能更强。也就是说，成本直接降低了 50%！
"同时性能更强"
......在某些特定的基准测试中；)
......在某些特定的基准测试中；)
人类的良好替代品
如果《寓言》从我的 Anthropic 子程序中删除，我就得换成 OpenAI。
Benchmaxxed
和上次一样，他们再次没有注意到是否有 Instant 模型或何时可以提供。
就在我的 100 美元订阅到期前一天，完美
没有价格匹配的纳米类似物。这对于 Nano 用户来说是一场灾难。
看看它在成本/代币输出方面与 Fable/Sonnet 5 相比如何，将会很有趣。
有什么想法他们是如何能够挤出这么高的效率的吗？或者这只是不可避免的基准污染？
有什么想法他们是如何能够挤出这么高的效率的吗？或者这只是不可避免的基准污染？
他们是否期望我们这个模型的准确度提高 15 个百分点，而价格仅为寓言的一半？这是怎么回事？
不可用 - 检查后发现它不存在。
与往常一样，尽管 GPT-5.6 今天发布，但 ChatGPT 和 Codex 的推出将在几个小时内逐步进行，以便我们可以确保每个人的服务保持稳定（与我们之前的发布相同）。我们通常从 Pro/Enterprise 帐户开始，然后逐步升级到 Plus。我们知道必须等待一段随机时间有点烦人，但我们这样做是为了保持服务最大程度的稳定。
如果您现在没有看到，我会在几个小时后重试。不值得你花时间每隔几分钟检查一次。
我们在博客底部的“可用性”部分提到了这一点，但我承认它被隐藏起来了。
（我在 OpenAI 工作。）
如果您现在没有看到，我会在几个小时后重试。不值得你花时间每隔几分钟检查一次。
我们在博客底部的“可用性”部分提到了这一点，但我承认它被隐藏起来了。
（我在 OpenAI 工作。）
这个bug在5.6中修复了吗？如果没有，Codex 用户获得哪个版本可能并不重要，因为总体结果比 Open AI 广告中所述的要差得多：https://github.com/openai/codex/issues/30364
尚未完全解决，但在 5.6 版本中应该会更少见。遗憾的是，没有量化数据。
明白了谢谢； 5.6会解决这个导致Pro无法使用的问题吗？
https://github.com/openai/codex/issues/30364
“516/1034/1552 的 GPT-5.5 Codex 推理令牌聚类可能会导致复杂任务的性能下降”
https://github.com/openai/codex/issues/30364
“516/1034/1552 的 GPT-5.5 Codex 推理令牌聚类可能会导致复杂任务的性能下降”
在 Plus 上我看到了 Terra 和 Luna，但没有看到 Sol
现在可以在 Cursor 中使用。
过去几周他们确实一直在欺骗我们。
觉得寓言很棒
Sol is good
针对瑞典企业的报告的主要内容：
SWE-Bench Pro
溶胶：64.6%
寓言：80%
作品：69.2%（！！！）
因此，它仍然明显落后于 Opus，并且不是像 Mythos/Fable 5 这样的下一代编码模型。
至少可以说令人失望，但又有些期待。
SWE-Bench Pro
溶胶：64.6%
寓言：80%
作品：69.2%（！！！）
因此，它仍然明显落后于 Opus，并且不是像 Mythos/Fable 5 这样的下一代编码模型。
至少可以说令人失望，但又有些期待。
SWE-Bench pro is pretty much useless now even though many ppl still look at it. OpenAI published a report yesterday saying so as well. Only look at DeepSWE and FrontierCode right now for coding imo.
你夸大了结论。 SWE-bench 系列自诞生以来就存在问题。
OpenAI 不再推荐 SWE-Bench-Pro 作为基准：https://openai.com/index/separating-signal-from-noise-coding...
OpenAI 不再推荐 SWE-Bench-Pro 作为基准：https://openai.com/index/separating-signal-from-noise-coding...
这很聪明，他们只推荐使他们看起来比竞争对手更好的基准。
我很失望这些模型仍然是闭源的并且如此昂贵。
对我来说，开放重量模型便宜 10 倍或更多，这比增量收益更像是一种解锁。
对我来说，开放重量模型便宜 10 倍或更多，这比增量收益更像是一种解锁。
> 在人工分析编码代理指数上，具有最大推理功能的 GPT-5.6 Sol 将最新技术水平设定为 80，比《神鬼寓言 5》高出 2.8 个点，同时使用不到一半的输出令牌，花费了不到一半的时间，成本降低了约三分之一。
> 这一优势延伸到整个系列：Terra 的性能略高于 Fable 5，而 Luna 的性能优于 Opus 4.8；每个都花费大约三分之一的时间，大约一半的输出代币，以及大约四分之一的估计成本。
哇。我不相信。每一个迹象和推特帖子都告诉我《寓言》比《索尔》聪明得多，而且我们被告知甚至连泰拉的表现也优于《寓言》？
不仅如此，Sol 甚至没有提供运行时分类器。所以更加可疑了。
更奇怪的是，OpenAI 竟然以这种直接的方式直接引用竞争对手。
> 这一优势延伸到整个系列：Terra 的性能略高于 Fable 5，而 Luna 的性能优于 Opus 4.8；每个都花费大约三分之一的时间，大约一半的输出代币，以及大约四分之一的估计成本。
哇。我不相信。每一个迹象和推特帖子都告诉我《寓言》比《索尔》聪明得多，而且我们被告知甚至连泰拉的表现也优于《寓言》？
不仅如此，Sol 甚至没有提供运行时分类器。所以更加可疑了。
更奇怪的是，OpenAI 竟然以这种直接的方式直接引用竞争对手。
最重要的是成本：
> GPT‑5.6 按 100 万个代币定价，涵盖三种模型大小：Sol 为 5 美元输入/30 美元输出； Terra 的输入为 2.50 美元/输出为 15 美元； Luna 是 1 美元输入 / 6 美元输出。
与《神鬼寓言 5》一样昂贵。当然，这是另一场老虎机升级，但成本将继续上涨，来自中国的开放重量模型将继续与其他所有人竞争至 0 美元。
期待 GLM、Qwen、Deepseek 和 Minimax 的下一个版本。
> GPT‑5.6 按 100 万个代币定价，涵盖三种模型大小：Sol 为 5 美元输入/30 美元输出； Terra 的输入为 2.50 美元/输出为 15 美元； Luna 是 1 美元输入 / 6 美元输出。
与《神鬼寓言 5》一样昂贵。当然，这是另一场老虎机升级，但成本将继续上涨，来自中国的开放重量模型将继续与其他所有人竞争至 0 美元。
期待 GLM、Qwen、Deepseek 和 Minimax 的下一个版本。
那是错误的。除了缓存写入的新定价费用之外，GPT 5.6 Sol 的价格看起来与 GPT 5.5 相同。 《神鬼寓言 5》的投入为 10 美元，产出为 50 美元。
还密切关注deepseek。似乎美国前沿实验室只知道如何砸钱，而不是真正对算法进行明智的改进。
公平地说，DeepSeek 在中国工作日高峰期间将价格翻了一番。 （诚然，这对我影响不大。）
“害怕”
你们这些人真的这么蠢吗？您是否考虑过所有这些基准都被训练到这些模型中。你能停止分享它们，就好像它们很重要一样吗？
poolnoodle(2)
CTRL-F：寓言
15 次点击
天哪。如果他们花这么多精力在自己模型的发行说明中谈论《神鬼寓言》，他们一定感到受到了很大的威胁。
15 次点击
天哪。如果他们花这么多精力在自己模型的发行说明中谈论《神鬼寓言》，他们一定感到受到了很大的威胁。
哎呀——看起来你需要回到统计学校
双子座 - 13 次点击
作品 - 18 次点击
那么他们受到作品的威胁比寓言的威胁更大，或者说他们受到双子座的威胁几乎和寓言的威胁一样？
双子座 - 13 次点击
作品 - 18 次点击
那么他们受到作品的威胁比寓言的威胁更大，或者说他们受到双子座的威胁几乎和寓言的威胁一样？
第二段有四次提到寓言。我认为这使我的情况非常清楚。
《神鬼寓言》发布的人为失误将载入史册，OpenAI 与之合作是有意义的。
否决了评论，但我确实发现这种比较具有侵略性和俗气。
没人再关心了
我发现这对于像安东尼·维纳和斯科特·维纳这样的著名犹太恋童癖者来说太具有防御性了。
你甚至不能问它。
然而他们制定了法律（以及人工智能真理）。
你甚至不能问它。
然而他们制定了法律（以及人工智能真理）。
在这一点上，他们只是在改变小数点，以保持相关性和新闻性。
营销团队一定做了研究，说“人们开始认为你们是邪恶的、偷水的、下岗的、爱泡沫破裂的渣男”，并决定真正依靠小型家族企业和快乐的字体氛围！
他们谈论网络安全修复的方式清楚地表明，他们与政府合作是为了领先于 Anthropic。
他们所有人都与政府密切合作。法学硕士是国家安全的优先事项并经过审查。 Palantir 的 Maven 使用 Claude AI 攻击 Minab 学校，导致 150 多名学童死亡。
米纳布灾难的种种迹象表明，国防部决定用政治上权宜之计的人工智能指责来掩盖纯粹的小故障。
克劳德为目标提出建议，人类对其进行审查和批准。我们一直都知道在这个过程中会有人类的参与，但如果说多年的人工智能伦理研究给我们带来了什么重大启示的话，那就是当出现任何模棱两可的情况时，人类都会非常明确地偏向于自动回答。
在决定生死的过程中信任人工智能，并不能成为将人类纳入其中的借口。
在决定生死的过程中信任人工智能，并不能成为将人类纳入其中的借口。
我希望有一个评论冷却时间来暂停所有评论，直到我们都能够使用这个模型几个小时。
该帖子将包含数千条关于我们尚未使用的产品的评论。
该帖子将包含数千条关于我们尚未使用的产品的评论。
https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model