光看 gb6 单核（因为对于桌面端 gb6 多核没有什么参考性），
算你 i7 7700k,imac 上 1650 分，m5 的 gb6 是 4300 分，
理论跑分差不多高了 3 倍，更不要说编译实际也吃 io 速度，实际快个 5-8 倍甚至更高都应该不是什么问题

高楼必有傻逼，没想到 v2 也这样了，楼主这不挺好的分享，有些人看不惯就算了还输不起

攻击性略强啊 lol
https://i.imgur.com/hjeOwNT.png

mcp 的重要性不高了，anthropic 自己都不怎么聊他了。

对于用户而言 mcp 普遍浪费 token 不说，最大的矛盾是现在的 llm 实际非常擅长调用 cli 和 api ，和写脚本解决问题，那他这个“ai agent 时代的 usbc”这个 value proposition 就不是特别立的住了（因为对于用户来说他不管你是怎么解决问题的，能解决就行了）。

对于开发而言，mcp 服务因为带上了 context ，调试难度成倍上升，如果不带 context 那和传统 api 也没多大区别，开发者的动力也没那么高，很多服务都是有 mcp ，但不好用（或者永远是 beta ）

另外最后对于 agent 而言，最重要的是 context management ，mcp 相当于是一个隔离层，你的信息过去之后就是隔离的了，不像 cli 还可以 tail 来看 log ，agent 可以自主 debug/recover 状态，同样也是一个 anti pattern for current agent design

最后 skill 是 skill ，mcp 是 mcp 解决的不是一个问题，不要混为一谈

网上你不可能说服任何人（当然没那么绝对），同理任何人也不可能说服你，你所有的观点，立场都是给观众看的（我的观点和楼上老哥其实很像），

另外我管不了别人，我管好我自己就行了，他要喜欢杠难道我还能阻止他杠么

@BeautifulSoap 是的，去年就是因为这个原因从 cc max 转到 codex ，
然后最近只能两边都用了，cc 那边 opus 也是消耗惊人根本扛不了一周， 两边都用 200 账号才堪堪够用

@yaidev 要我说看 codex team 怎么处理这次事故， 他们之前的做法是一有问题就重置用量，但是这次他们是一点动静没有，
这次的问题很可能是因为 gpt5.4 的 cache 命中率只有之前模型不到一半导致的，所以你上 pro 也没用，我上周的 pro 没扛到 5 天就没了

codex 这几天用量炸了，觉得用的快不是你的问题而是 codex 开发那边又搞出什么幺蛾子，这还是目前是 2x 用量情况下
以前 plus 账号能用几天，现在 10 个小时就能走了一周 75%

@LandCruiser 你看，人的原话是：“we don't know if the models are conscious”, 而不是 “models are conscious”,
“不要断章取义” “要断章取义”

100 亿其实也不多啊，我光是一个 codex 都跑了 400 亿了...
另外凡是觉得长期任务不行的都可以看看 openai 说了啥： https://openai.com/zh-Hans-CN/index/harness-engineering
阿里说不行，openai 说行，你说有没有一种可能其中一个有点菜

之前都大赦过一次了，这是来晚了

龙虾的概念是对的，就是东西太糙了。不过我建议有能力的现在可以写自己版本的龙虾，更符合自己的需求

@hguandl 今天看到的消息是说 tsmc 的产能不够, 只能改成用 a18pro ，不过说起来就这个定位的上网本可能 a19pro 和 a18pro 真的区别不大

我是搞明白 gpt 为什么出错了
因为他默认你是去叫店员过来洗（也不知道他为什么认为这是普遍现象）
https://i.imgur.com/jtl2ecR.png

注释，文档写的异常完整，那基本就是 ai 作品了

@cskeleton SO 转行给大模型厂商卖数据去了， 虽然不知道他们能卖多久就是了

那反正很快也不会去读这些代码了，优不优秀没有区别,更何况这个优秀很大程度上是对于读者是人而言的

很简单，如果多次 review 不通过就要不通过的那边给方案，然后反向 review 他的方案