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V2EX  ›  poxiaohy  ›  全部回复第 1 页 / 共 2 页
回复总数  39
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4 天前
回复了 Pony69 创建的主题 职场话题 失业马上半年了,还没找到工作~~
现在竞争 + AI 冲击那么大,心态要放平,还是建议先找个工作过渡下,解决生存问题再骑驴找马
8 月 31 日
回复了 Joway 创建的主题 程序员 尽职编程: AI 编码时代的个体差异的来源
60 分和 80 、90 分的差距不是 AI 带来的,古法编程时代一样有这个问题。最近大家讨论 AI 编码问题,无论尽职的个人软件能力也好,技术架构问题的个人硬件实力也罢,AI 一直充当的都是放大器
8 月 28 日
回复了 crystal1992 创建的主题 程序员 国内的 Qoder、CodeBuddy、Trae CN 哪个好用点
国内为啥不用 Zcode 或者 Kimi-code ?
8 月 21 日
回复了 Vaspike 创建的主题 程序员 Kimi 199 套餐 token 使用量记录
已经抛弃 kimi 了,kimi 最大的问题是 k3 和 k2.7 落差太大,中间没有一个类似 dsv4f 的中间模型,导致用 k3 太慢,用 k2.7 效果不稳定
@Charlie17Li 这个你得结合对方项目的难点来问,或者自己的业务场景来问。我说的全面性就类似你说的“异常场景”下的接口重放怎么处理,诸如高并发、第三方接口异常、脏数据、异常宕机、内存泄露、死锁等等情况,这些都是实际生产环境才会遇到的,如果只是背八股文,或者让 AI 解决,是很难解决这类问题的,一听就能听出来。
8 月 19 日
回复了 AlangHa 创建的主题 程序员 Grok4.6 真的好用
速度快,性能也不错,指哪打哪。有两个缺点,一个是上下文没 1M 。另外一个输出内容中文语义有点翻译腔。
1. 计算机原理基本功,前、后端常见的场景和解决方案还是要考一部分
2. 考虑出一道统一需求题目,让候选人提前回家 coding ,根据这个题目去问一些场景疑难点,看他的思考的全面性
3. AI 生成一些有问题的代码,纯人工 debug 或者口述排查思路
个人觉得纯面试那 1 个半个小时的,考察内容太少,只讨论八股文在 AI 时代已经不成立了。既然有 AI 实现成本降低了,那么面试的节奏也要变化,还是得看真实干活能力和个人的思路广度、深度
8 月 19 日
回复了 yyttrr 创建的主题 程序员 亲测 deepseek-v4-pro 大约涨到之前的 3 倍
@wxy1991 开了$20 用了两天,AUTO 用量类似之前 kimi 的 199 ( k2.7 和 k3 混用)。grok 只有月限额没有周限额,自家模型和第三方模型两个额度,看自己的任务量了,我最近需求不多,限定自己每天 5%用量。同时我还有 GPT plus 是自己下班用。
为何是 10 倍换算,看着差距不明显
8 月 18 日
回复了 yyttrr 创建的主题 程序员 亲测 deepseek-v4-pro 大约涨到之前的 3 倍
kimi 到期后,本想用 ds ,没想到涨这么离谱。现已加入 grok 大军,grok 4.6 和 k3 差不多,grok 4.5 和 dsv4-flash 差不多,cursor 额度还不错。
8 月 14 日
回复了 poxiaohy 创建的主题 程序员 GLM 5.3 来了
@raolight DeepSeek 这次就是告诉大家,想低价薅越来越难了,真实一个月没个 500+档位不够用
8 月 13 日
回复了 kpprotector 创建的主题 程序员 大家常用的模型-Agent 组合是什么?
目前经过自己项目实验的最佳国产组合:kimi-code + k3 + deepseek-v4-flash
通用型 code agent ,个人不可能比大模型厂商做的更好,无论是个人 vs 大厂团队实力还是对大模型的理解信息差问题。
个人使用基于 pi agent 的基本原理,做客制化就行。
先用 opencode 过渡,opencode 官方中文社区说 go 和 free 已经用的是最新 flash 的 api 了。
7 月 31 日
回复了 4shen 创建的主题 程序员 没有人讨论吗, DeepSeek V4 flash 正式版上线了
@zxjxzj9 DeepSeek 自家的 harness 还没出吧?
7 月 31 日
回复了 zhya 创建的主题 程序员 KIMI 真的有人在用吗?
DeepSeek-v4-flash GA 出来了,可以去试一波
等 GA 版本吧
7 月 31 日
回复了 nng 创建的主题 程序员 GLM Coding Plan 编码套餐要更新 V3 涨价了 @_@
按官网这个描述,贵到没边了。即便 8 月份要出新的 GLM-5.5 比肩 Opus-5 ,也用不起啊

可用额度参考
以全部使用 GLM-5.2 模型为例,当缓存命中率在 90.9% (编程场景平均水平)时,不同档位套餐每周可用 Token 额度区间大约如下:
Lite:0.43 ~ 0.87 亿 Tokens/周,¥ 118/月
Pro:2.63 ~ 5.26 亿 Tokens/周,¥ 538/月
Max:6.13 ~ 12.26 亿 Tokens/周,¥ 1078/月
正常需求开发得用 k3-256 (官网写着消耗是 k3-1M 的一半),复杂再上 k3-1M ,简短问题和 bugk2.7 就够了。
另外就是要用 Kimi code ,Kimi 桌面端那额度消耗唰唰唰的。。。
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