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V2EX = way to explore

V2EX 是一个关于分享和探索的地方

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9 月 22 日

回复了 tommyshelbyV2 创建的主题 › 程序员 › 小米的 MiMo v2.6 Pro 登顶国模分数第一了，大家实测效果怎么样？

反正 2.5 pro 时代跑分那也是高的不行，但是实际能力只能说还行吧，和 glm 5.1 差不多可能稍差些，最后还是选了 5.1

9 月 21 日

回复了 clacf 创建的主题 › 问与答 › mimo 的新模型是不是训练完了 DeepSWE 72.57

deepswe 的 1.1 连 gemini 3.8 都能跟 astra 平起平坐，笑笑就好了

而且 deepswe 老长时间没动静了，估计在搞 1.2,不然真的是让人看笑话

9 月 21 日

回复了 lightzh 创建的主题 › Local LLM › 有用 mac 跑 minimax H3 的吗，好后悔买了 48G 内存的 macbook

m 系列估计要到 m7 才算真正能上桌（但还是会很慢）

9 月 20 日

回复了 EyebrowsWhite 创建的主题 › 问与答 › Jev 有没有已经上手用过的

@sampeng #19 llm 很多场景都是大炮打蚊子，特殊场景用特殊模型才是最优解。

我不爽 jev 就两点，一个是他的 api 居然收这么贵（作为这个特定的用途，特别是比较其他同类模型），二是他的隐私政策完全不透明，那么默认应该当成这次测试所有的请求他们都会拿来训练，就限制了很多用途我不想用他来做分类

9 月 20 日

回复了 EyebrowsWhite 创建的主题 › 问与答 › Jev 有没有已经上手用过的

概念是花里胡哨的，因为实际用途就是一个意图分类模型（基于 bert ），也早就有人做过了，主要用于像是比如过信息过滤（垃圾邮件过滤），模型路由，安全过滤这些用 llm 太重太慢的场景。

除了楼上那些用小型 llm 去模拟他的效果，这个应该才是跟 jev 同源的最接近的模型（ https://github.com/NandhaKishorM/laya ），作者提供了和 jev 的直接对比而且比 jev 还快（以及暗搓搓的暗示 jev 是抄他们的），非常适合本地部署。

但是话又说回来了，你的料再扎实也不如这个包装的好牛逼，这个 system one 营销是真的牛逼

9 月 19 日

回复了 TrackBack 创建的主题 › 程序员 › 2026 年到底还有哪个模型能正常说人话的？不需要能力多强

是 gemini ，没想到吧
另外 gpt 6 astra 现在说话也还行，可能不符合你要求就是了

9 月 19 日

回复了 kennylam777 创建的主题 › Google Gemini › Gemini 好像在上線新模型

reddit 上好像昨天就有人提到有些人的 3.8 flash 被路由到了其他模型上了

9 月 18 日

回复了 river010 创建的主题 › macOS › 暂时碰到的 macOS27 的连锁“BUG”。

@lloyds #8 我也复现不了，可能触发条件比较刁钻

9 月 18 日

回复了 river010 创建的主题 › macOS › 暂时碰到的 macOS27 的连锁“BUG”。

https://i.imgur.com/MRBOgh4.png 可能是中文的 bug ，英文没有复现

9 月 18 日

回复了 aimuz 创建的主题 › 程序员 › 最新的模型 Jev 有人用么？速度提升 193.6 倍，价格降低 444.6 倍。

申请到了还没测

9 月 15 日

回复了 zackkk 创建的主题 › 程序员 › 你平时还花多少时间学语言新特征，提升写代码能力？

扣语言细节我觉得没什么用了，你扣的再多能比 ai 写得好？
现在最多说项目一大 ai 因为 context 的原因会首尾不顾会逐渐偏移设计目标，但是具体到细节上我可以说 90%的人写的东西都不可能比他标准比他好，甚至如果你有特定的性能指标要求他也比你人手优化的更好。

我觉得以后最多有个什么新东西上去看一眼原理，理解一下能干啥，但是还要专门练习那是大可不必

9 月 15 日

回复了 bouts0309 创建的主题 › 程序员 › GLM Coding Plan 新老 Pro 的额度差有多少？

我那个老的 pro 账号好像只计费 5hr 限制，最多的一天用了 4.5 亿，也就是一周打满能 30 亿左右？
https://i.imgur.com/iBxGVtO.png

9 月 12 日

回复了 msg7086 创建的主题 › OpenAI › 估算了一下 Pro 20X 的周限额度

@chjqpmain #13 这个我个人的看法是如果你的任务能依靠他的智力明显缩减 turns 那就上 xhigh 甚至 max ，如果你的任务是那种能力不怎么影响 turns 长短的那就上 low 或者 medium ，

turns 之所以是主要因素，是因为 astra 的读特别贵

9 月 12 日

回复了 Curtion 创建的主题 › 程序员 › 你们有没有觉得 DeepSeek V4.1 Flash 也开始不说人话了?

@kloudmuka #9 是的，都是完全机翻，夹具就是 fixture 😂

9 月 12 日

回复了 Curtion 创建的主题 › 程序员 › 你们有没有觉得 DeepSeek V4.1 Flash 也开始不说人话了?

deepseek 何止不说人话，claude 现在的说话方式叫 claudish ，deepseek 应该改个名叫 dsish 。
蒸馏蒸傻了，说话比机翻还机翻
https://i.imgur.com/frjyOId.png

9 月 12 日

回复了 msg7086 创建的主题 › OpenAI › 估算了一下 Pro 20X 的周限额度

@msg7086 #2 因为他读的价格是一致的，agent 工作不可能不读东西，然后 max 和 xhigh 完成工作的 turns 要明显少于 medium 和 low ，多的那点 thinking tokens 被多的 turns 给抵消了。

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