主要的问题是这些厂商，它的后台的模型并不总是用了它的主力的模型，会在后台降智。
智谱的这个 GLM 4.6 ，新出的 Minimax M2 ，一开始挺好的，服务一有压力就乱来。
只要这些模型出 token 的速度一提升，就知道开始降智了，用了次一档的东西。
造成的结果就是写出来非常烂的代码，写出来一个文件，每个函数都是错误的，然后我要给他擦屁股几个小时。
这太可怕了，浪费我的大量的时间，去给他他们的模型提供优化数据。
还不如老老实实消费 token 去。
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zzutmebwd 12 天前
牛马们如果都有活一多就降低工作质量的觉悟就好了。
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CC11001100 12 天前
@zzutmebwd 实际上人的负载一旦高了之后出错率就会不由自主的升高，领导们有时候也会靠这个来辅助判断压榨牛马的性能极限。。。
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musi 12 天前 via iPhone
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Seck 12 天前
听了楼上的 3 层楼，醍醐灌顶，摸鱼摸鱼🖐️🐟️
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YanSeven 12 天前
什么意思，没看懂，是在说同一个厂商推出的“包月服务”里面的模型会出现降智以次充好的现象，而该厂商的以 api 充值的方式则不会吗。
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mightofcode 12 天前
自己掌握生产力是多麽重要
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dbow OP @YanSeven 包月服务里，厂商有明显的动态调度，节省资源的情况，用次一等规模较小的模型，临时取代规模大的那个，以获得得快的 token 输出，以及服务量，但是输出的代码就差了很多， 小模型不仅 token 成本低，并发服务能力也好的多。
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kneo 12 天前 via Android
按 token 付费不降智吗？
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bobohu 12 天前
GLM 4.6 两天我用了 100 万 token ，太可怕了
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bbbblue 12 天前
minimax m2 套餐不是才刚上吗。。。这么快就试出来降智了？
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roygong 12 天前 via iPhone
老老实实用 Claude 吧，人家超额是直接停用
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