opencode go 的 DeepSeek 是官方直连吗
今天看了下 DeepSeekV4 的次数涨了不少,估算了下 token 好像吃上折上折了? 预估了一下 token 量,算上缓存的话 一个 go 套餐里,DeepSeek V4 Flash 已经约等于 10,923,420,500 token 了。
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今天看了下 DeepSeekV4 的次数涨了不少,估算了下 token 好像吃上折上折了? 预估了一下 token 量,算上缓存的话 一个 go 套餐里,DeepSeek V4 Flash 已经约等于 10,923,420,500 token 了。
CN: 我最近在 Claude Code 中测试 gpt-5.4 ,但它的响应和完成任务速度非常慢。 我想请教一下已经使用过它的朋友: gpt-5.4 在 Claude Code 中通常会比 Claude 模型更慢吗? 这个延迟是由模型本身、API 服务商,还是 Claude C
ChatGPT 这个 Agent 两个方面的能力感觉非常厉害 一个是联网搜索核对/总结信息,甚至是它自动的,觉得必要时自动搜索 第二个是对于一些逻辑性较清晰/能通过计算得到答案的任务需求,或者通过编程更容易得到答案的任务,它不是靠模型自己在那瞎想推理,而是会自己写 Python
搞了一上午,本地 a100 40g ,输出也慢 40t/s 大概的提示词劳力士风格,罗马数字,月相日历,高贵典雅 月相那块搞了好多轮 结论: 小参数的模型智力不差,Trae IDE agent 连接本地模型,coding 完全可用
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同志们,是时候打造一把真正属于开源社区的 Coding Agent 了! 现状:我们被大厂“喂屎”,还要自己擦屁股 我写过 kaiwu (一个本地模型部署器),结果发现—— 用 Local LLM 做开发的朋友,多得超出想象 。 大家不断提需求:上下文压缩、Think 模式开关、
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标题直接说的是模型品牌,没有具体说是哪个模型,因为它一直以来情感都挺充沛的 下图是3.6Plus的回答 这是潦草的手稿提取 内容基本正确 (GPT无论靠自己还是靠工具都不行,一塌糊涂) 任务只是完成提取内容。他自行在最后做了主要概念注解,看了一下,是全部正确的,除了非酋我并没有提