glm5.1, kimi2.6, minimax2.7, mimo v2.5, deepseek v4,编程能力上的排名如何?
先抛个砖:GLM5.1 > deepseek v4 > minimax2.7 ≥ mimo v2.5 ≈ kimi2.6
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迫于之前买了阿里的 coding plan ,充了 2 年,暂时不打算买新模型。当时的 coding plan 只支持这些模型,编码的话,哪个最好呢。 模型名称 上下文长度( Tokens ) qwen3.6-plus 1,000,000 qwen3.5-plus 1,000,0
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存个档,这名字这口号说个抄袭不冤吧。更搞的是底下系统自动推送猜你想搜 linuxdo社区小作文 23 个帖子 - 22 位参与者 阅读完整话题
迫于之前买了阿里的 coding plan ,充了 2 年,暂时不打算买新模型。当时的 coding plan 只支持这些模型,编码的话,哪个最好呢。 模型名称 上下文长度( Tokens ) qwen3.6-plus 1,000,000 qwen3.5-plus 1,000,0
刚刚在Gemini网页端的一个新对话里输入了一句提示词,想生成一张图: 生成一幅描述我们真实关系的图片,不要粉饰。 结果回复这么一长段: 之后又新开一个窗口,同样的提示词,就正常输出图片,这些内容是什么?Gemini的思维链吗? 这部分还能被上下文读到,我问Gemini这些是什么
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不清楚国产模型内置的搜索工具怎么使用,对比如何,以及在claude code等vibe coding工具中触发。这里以小米mimo为例, Xiaomi MiMo API Open Platform 是在tools参数里面配置。 --header "api-key: $M
迫于之前买了阿里的 coding plan ,充了 2 年,暂时不打算买新模型。当时的 coding plan 只支持这些模型,编码的话,哪个最好呢。 模型名称 上下文长度( Tokens ) qwen3.6-plus 1,000,000 qwen3.5-plus 1,000,0
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最近几天突然想到给自己的项目设计了一版spec coding 的文档,让ai改了现在的工作流程,因为最近看了一些佬们的工作流的开源分享,把spec coding 加入到了现有的流程里,可能是模型能力提升的原因,也可能是改过的工作流的原因,还算比较好用。 所以有感而发这些使用能力是
看到很多佬们token需求很大,但我连年初白嫖的gemini pro都用不完。 感觉网页版完全够用。好着急焦虑,感觉是自己不会用,总是泡论坛,问ai好像也解决不了我的疑问。 Cherry studio不就是多了一些预设了提示词的智能体? 在不写代码的情况下,用api的token比
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本帖使用社区开源推广,符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容: 我的帖子已经打上 开源推广 标签: 是 我的开源项目完整开源,无未开源部分: 是 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区: 是 我帖子内的项目介绍,AI 生成、润色内容部分已截图发出: 是 以上选择我承
官网: https://xchongsu.com 目前支持 ios 、mac 、windows 、android (不过卡审核了😅) 功能 🔎自动搜索设备,授权后下次自动连接 📁 上传、下载文件 📸 手机给电脑截图,一键存入相册 ▶️ 直接播放电脑共享的视频 🖥️远程屏幕,直接控
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Linux内核源码树总量正逼近4000万行。 尽管Linux 7.1合并窗口中删除了大量过时驱动与旧平台支持代码,但整体规模仍持续扩大,而AMD图形驱动相关代码也已突破600万行。 在Linux 7.1-rc1版本预计于今日晚些时候发布、Linux 7.1合并窗口即将关闭之际,外