[DeepSeek] deepseek-v4-flash 好像没大家说的这么智能啊?
感觉就比 minimaxm2.7 强点,感觉不如 qwen3.6plus ,glm5 和 kimi2.5 啊,我已经用了 2 亿多 token 了,实在没体验出智能 尤其是指令遵循,我在 hermes 中使用时常出现不遵守规则回复。 还有长记忆捞回测试,我上传了 900k 的武林
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使用说明: https://platform.minimaxi.com/docs/token-plan/intro 支持模型: 不支持 M2.7-highspeed API key: sk-cp-fqFb-AN9YEMjOQI94zH5wv48kt5gc4REjJa0rCYPA2
在 NVIDIA API 页面上,我免费获得了 Minimax API。我想知道是否可以在 Claude Code 中使用它。 我尝试过了,但是出现了这个错误: There's an issue with the selected model (minimaxai/mi
MiniMax M2.7: 你想怎么处理? 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
之前找国产替代于是买了 MiniMax 的 Plan,发现这模型根本不可用。 后来想找客服反馈发现根本没有渠道,于是一怒之下去他们 Github M2 的仓库下面发 Issue 怒喷 后来根据 Issue 评论区的情况,确实大家的情况和我很相似。 这几天看原来 Issue 下面又
有佬深度使用过这两个模型吗,感觉minimax实际上不怎么好用,打算退订coding plan买v4算了,不过minimax可以看图和上网搜索,虽然在cc里面搜索的mcp老是不怎么好用 11 个帖子 - 11 位参与者 阅读完整话题
我就看着它免费扔到kelivo去没事聊聊天完,慢我能忍,但是像miniMax M2.7还有刚上的dsv4的俩,永远是不响应 但是我去它网页版对话一切正常还挺快,是nvidia api的问题吗? 7 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
主要是编程,酒馆实际体验,不止跑分。 类似参数的模型还有 Minimax M2.7(229B) Xiaomi Mimo 2.5 Flash(309B) Qwen 3.6 Plus(397B) 在这个级别的模型里,能是最强的吗? 7 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
我在qclaw里用的,minimax-m2.7的倍率是0.7,kimi-k2.6的倍率是1.6,glm-5.1的倍率是2.5,然后我让qclaw绑定一下企业微信的机器人,结果m2.7给我聊了7~8轮,硬是指挥着我到处兜圈子,就是没搞定,然后换glm5.1,一次指令就绑定了,虽然因
感觉 deepseek v4 flash 比 minimax m2.7 聪明还更便宜,要是有 coding plan 上了ds这 minimax 真要成啥了 12 个帖子 - 12 位参与者 阅读完整话题
没用过 这两模型听说还可以 12 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题