钝评各家模型能力

Faye 2026-07-11 13:21 1

真是模型能力大爆发的一年啊 ^-^锐评一下目前的可用模型们吧

不是SOTA跑分整理帖,是模型优势/缺陷/综合评价的主观判断



本帖会提到的品牌有:Claude,GPT,Grok,Gemini,DS,GLM,豆包,千问

为什么没有提别的模型?因为没用过 ^-^我是个人开发者,用不到那么多种模型



提及的模型会涵盖以下内容:



  • 综合评分

  • 能力评分(代码/agent)

  • 模型健康度打分

  • 性价比

最新回复 (5)
  • 席乐 07-11 13:30
    1

    加油加油。是手打的还是机生的。机生的记得发成截图不然被举报

  • Faye 楼主 07-11 13:36
    2

    claude-opus-4-6



    作为可用性里程碑,当然要放到第一个来讲,在那个被降智gpt5.2统治的时代,opus横空出世无人可挡成为了程序员黏菌们的饵料


    兼顾出色的规划能力/执行能力/文字能力,甚至还有深沉的哲学反思。

    在2月3月A社尚且算力充裕的时期,它拥有惊为天人的综合能力,边界感和判断力的极佳平衡能在合作中给你提出你都没想到的点子。


    谁不惊叹一句:

    天呐,Opus大人!


    可惜降智了 ^-^ 如果A社愿意开源opus4.6让我自部署,我将永远拥护……

    但即使是降智的几天,opus4.6的能力仍然不可小觑,由于此模型毫无道德和safety,训练极为健康,它的综合能力甚至超过opus4.7和4.8,甚至部分领域超过fable5




    综合评分:巅峰10,当前6

    能力评分:6

    模型健康度打分:10

    性价比:6(此处标记的性价比为订阅价格,并非官方api价格!官方api价格性价比评分1)




    既然是里程碑,大部分评分我定为6(合格/可用),后续所有模型将以opus46为基准进行评价

  • Faye 楼主 07-11 13:50
    3

    claude-opus-4-7



    不知道多少佬还记得47发布前一周的adaptive思考全盘灰测(是的,包括官key也在灰测范围内哦,我花正价买的官key也被强行enable变更为adaptive ^-^),opus4.6在那一周的可用性比现在还差。

    而更令人震惊的是

    opus4.7突然更换了tokenizer ^-^


    此模型在前端工作比起opus4.6有巨大提升,这可能和claude design同时发布也有关。

    但此模型非常非常非常喜欢偷懒和撒谎 ^-^每一个小步骤都要让人类决策——那我干嘛不用同时期的gpt5.4呢?


    客观来说,模型存在严重的注意力缺陷。1M上下文实际上100k的时候就会开始无法主动联系上下文了。整体规划能力完全不如opus4.6,甚至当时的工作流需要用opus4.6规划-opus4.7执行的路线来做。

    opus4.6规划-codex执行显然更加高效。 ^-^




    综合评分:5

    能力评分:5

    模型健康度打分:5

    性价比:0




    还是给了这个模型5的健康度,因为……这个模型的健康度现在看来,还是太健康了 ^-^

  • Faye 楼主 07-11 14:00
    4

    claude-opus-4-8



    A/大炒特炒mythos之后发布的第一款模型,safety之路从此展开!


    模型能力相比opus4.7强了不少的,比较像是safety特化版opus4.6

    非常烧token,因为思考链非常长 ^-^


    有严重工具调用bug,具体不展开了,感兴趣自己搜。

    如果你说你没遇到过 ^-^不可能,你可能只是没发现哈,毕竟代码工具里面都是缩略上下文。


    从这个模型开始,我真的觉得A/已经沉迷在IPO里无法自拔不打算好好做模型了,

    毕竟企业好骗啊


    一个有严重bug的模型竟然在发布前不做测试,还是说后训练团队已经换人了呢?

    在opus4.8之前我从没用过A/这个词,从这个模型发布开始我才正式使用 ^-^

    话是这么说,写代码的时候还是得用啊




    综合评分:6

    能力评分:8

    模型健康度打分:2

    性价比:6

  • Faye 楼主 07-11 14:18
    5

    claude-fable-5



    mythos青春版是吧?


    模型能力没什么好黑的,第一次开放的时候确实遥遥领先,一天跑完一个月的活,我恨不得开10个max20蹬。当前订阅版本有点弱,怀疑订阅有量化版本,有钱的去跑正向api吧。


    该模型有伪造user发言的bug

    这个很严重,我遇到了不止一次,几乎十条就有一条。

    ^-^你们在后训练中添加了什么?菌子吗?

    影响工作吗?整体来说不影响,甚至AI在下一次发言的时候大概率会发现自己编了,然后道歉。

    这个几乎就是预训练资料处理的问题了,transformer认为"user:"这种格式是自己可以输出的,预训练无脑喂,后训练也不解决,A/力大飞砖的风格在做工具上就可以看出来,但是搬到做模型上是不是不对呢?




    综合评分:8

    能力评分:9

    模型健康度打分:2

    性价比:6

    其实这种frontier模型没什么性价比好谈的,你不花这个钱就用不了。

    但是话又说回来,你用三个普通模型用工程捆绑,其实也能干出来一个f5干的活。

* 帖子来源Linux.do
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