用了grok build之后才发现之前都受的什么罪

之前拿着fable/opus或者gpt总是不情愿尝试其他的，还一定要xhigh，想着这两个才是SOTA模型，而做科研是有必要用这个的。

经常一个小问题等好几分钟，一个task能做浪费一天，忍着恶心听它们说稀奇古怪的话，然后还要看两家吹自己模型如何如何领先，max/pro的号用两下子就又到上限了，天天紧巴巴地过日子。

前几天看站里风评，终于下决心跨过“顶尖模型”的心理障碍，甚至是自费不是报销开了supergrok——我终于可以用一个正常的速度工作了，效率显著增加，模型也听得懂话了。甚至还省去我单独再开一个grok api用来搜索的麻烦。

现在想起来，所谓的“顶尖模型”也无非就是70%的内容需要我纠正修改，就算grok稍微差一点，大概也就是75%。科研工作不像码代码，现在这些模型的水平，指望它one-shot自主做出的内容是永远用不了的，与其忍着龟速为了一点边际能力提升，不如要一个快速模型。

事实上体感也并没有觉得比claude/gpt差，反而因为速度快可能还更好。哪怕真有什么复杂的任务非要fable这样的模型验证一下，那就叫它验证一次就好了，甚至换成chat都行，如果文件少的话。

而且，我相信grok能力比肩另两家也指日可待，再维持这个速度，就会很适配工作。