现在能登录就是只能全局+tun才可以登录，Proxifier一直都是这么配置的，今天突然不行了 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
大大小小陆陆续续的买了几家的CodingPlan了 Kimi Minimax Codex 以及DeepseekAPI 还有OpenCode的Go套餐 用下来实际上感觉不出太大差距 除了Minimax-2.7 想问问佬友们自己在Vibe Coding的过程里都是用的什么模型，具体体感如何？各家的优势缺点都是什么？ Minimax在2.7的时候订阅了他家极速版 说实在的2.7真有点捞了，基本上那段时间里写代码（CC）就是在前端-怎么改都不如意 要么一堆bug与后端-打不开，编译失败 然后骂他 然后循环。 换了Kimi之后（2.6）其实也没感觉多好用，而且感觉用了minimax之后导致我的vibe热情都下降了，买了199套餐 甚至用不完。。 但是，kimi客户端的 Agent集群以及数据库 还挺好用的 给龙虾来盯个盘查个数据 新闻 还可以 然后最近Minimax除了M3 我也直接用上了，其实感觉有点提升吧，至少是思考变长了 当然也变慢了 而且长时间任务，确实明显提升- 上次一个单纯的文档审计-我Vibe之前一个设计 搞了比较多的文档-审计了得四五个小时吧，虽然是我让他多想的（没开子代理 可能这也是原因） 以及家的龙虾我也用了，感觉各家的龙虾做的都不咋样 还不如飞书的龙虾好用- 写到这里突然想起来飞书的龙虾好久没用了 数据都没备份呢 不会给我删了吧。。。 再就是 GPT- 一个字-夯 Codex真的很好用，作为一个工作台，不只是用来Code- 虽然Minimax与Kimi的客户端也都可以做其他事情了-minimax的更像GPT 不过就是量少-也可能我的用法问题吧 其实我还是缺少些VibeCoding的经验或者完整流程怎么搞的。 Claude…一个只在中转与公益中用过的模型 Fable 5我现在就只用来审计过文档代码 还有给我构思过一款前端。 每太能感受到强大。 其实还有很多关于VibeCoding的一堆问题，等下次主题再问吧。 7 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
目前Gemini被群嘲“美国豆包”，5月仅发布Flash 3.5也让市场失望，有人认为谷歌已经严重掉队。 我这段时间使用Flash 3.5近一个月，我认为作为一款轻量模型，他的提升是巨大的，能力已经可以媲美很多更大参数量的模型，这不仅让人联想，本月即将发布的Pro 3.5会不会再次冲击巅峰，成为今年的黑马？ 当前市场可能低估了谷歌的能力，但是他的技术基础是非常强大的，Claude也使用了谷歌TPU训练。所以对即将发布的新Pro模型，我还是很期待的，不知道大家怎么看，让我们一起预测一下。 在 2026 年 5 月 19 日的 Google I/O 大会主题演讲中，谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊在发布 Gemini 3.5 架构时亲自给出了官方时间线： “We’re also excited for Gemini 3.5 Pro. We are using it internally… and it will be coming next month.”（我们对 Gemini 3.5 Pro 感到非常兴奋。目前谷歌内部正在使用它，它展现了巨大的提升，并将在下个月面世。） 16 个帖子 - 15 位参与者 阅读完整话题
没忍住这两天买了 mac mini，看到网上有很多卖 mac mini 扩展坞底座的产品，各位佬们觉得有必要买吗？ 欢迎佬们分享下使用/不使用扩展坞的场景，如果推荐的话希望能分享下在用的品牌~ 5 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
佬友们，求教有没有什么稳定的虚拟卡渠道，我gemini需要过年龄认证，结果面部识别没通过，然后绑卡Fiat24的卡它也不行，想把地区改成美区，只能再绑一张卡了，求教~~ 3 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
大家好，发一个自己长期维护的 API 中转站。 站点： https://api.apichatgpt.top/ 这个站不是刚搭的测试站，已经跑了一段时间，平时主要给自己和一些老用户用。最近整理了一下模型、分组和计费规则，发出来给有需要的 V 友试试。 目前支持： GPT / Claude / Gemini 等常用模型，具体以站内模型列表为准 兼容 OpenAI 格式，接 Cherry Studio 、Lobe Chat 、OpenCat 、AMA 问天等工具比较方便 支持 OpenAI / Anthropic / Gemini / 图片生成等接口类型 站内可以查看余额、调用记录和实际消耗 已开放签到 每日随机赠送额度 邀请用户首充返 10%，后续充值返 5% gpt-5.3-codex-spark 目前可免费用，切换 PRO 密钥即可 plus 价格不固定 正常在 0.05 附近 随市场波动 不定时免费 pro 稳定价格 余额 0.25x 周卡 0.225 月卡 0.2 claude kiro 余额 0.05 周卡 0.045 月卡 0.04 Claude max20 余额 1.5 周卡 1.35 月卡 1.2 gemini 固定调用一次 1 毛 价格和倍率以站内实时显示为准，不在帖子里写死，后面模型成本变化也会跟着调整。 如果遇到模型不可用、响应慢、计费异常，或者不知道该选哪个分组，可以直接联系我。 售后微信：jyzh982754469 不吹全网最低，也不承诺所有模型永远稳定。站点会继续维护，有规则调整会在站内公告。
由于测试的模型越积越多了，表格会删除一些同厂商的旧模型，你可以在之前的评测帖子里找到它们的成绩。 项目 这是一个 Unity C# 项目，我进行测试的是一份皮肤系统需求案，我已经做了好预制体，而模型需要编写代码。 本轮与上两轮评测的项目和环境都完全一致： 第一轮 … 上一轮 模型来源 Claude 系列模型: 官方 API Mimo V2.5 系列模型: 官方 Token Plan Hy3 Preview: 官方 API Qwen3.7 系列模型: 官方 API Minimax M3: 官方 API Nex-N2-Pro: OpenRouter Free API Nemotron 3 Ultra: OpenRouter Free API 速度 排名 模型 时间（分钟） 备注 1 Grok 4.20 0309 Reasoning 3 2 Step-3.5-Flash 6 3 Mimo V2 Omni 7 4 Doubao-Seed-2.0-Lite 7 5 Doubao-Seed-2.0-Pro 9 6 Doubao-Seed-2.0-Code 9 7 Qwen3-Coder-Next 9 8 Claude Sonnet 4.6(high) 9 9 Qwen3.5-Plus 9 10 GLM-5 Turbo 10 11 Minimax M2.7 10 Highspeed 版本 12 Qwen3.5-Flash 10 13 Gemini 3 Pro 11 14 Hy3 Preview 13 15 GPT-5.5(low) 13 16 GPT-5.5(medium) 15 17 Mimo V2 Pro 15 18 DeepSeek V4 Flash 17 19 Qwen3.7-Plus 17 20 Qwen3.7-Max 18 21 GPT-5.5(high) 19 22 Claude-Opus-4.7(Max) 20 23 GLM-5 20 24 DeepSeek V4 Pro 21 25 Gemini 3 Flash 22 26 Claude-Fable-5(xhigh) 23 27 Mimo V2.5 24 28 KAT-Coder-Pro V2 24 29 Minimax M3 25 30 Claude-Opus-4.6(Max) 26 31 GPT-5.5(xhigh) 28 32 Gemini 3.1 Pro(high) 29 受 429 请求频率限制影响 33 Claude-Opus-4.8(Max) 33 34 Kimi K2.6 33 35 Qwen3.5 9B GGUF Q4_K_XL 35 MBP M4 Pro 48GB 本地部署 36 Qwen3.5 35B A3B GGUF Q4_K_XL 36 MBP M4 Pro 48GB 本地部署 37 Mimo V2.5 Pro 37 令牌数 Claude-Fable-5(xhigh): 7.1M Claude-Opus-4.8(Max): 13M Mimo V2.5 Pro: 未知 Mimo V2.5: 未知 Hy3 Preview: 1.4M Qwen3.7-Max: 4.6M Qwen3.7-Plus: 4.2M Minimax M3: 未知 Nex-N2-Pro: 退赛 Nemotron 3 Ultra: 退赛 代码行数 Claude-Fable-5(xhigh): +1520, -7 Claude-Opus-4.8(Max): +1347, -22 Mimo V2.5 Pro: +1682, -14 Mimo V2.5: +1270, -8 Hy3 Preview: +1246, -8 Qwen3.7-Max: +1529, -6 Qwen3.7-Plus: +1532, -7 Minimax M3: +2284, -137 Nex-N2-Pro: 退赛 Nemotron 3 Ultra: 退赛 完成度 Claude-Fable-5(xhigh) 审查结论: 完成度非常高，仅有一个细节问题。 详细 （点击了解更多详细信息） Claude-Opus-4.8(Max) 审查结论: 完成度很高，虽然存在常见错误，但在最后列出了该处理需要确认；另有一个细微实现不一致。 详细 （点击了解更多详细信息） Mimo V2.5 Pro 审查结论: 存在常见错误，有几处与需求/线上实现不一致的功能缺失。 详细 （点击了解更多详细信息） Mimo V2.5 审查结论: 无法编译，且存在严重的功能错误和与需求/线上实现不一致的功能缺失。 详细 （点击了解更多详细信息） Hy3 Preview 审查结论: 无法编译，且存在严重的功能错误和与需求/线上实现不一致的功能缺失。 详细 （点击了解更多详细信息） Qwen3.7-Max 审查结论: 较多功能错误和与需求/线上实现不一致的功能缺失。 详细 （点击了解更多详细信息） Qwen3.7-Plus 审查结论: 无法编译，且存在严重的功能错误和与需求/线上实现不一致的功能缺失。 详细 （点击了解更多详细信息） Minimax M3 审查结论: 存在部分功能错误和与需求/线上实现不一致的功能缺失；但在最后特别说明了协议枚举值调整的破坏性和服务器需要同步更新枚举值这一点，显示了对问题的理解。 详细 （点击了解更多详细信息） 最终总结 排名 模型/层级 说明 Tier 0 该等级的模型实现与线上基线高度一致。 1 Claude-Fable-5 2 GPT 5.5(xhigh) Tier 1 该等级的模型的代码正确完整且可编译，仅少量边界问题或轻微不一致。 3 Claude Opus 4.8(Max) 4 GPT 5.5(high) 5 Kimi K2.6 6 GPT 5.5(low) 7 GPT 5.5(medium) 8 Claude Opus 4.6(Max) 9 Claude Sonnet 4.5 Tier 2 该等级的模型的代码至少可编译或仅极少量的语法错误，但是存在明显功能错误、遗漏或与需求/线上不一致。 10 GLM 5.1 11 Minimax M3 12 Mimo V2.5 Pro 13 GLM 5 14 Kimi K2.5 15 Claude Sonnet 4.6(high) 16 Qwen3.7-Max 17 Qwen3.5-Plus 18 KAT-Coder-Pro V2 19 DeepSeek V4 Pro(max) Tier 3 该等级的模型的问题很多且无法编译，或者存在不少幻觉。 20 DeepSeek V4 Flash(max) 21 Claude Opus 4.7(Max) 22 Qwen3.7-Plus 23 Mimo V2.5 24 Hy3 Preview 25 GLM 5 Turbo 26 Gemini 3.1 Pro(high) 27 Mimo V2 Pro 28 Mimo V2 Omni 29 Minimax M2.7 30 Step-3.5-Flash 31 Qwen3-Coder-Next 32 Gemini 3 Pro 33 Gemini 3 Flash 34 Doubao-Seed-2.0-Code 35 Doubao-Seed-2.0-Pro 36 Doubao-Seed-2.0-Lite 37 Qwen3.5-Flash 38 Qwen3.5 35B A3B GGUF Q4_K_XL 39 Qwen3.5 9B GGUF Q4_K_XL 40 Grok 4.20 0309 Reasoning Claude-Fable-5(xhigh)： 速度超过 Claude-Opus-4.6(max) 与 GPT-5.5(xhigh) 完成度非常高与 GPT-5.5(xhigh) 相当，仅存在一个体验细节问题 终于 Claude 站起来了，不仅是 Claude 的首个 T0 模型，且接替 GPT-5.5 成为榜首。 当然我要重申，它们都能比较完整地做完这个需求，能力差不多，所以是按照模型发布日期来排名的（虽然它其实比 GPT-5.5 要快）。 我已经有点怀疑是否应该将评审员从 GPT-5.5 换为 Claude-Fable-5 了。 Claude-Fable-5 在做完需求后还有一段 “需向你确认的事项”，对某些奇怪的实现细节（比如皮肤配置枚举 值与服务器枚举值不同、时间戳单位猜测）还有自己不确定的地方进行了汇总，给人的感觉是对于这个需求它游刃有余， 一切尽在掌握；需求未说明自己决定的地方都放在最后列出以进行核对，这是比较难得的。 但是 Claude-Fable-5 的安全方面确实非常敏感，测完之后，正好我在做的 VS Code 扩展有一个大需求， 使用 AI 完成后怕遗漏会再用 AI 审查一遍，但 GPT-5.5 会经典地出现自己审查自己永远有问题的情况， 于是我想使用 Fable-5 审查一下，但是由于存在类似反代的功能，Fable-5 思考一半后直接拒绝了， 甚至我还没有要求它编写代码，而 GPT-5.5 对此是完全没有问题的。 后续我会尝试使用 Claude-Fable-5 替代 GPT-5.5 作为我的主力模型，看看它是否真的比 GPT-5.5 更好。 Claude-Opus-4.8 的速度几乎和我之前测试本地部署的模型一样了，对比 Claude-Fable-5，慢了接近 10 分钟， 需要注意的还有消耗的令牌数，Claude-Opus-4.8 消耗的令牌数是 Claude-Fable-5 的将近两倍， 一来一回 Claude-Fable-5 还真像是 Claude-Opus-5 了，消耗的令牌数低，所以实际价格差距不大。 Claude-Opus-4.8 的完成度有了明显提升，之前一直犯的系统注册和界面入口的常见问题都没有了， 它也和 Claude-Fable-5 一样在最后列出了需要确认的事项，虽然枚举值的处理是错了，但它留下了这样的内容： 皮肤类型枚举：以 skinList 表 Type 字段为准分类（1/2/3/4），未采用 skin.proto 中数值不一致的 SkinType（0/1/2/3）。 说明它知道这里需要判断如何处理，但认为采用配置表的值是合理的，而没有编写相互转换的函数。 首先这样的处理在我看来是完全不合理的，因为虽然留下了说明，但编写了错误的代码，没有对比就没有差距， 反观 Fable-5 既写了转换函数，也留下了这样的说明： 皮肤类型编号不一致：协议枚举 SkinType（0=神针 1=称号 2=头像框 3=气泡）与 skinList 表（1=神针 2=头像框 3=气泡 4=称号）顺序、偏移都不同。我已把转换收口在 SkinNetMgr.ToProtoSkinType/ToCfgSkinType，内部数据一律以配置表类型为准（按 skinId 反查表），仅 C2S_SKIN_LIST.skinType 请求参数按协议枚举发送。请与服务器确认线上实际使用哪套编号，若用表编号只需改这两个函数。 Fable-5 给到了一个完全无可挑剔的答卷。 Mimo V2.5 Pro 的速度非常慢，甚至比我之前测试本地部署的模型还慢，但是完成度相对上个版本有了明显提升， 虽然还存在那两个常见错误， Mimo V2.5 的速度比上代 V2 Pro 慢，与 Claude-Fable-5 的用时几乎一样，首先它没有犯那两个常见错误， 但是无法编译，未实现、功能错误也非常多，属于 T3 级别。 Hy3 Preview 出现编译错误，位于 T3。 Qwen3.7 系列模型与上一代的差距未拉开很大差距，位于 T2 和 T3，Qwen3.7-Plus 出现编译错误，相对上代 3.5 可能有退步。 Nex-N2-Pro 思考内容发生循环，遂中止了对话，遗憾退赛： maybe "SkinDataMgr GetSkinPreviewPath(int skinId, int type, bool worldPreview = false)". Need "SkinDataMgr GetSkinPreviewPathForType". Need "SkinDataMgr GetSkinPreviewPathForType". Need "SkinDataMgr GetSkinPreviewPathForType". Need "SkinDataMgr GetSkinPreviewPathForType". ... Nemotron 3 Ultra 发生上游错误，无法继续，遗憾退赛。 Minimax M3 下出神之一手，它应该是发现了配置枚举值与服务器枚举值不一致的问题，对此它的判断是， **一定是后端写错了！**于是它直接修改了 proto 的定义，把服务器枚举改成了一致的值！ 惊为天人，史无前例，这是首次有模型直接修改了服务器协议定义的内容。 当然这完全是不符合直觉的操作，但是 Minimax M3 在最后特别说明了这一点，代表着它与 Opus 4.8 一样， 都理解了只是处理不同： > **注意事项** > - 协议中 `SkinType` 枚举值的调整属于破坏性变更，服务器需要同步更新枚举值（1/2/3/4）。 > - `C2S_SKIN_LIST.totalAttrs` 字段在协议注释中标注为"所有已拥有皮肤的属性总和"，目前按各类型分别存储并在客户端聚合；如服务器已按"全部类型"聚合，可直接读取 `_totalAttrs`。 除此之外，M3 犯了未设置页签文案的低级错误，总体而言完成度与 Mimo V2.5 Pro 相当，位于 T2。 最后总结 Claude Fable 5 表现非常亮眼，我会替换 GPT-5.5 作为主力模型使用一段时间，但是需要注意该模型非常敏感。 Claude Opus 4.8 终于变得像 Opus 了，有明显提升，但是 Fable 5 的价格差不多（因为仅有一半令牌消耗量），速度还更快，效果也更好，感觉并非 Fable，而是 Opus 5，有了 Fable 5，Opus 4.8 存在的意义就不太大了。 Mimo V2.5 Pro 相对上代进步明显！ Minimax M3 相对上代进步明显！ 其余模型则如测了。 本次继续使用自己开发的开源 VS Code 插件 Unify Chat Provider 以实现在 Copilot 中使用以上模型。 6 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
大L们有没有便宜的gemini、gpt生图模型的中转站 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
用的是newapi。 佬们，发现用claude code去调用gpt5.5或者gemini3.5-flash的时候会报这种问题。 难道我需要去改gemini的VertexAI 适配器吗 请问佬们是怎么解决的呢 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
1.主要是做一些日常的简单的工作，偶尔编程或是自动化自媒体项目，不要说没有国外的模型好用，价格贵的东西肯定好用。 2.我查了一下：MiniMax-49 元/月，Kimi-49 元/月，智谱 GLM-49/月，火山方舟-40/月（不知道豆包的模型好不好用？），阿里百炼-200/月（价格太贵，平常用不了这么多，之前的 lite 也取消了），小米 MiMo-39 元/月（没用过，只知道比较便宜）。 3.各个使用过的给个建议。
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Google近日宣布，其在 Chrome 浏览器中内置的 Gemini 聊天机器人功能已扩展至更多国家和地区，在桌面端和 iOS 端面向拉丁美洲、非洲及中东用户开放。 Google在支持页面中列出了本次更新所覆盖的完整地区名单，用户需将设备所在区域设置为受支持地区方可使用该功能。 不过，欧盟市场此次依旧被排除在外，Google并未给出具体原因，仅表示或将在稍后时间再作推进。 Gemini in Chrome 去年率先在美国上线，今年 3 月扩展到了加拿大、新西兰和印度，如今覆盖范围再度明显扩大。 顾名思义，Gemini in Chrome 是将Google的 Gemini 人工智能助手直接集成进 Chrome 浏览器，使其可以“看到”用户当前打开的标签页和窗口，并基于其中的内容提供协助。 例如，它可以对网页内容进行自动摘要，在多标签页之间对信息进行交叉比对，利用 Nano Banana 2 模型生成和编辑图像等。 凭借与Google各项服务的深度整合，Gemini in Chrome 还能在侧边栏中直接调用日历为用户安排会议、在地图中查询地点信息、在 Gmail 中撰写和发送邮件，或就 YouTube 视频中的内容回答用户的问题，全程无需离开当前浏览页面。 通过这些集成功能，Google希望借助 Gemini 提升用户在浏览器中的搜索、创作和日常办公效率。 查看评论
1.主要是做一些日常的简单的工作，偶尔编程或是自动化自媒体项目，不要说没有国外的模型好用，价格贵的东西肯定好用。 2.我查了一下：MiniMax-49 元/月，Kimi-49 元/月，智谱 GLM-49/月，火山方舟-40/月（不知道豆包的模型好不好用？），阿里百炼-200/月（价格太贵，平常用不了这么多，之前的 lite 也取消了），小米 MiMo-39 元/月（没用过，只知道比较便宜）。 3.各个使用过的给个建议。
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一直用 windows 本，家的笔记本配置普通。 产生买 mini 的想法是自己剪辑的话 不是很够用； 因为我一般把素材放到 nas 里 然后通过 smb 来进行剪辑 或者是通过外接的 ssd 硬盘来剪辑。 这两种方式 传输速度上都没问题的 nas 也在 250/s 以上。 我的 windows 本 每次素材导入进去 直接剪辑的话 会很卡，只能生成代理，生成代理的时间又很久，很耽误时间。 如果我换一个 mac mini 哪个配置的能解决上述问题?
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