佬们，你们codex能用anyrounter的claude系列模型吗 我在codex里面用anyrounter，只有gpt系列模型，没看到claude系列模型，想问一下佬们可以用claude系列模型吗，还是说我哪里没有配置对 13 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
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
如题，我有一个朋友需要。带上链接和你为什么靠谱， 这种做好了没收益，搞坏了被骂的事… 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
微软近日低调更新文档称，只要设备搭载满足条件的独立显卡，即便不是 Copilot+ PC，也可以在 Windows 11 上运行本地语言模型 API，这被视为削弱 Copilot+ PC 独占优势的重要一步。 根据最新说明，符合条件的硬件包括 NVIDIA GeForce RTX 30 系列及更新型号，并且显存需达到 6GB 及以上。 这意味着，一部分原本不符合 Copilot+ PC 标准的高性能 PC，将能够通过 GPU 获得系统级本地 AI 能力，而不再完全依赖具备高算力 NPU 的新机型。 Copilot+ PC 于 2024 年 6 月 18 日正式亮相，微软当时将其包装为运行本地 AI 的“唯一途径”，并以此作为推动 PC 更新换代的重要卖点。 按微软最初的定义，一台设备要被标记为 Copilot+ PC，至少需要配备 16GB 内存、固态硬盘，以及可提供不低于 40 TOPS 算力的 NPU（神经处理单元）。 NPU 被设计用于高效运行 AI 模型，强调能效比，而 GPU 则擅长大规模并行计算，具备更强的原始算力。 不过在此前的策略下，微软将 Windows Recall、“Click to Do”等本地 AI 功能限定在搭载 NPU 的 Copilot+ PC 上，导致许多在硬件性能上同样强大的 GPU 电脑无法使用这些内建 AI 能力。 这一次的转向来自微软在 GitHub 上的一则更新说明，微软在文档中确认，语言模型 API 已经可以在非 Copilot+ PC 上通过 GPU 运行，只要满足两项条件：一是拥有 RTX 30 系列或更新型号显卡，二是显卡显存达到至少 6GB。 微软在说明中称，“语言模型 API 现已可在搭载受支持 GPU 的非 Copilot+ PC 上运行，将本地语言模型能力带到更广泛的 Windows 11 设备。”受支持的硬件目前包括 NVIDIA GeForce RTX 30 系列及更新产品线，且显存须为 6GB 及以上。 在实质效果上，这一调整将本地语言模型的适用范围从新款 Copilot+ PC 拓展到大量已在使用中的高性能 Windows 11 设备。 从开发者视角来看，语言模型 API 提供了一套可以在本地调用的 Windows.AI.Text 接口，背后由名为 “Phi Silica” 的小型语言模型提供支持。 该模型此前已在 Microsoft Edge 等产品中出现，用于“Rewrite using AI”（使用 AI 改写）等功能。 按照微软的设定，目前普通 Windows PC 默认并不预装本地 AI 模型，只有购买 Copilot+ PC 的用户才会在系统中预置相关内容。 在新方案下，如果用户运行支持本地语言模型 API 的应用，系统可以通过 Windows Update 下载 Phi Silica 模型，并在满足条件的 GPU 上本地运行。 基于目前公布的接口能力，开发者可以在应用中调用的本地 AI 功能包括：利用 Windows.AI.Text 接口实现的文本智能格式化，文本摘要（TextSummarizer），改写（TextRewriter），文本转表格（TextToTableConverter），以及通用的提示词生成等。 换言之，只要硬件达标，用户将能够在 Windows 应用中原生获得类似 ChatGPT 的部分文本处理体验，而且计算过程完全在本地完成，相比依赖云端模型的 Copilot 或 ChatGPT，在隐私保护方面更具优势。 需要注意的是，微软目前仅在语言模型 API 这一层面放开了 GPU 的适用范围。 就现有信息来看，Windows Recall、“Click to Do”以及画图（MS Paint）等应用中的部分 AI 功能，仍暂时只对内置 NPU 的 Copilot+ PC 开放。 换句话说，此次调整更多是为文字与提示类本地 AI 能力“解锁”更广泛的硬件平台，而非全面取消 NPU 在 Copilot+ 生态中的门槛。 尽管如此，随着本地 AI 能力逐步向传统高性能 GPU PC 延伸，Copilot+ PC 作为“唯一能本地运行 AI”的卖点已经明显被削弱，这也让外界开始猜测，微软未来是否会进一步放宽甚至取消对 NPU 的强制要求。 查看评论
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眼看还有几个月18系列就要出了，想换新手机，目前在犹豫要不要买国行的…主要是想用所谓的“满血”IPhone，当然进到大陆肯定有些功能用不了，但是秉承着"我可以不用，但不能没有的"原则还是想手机越接近满血越好…嗯，我暂时是这么想的。 这几天刷看多dy相关视频，以及评论区，观点各不一样，毕竟我没用过非国行的机器，缺少相关经验，需要请有经验的佬来解答一二: 1.有人说美版（非国行系列港版…，后面用不详细区分）来到大陆只能当WiFi机用 2.也有人说国行的机器，换美区（非国行，后面都暂定为美区，不做详细区分）id+梯子就可以用原版的siri 3.电话卡:按17系列刚出来看，很多都是走的开槽方案，现在不知道运行商对eSIM卡的开放程度怎么样了，即拿到美版的机器能不能越过开槽方案，正常使用esim，某些dy视频也有搞宣传的喊着买他们工具可以写esim卡（这个我不确定真实性，请勿随意尝试，本人不担责） 写这个帖子就是想问问应该怎么选，因为没用没阉割的iPhone，内心还是挺想用的hh，劳请各位佬友给拿拿主意，分享下经验，毕竟群众的力量是巨大的嘛 28 个帖子 - 13 位参与者 阅读完整话题
基本资料 官方文: Claude Fable 5 and Claude Mythos 5 \ Anthropic 模型卡: https://www-cdn.anthropic.com/d00db56fa754a1b115b6dd7cb2e3c342ee809620.pdf 价格:输入$10,输出$50,4.8翻倍 会员:6月22日前pro/max/team都可以用,2x费率,根据届时算力,有可能延长 6月22日后,只能credit账户,按照api价格用 评测 官方自评 Live Bench评分 来源: https://livebench.ai artificialanalysis评分 来源: Claude Fable 5 (with fallback) - Intelligence, Performance & Price Analysis LMArena评分:暂未上线 来源: Arena Leaderboard | Compare & Benchmark the Best Frontier AI Models ARC-AGI评分:暂未上线 来源: ARC Prize - Leaderboard Chat渠道 OpenRouter ChatRoom已上线 来源: AI Chat Playground - Compare AI Models Side by Side | OpenRouter LMArena Chat未上线,以后估计也不会上线 来源: Chat with Multiple Frontier AI Models API渠道 OpenRouter已上线 来源: Claude Fable 5 - API Pricing & Providers | OpenRouter Code渠道 Claude Code部分人已上线 9 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题
苹果公司近日宣布，将在 App Store 引入一系列全新的应用发现功能，通过个性化推荐帮助用户更高效地找到适合自己的应用和游戏，同时为开发者提供新的获客渠道。 这一更新首先在美国地区以英文形式上线，未来还将扩展至更多国家和语言。 在本周举行的全球开发者大会（WWDC）上，苹果正式发布了 App Store“个性化合集”（Personalized Collections）功能。 该功能会基于用户的兴趣偏好和使用行为生成针对个人的推荐内容，不再仅仅依赖排行榜或编辑精选。 用户在 App Store 的“App”标签页、“游戏”标签页以及“搜索”页面中，都将陆续看到这些个性化推荐内容。 苹果表示，这些推荐会随着时间推移不断演进和调整，依据的是用户的下载记录及日常使用情况。 与此同时，个性化合集还会配套新增“App 说明”（App Notes），用简要文字向用户解释“为何向你推荐这款应用”，试图提升推荐过程的透明度与信任感。 此次更新被视为 App Store 生态走向成熟阶段的一个缩影。 在当前竞争愈发激烈的环境下，仅靠获得编辑推荐或被评为“本周 App”已难以确保应用的持续增长。 苹果通过引入个性化推荐及一系列新工具，希望帮助开发者更精准触达潜在用户，同时重新激活存量用户。 在开发者工具方面，苹果将允许开发者在应用产品页的顶部横幅以及搜索结果中，使用更丰富的图片和视频素材，以突出展示新内容或季节性活动，吸引老用户回流查看更新。 开发者还可以通过全新的“素材库”（Asset Library）集中管理用于应用内活动、特价促销等场景的常用营销素材，提升运营效率。 此外，开发者还能在 Apple Games 应用中展示特别优惠并与玩家互动。 针对订阅类业务，苹果将开放“订阅包 App 组合”（App Bundles）功能，允许多位开发者合作，将多款订阅应用打包，以低于单独订阅总价的形式对外销售。 这一模式有望帮助订阅型应用拓宽变现路径，也为用户提供更具性价比的订阅选择。 在企业和团体场景下，苹果也为开发者引入了新的订阅销售能力。 开发者可以基于新的选项，面向更大的团队或组织设计多用户的应用内购买体验，以支持按团队或群组集中采购和管理订阅。 整体来看，苹果此次围绕 App Store 的升级，核心在于通过个性化推荐和更丰富的营销工具，缓解应用发现难题，并提升开发者与现有用户之间的互动频率。 随着这些功能向更多地区与语言拓展，App Store 的应用分发与运营模式也将进一步从“榜单驱动”走向“数据与行为驱动”。 查看评论
市场近期出现传闻，暗示NVIDIA的GeForce RTX 50 SUPER系列可能推迟发布。根据BenchLife的最新报道，基于Blackwell架构的桌面显卡系列目前的目标是于2027年CES展会上推出，而非2026年。这意味着在2027年之前，我们将不会看到AMD或NVIDIA的任何新一代显卡。 RTX50 SUPER系列的主要升级点在于显存容量的提升，而非架构或核心数量的飞跃。NVIDIA可以通过使用3GB GDDR7显存颗粒，在不改变显存位宽的情况下增加显存容量。 据传，RTX 5080 SUPER和RTX 5070 Ti SUPER可能配备24GB显存，而RTX 5070 SUPER可能拥有18GB。另外还传闻有一款新的RTX 5060将配备12GB显存，可能命名为RTX 5060 12GB或RTX 5060 SUPER。 推出RTX 5060 12GB是合理的，因为用户对RTX 50系列部分显卡最常见的诟病之一就是显存容量偏低。这一问题在中端产品上尤为突出——搭载18GB的RTX 5070 SUPER或24GB的RTX 5070 Ti SUPER，在现代游戏、内容创作以及纹理密集型应用中将更具优势。问题在于，这一提升所依赖的元器件正变得越来越具有战略性和高成本。 随着时间的推移，GeForce RTX 50 SUPER系列似乎更可能是延迟而非取消。知名爆料人MEGAsizeGPU几天前也曾表示，RTX 50 SUPER系列已恢复开发，可能会推出一款12GB的RTX 5060。而BenchLife则进一步缩短了时间范围，将最现实的交付时间定在2027年初，并以3GB GDDR7处理器的供货情况作为主要考量因素。 考虑到NVIDIA的RTX 40 SUPER系列是在2024年CES上正式发布的，那么CES 2027将成为另一轮中端升级的合适时机——尤其是如果下一代完整换代产品RTX 60系列要到更晚才会推出的话。NVIDIA此前就曾利用CES展会作为平台，在不改变架构、定价、核心和定位的前提下对其GeForce产品进行更新。 查看评论