GLM+Claude完胜CodeX

[hci]

用Codex太贵了，Vide coding一个星期就花了400美刀，还搞不定稍微比较复杂的问题，关键还慢得要死。

现在换成中国公司z.ai的开源模型GLM4.6，用在Claude Code里面，速度快太多了，爽。还便宜，一个季度随便用也就180美刀。

Codex完全没法比。

美帝AI完蛋了，泡泡绝对爆。

[jkxf]

用Codex太贵了，Vide coding一个星期就花了400美刀，还搞不定稍微比较复杂的问题，关键还慢得要死。

现在换成中国公司z.ai的开源模型GLM4.6，用在Claude Code里面，速度快太多了，爽。还便宜，一个季度随便用也就180美刀。

Codex完全没法比。

美帝AI完蛋了，泡泡绝对爆。

cursor 如何？

[goodegg]

这个确实不错

用Codex太贵了，Vide coding一个星期就花了400美刀，还搞不定稍微比较复杂的问题，关键还慢得要死。

现在换成中国公司z.ai的开源模型GLM4.6，用在Claude Code里面，速度快太多了，爽。还便宜，一个季度随便用也就180美刀。

Codex完全没法比。

美帝AI完蛋了，泡泡绝对爆。

[hci]

据说早就被Claude打败了，我就没试。

cursor 如何？

[longtian]

这个多少参数？多大？

用Codex太贵了，Vide coding一个星期就花了400美刀，还搞不定稍微比较复杂的问题，关键还慢得要死。

现在换成中国公司z.ai的开源模型GLM4.6，用在Claude Code里面，速度快太多了，爽。还便宜，一个季度随便用也就180美刀。

Codex完全没法比。

美帝AI完蛋了，泡泡绝对爆。

[hci]

As a Mixture-of-Experts (MoE) model, the GLM-4.6 model has a total of 355 billion parameters, with 32 billion parameters activated for each inference, or forward pass.

这个多少参数？多大？

[pnlmpnlm]

用Codex太贵了，Vide coding一个星期就花了400美刀，还搞不定稍微比较复杂的问题，关键还慢得要死。

现在换成中国公司z.ai的开源模型GLM4.6，用在Claude Code里面，速度快太多了，爽。还便宜，一个季度随便用也就180美刀。

Codex完全没法比。

美帝AI完蛋了，泡泡绝对爆。

Claude一个月100到的max plan就足够了吧。你非要用api干嘛

[mmking]

凡是中帝可以做的事儿，都不会有溢价，泡泡爆掉确实是迟早的事儿

用Codex太贵了，Vide coding一个星期就花了400美刀，还搞不定稍微比较复杂的问题，关键还慢得要死。

现在换成中国公司z.ai的开源模型GLM4.6，用在Claude Code里面，速度快太多了，爽。还便宜，一个季度随便用也就180美刀。

Codex完全没法比。

美帝AI完蛋了，泡泡绝对爆。

[hci]

它是有limit的，肯定超支。API没有limit，随便用。vibe coding用的token数量大得惊人。

Claude一个月100到的max plan就足够了吧。你非要用api干嘛

[pnlmpnlm]

它是有limit的，肯定超支。API没有limit，随便用。vibe coding用的token数量大得惊人。

这个我知道。我自己以前用Claude的api很快烧掉了400美元。后来让公司给我各种都买了，但是其实最后还是都用claude code，max对我反正是够用了，你结合好serena之类的mcp能减少token的使用。分析项目之类的没有必要用cc，免费的各种都能帮忙分析，然后编写的时候订好specs用cc就行。如果要改写大量以前的legacy代码的话那是不同。

[hci]

我搞的就是大项目改写。现实工作中，大部分人干的，也是大项目改写。

这个我知道。我自己以前用Claude的api很快烧掉了400美元。后来让公司给我各种都买了，但是其实最后还是都用claude code，max对我反正是够用了，你结合好serena之类的mcp能减少token的使用。分析项目之类的没有必要用cc，免费的各种都能帮忙分析，然后编写的时候订好specs用cc就行。如果要改写大量以前的legacy代码的话那是不同。

[longtian]

你这种use case能不能花个2-3k自己搞个机器自己装个开源的模型，以后就完全不用担心费用问题

我搞的就是大项目改写。现实工作中，大部分人干的，也是大项目改写。

[pnlmpnlm]

我搞的就是大项目改写。现实工作中，大部分人干的，也是大项目改写。

我只知道认识几个apple和meta搞infra的人，都使用claude，他们前几天还被claude邀请去因为用量非常大，回来后apple的那个和我说，以后争取不用写一行damn code了。当然是开玩笑，但是我估计可能看到一些能力更强的东西。

[hci]

目前开源模型还是不如最好的闭源模型。写码找虫的能力，gml4.6比gpt5还是有较大差距。所以不能用来干复杂的事。

当然了，复杂逻辑gpt5也不行。难度过了一个坎之后，最好的AI也不行，因为它并不会真正的推理。

本质上，AI目前还不能取代人写码。

你这种use case能不能花个2-3k自己搞个机器自己装个开源的模型，以后就完全不用担心费用问题

[anesthetic]

目前开源模型还是不如最好的闭源模型。写码找虫的能力，gml4.6比gpt5还是有较大差距。所以不能用来干复杂的事。

当然了，复杂逻辑gpt5也不行。难度过了一个坎之后，最好的AI也不行，因为它并不会真正的推理。

本质上，AI目前还不能取代人写码。

我在512gb + 2 x 24gb 4090跑的qwen coder 3 480b, 大概12-15tokens，结果跟codex/Claude差不多。反正自己机器，24x7跑debug。很多国内中小公司现在都这样跑。

[hci]

你自己攒的机子么？用什么主板？电源？水冷？花了多少钱？

我在512gb + 2 x 24gb 4090跑的qwen coder 3 480b, 大概12-15tokens，结果跟codex/Claude差不多。反正自己机器，24x7跑debug。很多国内中小公司现在都这样跑。

[fantasist]

我在512gb + 2 x 24gb 4090跑的qwen coder 3 480b, 大概12-15tokens，结果跟codex/Claude差不多。反正自己机器，24x7跑debug。很多国内中小公司现在都这样跑。

这硬件配置quantize得惨不忍睹，能用？

[anesthetic]

你自己攒的机子么？用什么主板？电源？水冷？花了多少钱？

intel w3400 + x13swa
, 1200w PSU, 卡国内改的，cpu+mb用的开发版，一共差不多5k.

[anesthetic]

现在所有model改现成的code其实都不太行，最好就是start from scratch. 接个project，把spec写好，扔给model，使劲跑，一周基本都搞定了。

[mrmaja]

我在512gb + 2 x 24gb 4090跑的qwen coder 3 480b, 大概12-15tokens，结果跟codex/Claude差不多。反正自己机器，24x7跑debug。很多国内中小公司现在都这样跑。

两张4090 就能跑480B模型，难以置信，
12-15 tokens用起来很难受吧？