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复杂项目可以用 Sol，普通工作可以用 Terra，追求速度和成本可以用 Luna。以后选择 AI 模型，可能越来越像选择电脑配置：不一定要买最贵的，够用更重要。等正式开放以后，拿自己的真实任务试一下就知道：回答是不是更准确，长任务会不会跑偏，写代码能不能少返工。最后的结果能不能用，还是需要人来检查。对大多数日常任务来说，它可能会是更实用的选择。看到 GPT-5.6，我觉得最值得关注的不是跑分又提

最近在闲鱼搜索 Codex 桌宠，结果比我想象中热闹。页面上既有 10 元的指令模板、十几元的互动工具，也有 99 元到 200 元的桌宠定制服务。同一个需求，已经被拆成模板、素材包、代制作和成品交付几档生意。来，我们直接把制作方法拆开。

Kimi K3 终于发布了。2.8 万亿总参数，原生多模态，100 万 token 上下文。月之暗面没有继续在千亿规模上加码，而是一步跨到了接近 3 万亿。更猛的数据来自 Arena.ai。前端代码竞技场里，K3 以 1679 分排在第一，Claude Fable 5 是 1631 分，GPT 5.6 Sol 是 1618 分。Kimi K2.6 还在第 18 名，换到 K3，直接向前跳了 17

他把自己日常开发中使用的 Agent 工作流整理了出来，支持 Claude Code、Codex 和其他能够加载 Skill 的编程 Agent。它要求 Agent 先写一个会失败的测试，再补实现，最后整理代码。它会按复现、缩小范围、提出假设、加日志、修复和回归测试的顺序推进，能减少 Agent 看见报错后直接乱改代码的情况。能解决你反复遇到的问题，又不会把开发流程弄得更复杂，这样的组合才值得留下

DeepSeek-R1 的小模型用了蒸馏，但旗舰 R1 本身不是简单复制国外模型，它建立在自己的基础模型之上，并使用了大规模强化学习。普通公司不需要部署完整的 R1，也能用较小的显卡获得接近大模型的推理能力。可以把它理解成老师带学生：让能力更强的大模型生成答案、推理过程和训练数据，再拿这些内容训练一个更小、更便宜的模型。直接使用开源模型，再加上合成数据和蒸馏，几个月就能得到一个看起来不错的模型。能

前端是 Chrome 扩展，后端用 FastAPI，摘要调用 DeepSeek，登录接 Clerk，付费接 Dodo。市面上的摘要工具已经很多了，我还是做了一个。现在看，真正困难的部分是让一个完全不认识你的人看到它、愿意安装、连续使用，最后在免费额度用完时觉得：每天 10 次不够，我愿意花 9.99 美元升级。功能做出来了，Chrome 商店也上架了，支付页面能打开，付款成功后账号会自动升级成 P

智谱 6 月 13 号发了 GLM-5.2。我看朋友圈、知乎、B 站都在转，“国产新天花板”、“接近 Opus 4.8”、“MIT 开源”——口号不少。。先说今天踩到的几件具体事，再拉一下网上的评价做个对照。

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