Вот я так и не увидел, что ИИ лучше меня пишет код. Может дело в том, что я как раз 15+ лет именно что код пишу.
Да, ИИ знает больше меня - спору нет. Даже локальные модели знают очень и очень много. Но, как я и говорил, “вовремя вспомнить нюансы” у ИИ далеко не так прокачан. Так что это “лучше” проявляется только если задать грамотный вопрос. А чтобы задать грамотный вопрос - нужно и самому разбираться…
Как там было?
ИИ лучше меня во всем, в чем я не разбираюсь, а там где разбираюсь - ИИ такую ерунду пишет…
Muse Spark Contributor - это тот же Muse Spark, только данные участвуют в обучении. Аналогично и большинство Free-моделей бесплатны как раз для обучения на пользовательских данных.
Да, за последнее время произошел значительный скачек в качестве работы LLM. Но код все равно надо проверять. А иначе получаешь код, работающий кое-как. Проблем все меньше и меньше в коде, но они есть - и это мешает доверять результатам LLM на 100%.
Кто-то скажет “человек тоже ошибается” или “всего не предусмотреть” - и это так. Кто-то “работает - не трогай” и тоже будет прав. Но страдает надежность. И если с личной страничкой, или с каким личным конвертером фотографий/видео это не страшно (получил ерунду - тут же доработал), то при работе с оборудованием может быть уже чревато и травмами…
LLM “знает” очень и очень много - этого не отнять. Но навык “уметь применять”, а особенно “вовремя вспомнить нюансы” далеко не так прокачан.
Практически все харнессы так делают. По крайней мере те, что заточены под работу с API а не конкретную подписку (из того, что пробовал - Pi agent и DeepSeek Harness - позывают цену сразу).
Другое дело что в рамках подписки могут быть нюансы. Например тот же Ollama Cloud раньше вообще не учитывал чтение кеша (хотя оно было) и стоимость сессии быстро улетала в стратосферу (сейчас уже исправили, как минимум с новой подпиской явно прописана цена чтения кеша).
deepseek flash на $ 30 у opencode - потратить действительно сложно )
Я сейчас предпочитаю GLM-5.3-Flash. Как минимум менее разговорчив, чем DeepSeek, лимиты выше ($ 60), а качество на уровне )
Но я еще не щупал свежий deepseek-V4.1-flash.
P.S. под deepseek-V4-flash сейчас может скрываться и deepseek-V4.1-flash (по крайней мере у DeepSeek API это уже так и даже V4-Pro туда же ссылается, пока не выйдет V4.1-Pro).
P.P.S. я в целом немного настороженно отношусь к DeepSeek-моделям у OpenCode. DeepSeek обучает на запросах. ZDR-соглашение с OpenCode продлевается каждый месяц, но бывают окна в несколько дней без действующего соглашения.
“Токен” - это “чтение кеша” есть как раз у Minimax. Но по моему опыту, у minimax практически бездонная подписка даже за $ 20 (22?). И они вполне прозрачно отсылают “вот типовой размер запроса в 50к токенов, столько-то запросов выйдет”. При этом Minimax M3 - достаточно неплохая модель (правда явно будет отставать от более свежих релизов).
Лично мне больше всего нравится подход Ollama Cloud после недавних изменений - “за $ 20 трать на $ 60 в месяц” - полностью прозрачно и понятно. Подобное есть у OpenCode, но у них “За $ 10 трать на $ 15/30/60” (смотря какая модель и какие бонусы к ней).
Справедливости ради - у Xiaomi на странице c ценами расписаны тарифы потребления кредитов.
Встречал “вот столько кредитов отсыпем”, но в документации нет вообще никакой информации что за кредит и как он расходуется. Сказано просто “следите за потреблением в консоли”.
Или “отсыпем столько-то токенов”, но это в эти токены включено чтение кеша - а значит и расходуются они очень и очень быстро в агентском режиме.
Харнесс - лучше какой pi agent использовать, а не “родной”. Как минимум сравнение LLM будет в одинаковых условиях.
Пинг/тугое соединение - может что под блокировки какие попало. Я так с Ollama Cloud “попадал” - вроде соединение есть и работает (если вручную запрос отправлять). Но у агента как раз “непонятный пинг” и “долгое соединение”, зависания запросов, повторные безуспешные соединения и т.д.
Так там не токены, а кредиты, которые списываются за каждый запрос по тарифам согласно объему кеша и данных на входе/выходе.
Если пересчитать - то по API стоимость 1-в-1 выходит с тем, что они в подписку включили (а на минимальном тарифе и чуть хуже выходит). В лучшем случае есть скидка в 20% в ночное время (да доступ к голосовым моделям).
По бенчмаркам выглядит интересно. Но что покажет реальное использование? MiMo-V2.5[-Pro], помнится, были достаточно посредственными на сколько-нибудь длинном контексте. Для написания кода еще ок (если “плотно” вести “за ручку”), то вот анализ/CodeReview был плох.
Qwen свежее - это да. Но индекс интеллекта у Kimi K3 выше, стоимость выше не сильно, но он менее разговорчив - “цена за задачу” ниже выходит (по данным artificialanalysis.ai).
Пробовал один из прошлых Qwen max - как-то совсем не впечатлило, так что я и не смотрел на свежий Qwen.
P.S. а вот Kimi K3 как раз впечатлил - очень неплохие CodeReview делает. Практически все замечания по делу и хорошо ранжирует важность (а с этим у многих ИИ проблемы - куча замечаний “ни о чем”, но критических).
Да, там недавно добавили статистику использования и % квоты. Я достигал и 5-часовых и недельных квот - это не особо сложно, особенно если какой-нибудь kimi k3 использовать хоть иногда.
Вообще, целевой лимит в $60 заявляется. Хотя много моделей с лимитом $15 или $30 (самые свежие и интересные).
P.S. Для glm5.3-flash лимит в $60 заявлен, для DeepSeek 4.1 flash - $15 (но с временным бонусом x4). Ради лимита в $15 действительно нет смысла в подписке. А вот glm5.3-flash ($60) или DeepSeek V4 flash ($30) уже дают смысл. Особенно когда подписка за $5 была )
Если писать код в радость - то да, ИИ отберет эту часть. Если нравилось решать проблемы - то ИИ скорее в помощь. Если же по проработке архитектуры фанател - то ИИ вообще незаменим (как исполнитель экспериментов).
Вот я так и не увидел, что ИИ лучше меня пишет код. Может дело в том, что я как раз 15+ лет именно что код пишу.
Да, ИИ знает больше меня - спору нет. Даже локальные модели знают очень и очень много. Но, как я и говорил, “вовремя вспомнить нюансы” у ИИ далеко не так прокачан. Так что это “лучше” проявляется только если задать грамотный вопрос. А чтобы задать грамотный вопрос - нужно и самому разбираться…
Как там было?
Muse Spark Contributor - это тот же Muse Spark, только данные участвуют в обучении. Аналогично и большинство Free-моделей бесплатны как раз для обучения на пользовательских данных.
Да, за последнее время произошел значительный скачек в качестве работы LLM. Но код все равно надо проверять. А иначе получаешь код, работающий кое-как. Проблем все меньше и меньше в коде, но они есть - и это мешает доверять результатам LLM на 100%.
Кто-то скажет “человек тоже ошибается” или “всего не предусмотреть” - и это так. Кто-то “работает - не трогай” и тоже будет прав. Но страдает надежность. И если с личной страничкой, или с каким личным конвертером фотографий/видео это не страшно (получил ерунду - тут же доработал), то при работе с оборудованием может быть уже чревато и травмами…
LLM “знает” очень и очень много - этого не отнять. Но навык “уметь применять”, а особенно “вовремя вспомнить нюансы” далеко не так прокачан.
Практически все харнессы так делают. По крайней мере те, что заточены под работу с API а не конкретную подписку (из того, что пробовал - Pi agent и DeepSeek Harness - позывают цену сразу).
Другое дело что в рамках подписки могут быть нюансы. Например тот же Ollama Cloud раньше вообще не учитывал чтение кеша (хотя оно было) и стоимость сессии быстро улетала в стратосферу (сейчас уже исправили, как минимум с новой подпиской явно прописана цена чтения кеша).
deepseek flash на $ 30 у opencode - потратить действительно сложно )
Я сейчас предпочитаю GLM-5.3-Flash. Как минимум менее разговорчив, чем DeepSeek, лимиты выше ($ 60), а качество на уровне )
Но я еще не щупал свежий deepseek-V4.1-flash.
P.S. под deepseek-V4-flash сейчас может скрываться и deepseek-V4.1-flash (по крайней мере у DeepSeek API это уже так и даже V4-Pro туда же ссылается, пока не выйдет V4.1-Pro).
P.P.S. я в целом немного настороженно отношусь к DeepSeek-моделям у OpenCode. DeepSeek обучает на запросах. ZDR-соглашение с OpenCode продлевается каждый месяц, но бывают окна в несколько дней без действующего соглашения.
“Токен” - это “чтение кеша” есть как раз у Minimax. Но по моему опыту, у minimax практически бездонная подписка даже за $ 20 (22?). И они вполне прозрачно отсылают “вот типовой размер запроса в 50к токенов, столько-то запросов выйдет”. При этом Minimax M3 - достаточно неплохая модель (правда явно будет отставать от более свежих релизов).
Лично мне больше всего нравится подход Ollama Cloud после недавних изменений - “за $ 20 трать на $ 60 в месяц” - полностью прозрачно и понятно. Подобное есть у OpenCode, но у них “За $ 10 трать на $ 15/30/60” (смотря какая модель и какие бонусы к ней).
Справедливости ради - у Xiaomi на странице c ценами расписаны тарифы потребления кредитов.
Встречал “вот столько кредитов отсыпем”, но в документации нет вообще никакой информации что за кредит и как он расходуется. Сказано просто “следите за потреблением в консоли”.
Или “отсыпем столько-то токенов”, но это в эти токены включено чтение кеша - а значит и расходуются они очень и очень быстро в агентском режиме.
Но да, с кредитам - крайне непрозрачная схема.
Лично я за OpenCode или какой Ollama Cloud - множество “китайцев” в одной подписке. Можно выбрать “по вкусу”.
С американские же подписками играть в лотерею с блокировкам не хочу. Да и доступ исключительно через VPN - лишняя точка отказа.
Харнесс - лучше какой pi agent использовать, а не “родной”. Как минимум сравнение LLM будет в одинаковых условиях.
Пинг/тугое соединение - может что под блокировки какие попало. Я так с Ollama Cloud “попадал” - вроде соединение есть и работает (если вручную запрос отправлять). Но у агента как раз “непонятный пинг” и “долгое соединение”, зависания запросов, повторные безуспешные соединения и т.д.
Да. Но “выстреливших” так игр совсем немного. И успех к ним пришел сильно позже релиза.
Так там не токены, а кредиты, которые списываются за каждый запрос по тарифам согласно объему кеша и данных на входе/выходе.
Если пересчитать - то по API стоимость 1-в-1 выходит с тем, что они в подписку включили (а на минимальном тарифе и чуть хуже выходит). В лучшем случае есть скидка в 20% в ночное время (да доступ к голосовым моделям).
По бенчмаркам выглядит интересно. Но что покажет реальное использование? MiMo-V2.5[-Pro], помнится, были достаточно посредственными на сколько-нибудь длинном контексте. Для написания кода еще ок (если “плотно” вести “за ручку”), то вот анализ/CodeReview был плох.
А это разве не маркетинг? Чтобы “вселенная зашла” об этой вселенной надо узнать заранее. Чтобы узнать заранее - как раз и нужен маркетинг.
Да, нужна хорошая игра, интересная вселенная и т.д. Но все это вторично без грамотного маркетинга. Но и маркетинг вторичен, если игра ни о чем.
Qwen свежее - это да. Но индекс интеллекта у Kimi K3 выше, стоимость выше не сильно, но он менее разговорчив - “цена за задачу” ниже выходит (по данным artificialanalysis.ai).
Пробовал один из прошлых Qwen max - как-то совсем не впечатлило, так что я и не смотрел на свежий Qwen.
P.S. а вот Kimi K3 как раз впечатлил - очень неплохие CodeReview делает. Практически все замечания по делу и хорошо ранжирует важность (а с этим у многих ИИ проблемы - куча замечаний “ни о чем”, но критических).
Да, там недавно добавили статистику использования и % квоты. Я достигал и 5-часовых и недельных квот - это не особо сложно, особенно если какой-нибудь kimi k3 использовать хоть иногда.
15$ - суммарный лимит на все модели. Он просто как x4 учитывается в 60$. Т.е. 4 таких лимита не потратить - 1й раз “съест” все что есть.
Вообще, целевой лимит в $60 заявляется. Хотя много моделей с лимитом $15 или $30 (самые свежие и интересные).
P.S. Для glm5.3-flash лимит в $60 заявлен, для DeepSeek 4.1 flash - $15 (но с временным бонусом x4). Ради лимита в $15 действительно нет смысла в подписке. А вот glm5.3-flash ($60) или DeepSeek V4 flash ($30) уже дают смысл. Особенно когда подписка за $5 была )
Разница в приватности. Для основных моделей заявлен ZDR. Для Free - запросы используются в обучении.
Смотря что именно приносит удовольствие.
Если писать код в радость - то да, ИИ отберет эту часть. Если нравилось решать проблемы - то ИИ скорее в помощь. Если же по проработке архитектуры фанател - то ИИ вообще незаменим (как исполнитель экспериментов).
Так в три ночи дорогой тариф скорее начинается ) Скорее уж до обеда спать - там пиковое время по Пекину считается.