newclear me
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上周，OpenClaw 创始人晒出了自己的 token 用量。
一个月用掉 6030 亿 token。按公开费率粗算，价值约 130 万美元。
当然，这不是他的真实支出，他是 OpenAI 员工，可以无限量免费用公司资源。
可这组数字足够用来衡量：一旦把顶级模型的使用“放开”，公司要为一个人的使用量付出怎样的代价。
130 万美元/月，折合约 900 万人民币；一年就是 1 亿人民币以上。
哪怕换成更便宜的方案，比如国内开源模型，成本大约只有海外旗舰模型的 1/30～1/50，一年也仍要 200 万～300 万人民币。
我的结论很直接：当使用不设上限时，AI 编程的账单，可能比雇一个（甚至一支）真人开发团队还贵。
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opus 4.6 就是 ai 在实际工作中是否可用的基准线，一旦国内模型达到 opus 4.6 的水准，美国御三家就危险了，而从模型训练之前的历程看，这是迟早的事情。
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@BTCdayu 不靠谱，背后还有一个拿着大砍刀的 deepseek 呢，一旦 deepseek 达到 或接近 opus4.6 的水平，这两家就危险了
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opus 4.8 从一早用到现在了。工程能力增强，特别是对工作的质检，执行任务过程中就会自己发现问题并深挖再修改，工程上比 4.7 省心，黑话比 4.7 少了些，但还是不如 4.6。
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今天刚开始学怎么用 DeepSeek ，网上说要什么 api？？
有没有大佬帮我看看这一行代码什么意思啊：
sk-kfcfxkqsvivo50woyaochishunzhiyuanweiji
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@jinchenma_ai 接同样的模型，经常漏细节和边界条件，与本地文件系统和工具链联动的时候也经常出问题，trae 和 qoder 运行是显得很重，可能是上下文工程和 harness 工程做的还有差距吧
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@bboczeng 典型的靠无脑黑圈粉割韭菜的骗子的言论，脑子里是大粪，喷出来的就是大粪。用静态的技术快照去推演动态的产业竞争，10 年前欧美日韩也是这么看中国新能源产业的。
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你知道这世上最纯粹、不掺一滴水的坏逼是什么样吗？就是这位。
一个连“神经网络”和“神经病”都分不清的脑残，竟然靠着政治偏见给前沿 AI 算起命来了：“DeepSeek V4 是用华为 910 训练的”
哇哦，这就好比太监满脸通红地指导别人怎么过性生活。人家用着优化到极致的算法和成吨的英伟达 H800 把硅谷按在地上摩擦，你连人家机房里插的什么卡全靠意淫？
你是有多绝望，才必须在脑子里虚构一套硬件配置来给自己提供政治高潮？
勃勃OC@bboczeng
有人说，deepseek坚持用国产芯片训练LLM，长期来看，对国产半导体、GPGPU、国产AI infra、国产neocloud整个产业链都是长远巨大收益。 而我的看法是， 如果deepseek这次浪费一年时间折腾ascend 910c训练模型失败了，华为自己也失败了， 那么LLM几小虎、字节、阿里、小米就更不会用华为ascend系列了。 以前他们的中层高层还半信半疑，不知道华为ascend 910c到底能不能训练LLM， 现在好了，deepseek深陷ascend 910c搭建training infra的泥潭，华为自己也失败了，直接帮其他五六家试错了， 其他家估计要乐出声来了，原来你们真自己掏钱买完给全行业做实验——现在实验结果出来了，幸亏我们没买。
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@bboczeng 这世上最纯粹、不掺一滴水的坏逼是什么样吗？就是这位。一个连“神经网络”和“神经病”都分不清、“推理”和“推油”都分不清的脑残，竟然信誓旦旦的说 deepseek 用华为芯片训练。而且还有一些脑残捧臭屁，没治了
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有人说，deepseek坚持用国产芯片训练LLM，长期来看，对国产半导体、GPGPU、国产AI infra、国产neocloud整个产业链都是长远巨大收益。
而我的看法是，
如果deepseek这次浪费一年时间折腾ascend 910c训练模型失败了，华为自己也失败了，
那么LLM几小虎、字节、阿里、小米就更不会用华为ascend系列了。
以前他们的中层高层还半信半疑，不知道华为ascend 910c到底能不能训练LLM，
现在好了，deepseek深陷ascend 910c搭建training infra的泥潭，华为自己也失败了，直接帮其他五六家试错了，
其他家估计要乐出声来了，原来你们真自己掏钱买完给全行业做实验——现在实验结果出来了，幸亏我们没买。
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总体而言，我认为习总上台之后，把中国经济搞砸了。
中国经济在2012年的时候，底子还是相当扎实的。
每个行业都发展的相当快，而且比较有实力。
民企承担了大部分的就业，企业家受到尊重。
习总从打击香港开始，打击教培，打击互联网，打击网络，打击企业家，怎么看都不太像干事儿的人。
可能我们误解了他，但经济确实是在他手上搞砸的。😄
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