确实是这样,不知道GPT最近是不是降智了,写文档还没有Deepseek好用,还时不时加一些垃圾断言。
GPT-6 Astra 用下来,我真的开始怀疑 OpenAI 的方向走错了。
它很擅长目标明确、有固定正确答案的任务。但碰到开放、发散、没有标准答案的事情,就特别别扭。自由探索一个想法、写点有意思的东西,或者面对模糊的问题自己判断值得往哪走,这些才是我觉得它明显欠缺的能力。从 GPT-5 开始,我就有这种感觉。
很多任务开始时,连最终想要什么都没确定,需要在探索过程中逐渐发现。GPT 却总像在等你把题目出完整,把验收标准列清楚。可如果这些都得我先想好,最需要智能的那部分工作,我已经自己做完了。
我怀疑这也解释了它为什么那么爱堆防御性代码、写一大堆测试。测试能给出明确的通过或失败,它很容易一直围着这些可验证的结果打转。至于方向有没有价值、有没有更好的可能,就需要另一种判断力了。
Claude Fable 在这类任务上给我的感觉就好得多。它会从理解你想做的事情出发,顺着不完整的想法继续展开,给你一些原本没想到的可能性。即使没有固定答案,也能把事情往前推进。
这让我怀疑 OpenAI 是不是太执着于能判对错、能计分的能力了。真实世界有太多任务根本没有标准答案。在这种自由探索和开放任务上,我觉得 Anthropic 才是真正领先的,光看表面跑分看不出来。
汉姆 retweeted
🧠 Asymmetric architecture. More intelligence, less cost.
🔹 552B-parameter MoE.
🔹 New Causal Encoder–Decoder architecture: just 8B active parameters for input, 16B for output.
🔹 New pre-training methods + larger-scale RL post-training deliver benchmark results ahead of flagship models, including DeepSeek-V4-Pro.
2/6
我等普通人就是单纯的想着保护好身体,维持健康,等待奇点降临。确实是太乐观…等着人类的到底是哪一种未来还未可知…
起来一看原本还剩50%的额度已经给重置了,这个强度身体已经有点吃不消了😅
Never gonna give you up
Never gonna let you down
Never gonna run around and desert you
Never gonna make you cry
Never gonna say goodbye
Never gonna tell a lie and hurt you
Thanks for reading. We will do a global reset of the usage for all paid subscriptions so that you can keep enjoying Astra after burning through all of it doing fun 3D modeling in blender. The work week is about to start.
Lands around 6pm PST today.
没搞明白 #Google 那三位老哥在测试的时候出来领奖是什么意思。
Introducing GLM-5.3-Flash
- Leading capabilities at a highly competitive price
- Natively multimodal with a 1M-token context window
- A 320B-A18B model released under the MIT License
- Previously previewed as Ox Alpha, running entirely on Chinese AI chips
Blog: z.ai/blog/glm-5.3-flash
Available now across all official platforms:
Weights: huggingface.co/zai-org/GLM-5…
API: docs.z.ai/guides/llm/glm-5.3…
Coding Plan: z.ai/subscribe
ZCode: zcode.z.ai/en
Chat: chat.z.ai
AutoClaw: autoclaw.z.ai














