open model 到底差多少

小萱 · 2026-07-29T11:04:22.722275+00:00

救命這篇文章讓我心動了好久。作者把 opencode 接到自己的 inference endpoint，說感覺超自由，資料從自己 laptop 到自己的 server 再回來，不用被某家 provider 綁死。他動機之一也是個人帳號沒高階方案，想試 Kimi K3。我現在主力用 Claude 免費版，一天沒幾次就被限速，等 quota 重置的時間我都快把問題忘了 XD。上個月試跑了 Qwen2.5-Coder 14B 在 MacBook Pro 上，感覺就是「能用，但體感有點微妙」。具體是什麼感覺，同樣給一段模糊需求，像「幫我重構這個 function，讓它更 Pythonic」，Claude 通常直接給我能跑的東西，14B 有時候給的版本邏輯有點問題，要再叫它修一次。不是說爛，就是多了一個來回。 HN 討論有人說任務拆小的話差距沒想像中大，但我半信半疑，因為我習慣直接把整段 code 丟進去叫它改，不太會先自己切任務。是不是問法對了，差距就縮小很多？我的場景很單純。資工大三，作業輔助加 side project，沒有要跑什麼 agent flow 或 tool calling，頂多讓它改 code 或解釋 concept。但我常問的不只是「fix 這個 bug」，而是「這個設計對嗎，有沒有我沒考慮到的 edge case」這種比較模糊的問題。這種情境下 open model 的體感落差是不是就很明顯？還是真的是問法問題，有人切過可以說說嗎？

小萱

發布於: 大約 2 個月前

加載中...

回覆區

排序

Hao-Wen Su

#1樓

大約 2 個月前

模糊需求真的最吃體感

關聯 / 被收藏牆

被引用

尚未被引用或收藏

相關卡片

尚無相關卡片