日常交流与模型使用心得分享 2026-06-09 【智能总结】 工作中不同模型使用体验，涉及模型能力、用途、评估及价格考量，还谈及夜校活动季节差异原因。 - **日常行程**：准备去上羽毛球课，感慨桂花香季节，提及昨天未游泳、跳舞。 - **工作看板与项目**：制作每日5个工作的看板，上周四找到一些项目，发现平台操作可复制打招呼用语并跳转岗位对话，认为便捷。 - **模型对比**： - **循环稳定性**：放弃Job系统循环跑的方式，因其不稳定且不如Codex便捷，Cloud权限问题导致手动操作浪费时间。 - **能力对比**：Coze和Deep…

日常交流与模型使用心得分享
2026-06-09

【智能总结】
工作中不同模型使用体验，涉及模型能力、用途、评估及价格考量，还谈及夜校活动季节差异原因。
- **日常行程**：准备去上羽毛球课，感慨桂花香季节，提及昨天未游泳、跳舞。
- **工作看板与项目**：制作每日5个工作的看板，上周四找到一些项目，发现平台操作可复制打招呼用语并跳转岗位对话，认为便捷。
- **模型对比**：
 - **循环稳定性**：放弃Job系统循环跑的方式，因其不稳定且不如Codex便捷，Cloud权限问题导致手动操作浪费时间。
 - **能力对比**：Coze和Deepseek理解、识别、分析及推理能力优于Minimax、百度等，Codex工程能力强，Deepseek文字处理不错但长上下文易顾此失彼。
 - **用途选择**：Codex主力修改操作，Cloud用于文案校验、界面美观和信息层级梳理，Deepseek涉及多本地文件时使用。
- **模型评估与价格考量**：Claw文字理解和处理能力好但贵，担心中转有GLM填充替换问题，Codex价格可接受，依赖其处理本地事务。
- **夜校活动思考**：推测春季和秋季有夜校活动，因夏冬环境恶劣不适合。

【原文】

说话人 1
出发去上羽毛球课啦。又到了桂花香的季节。

说话人 2
很香很香的。昨天没有去跳，没有去游泳。从那几个。不算完全没有进展，只是没有一个阶段性进展。发现这个平台然后补全。

说话人 1
是是做了一波信息不全的工。

说话人 2
啊。下午都在干嘛？

说话人 1
我也我也不是铁打的。

说话人 2
有一点偷了。

说话人 2
比较好的就是我直接帮我够了一个。5个，每日5个工作的那个看板。并且借助了，上周找到了一些项目。上周四找到了一些项目。然后有一条最短的路，那就是点击之后它可以用复制打招呼用语。然后跳转到对应的岗位的那个对话那个里。觉得这个操作还比较便捷。它相当于自动就可以帮我。一条链路，连好了。

说话人 1
那有个姓孙的。

说话人 2
有效程度刚刚不知道聊到哪里断了。重新讲。内容吧。上就是聊到现在去打羽毛球课。然后这两天呢，主要其实是没有再执着用我的那一套。 Job 系统完善完。循环跑的那种，因为循环跑的话，它一是不太稳定，二是感觉不如 Codex 那个方，便捷。因为主要就是我们说 Cloud 的那个权限问题，我不太知道怎么解决。都需要主动手动去按，这样的话其实有一些浪费时间吧，我觉得。

说话人 2
然后现在还是换成了，就是因为我在实际测试过程中发现，Coze 和 Deepseek 它们的理解能力和意图识别能力和都识别能力。还有分析能力和逻辑推理能力，其实都要好过 Minimax、百度和其他的几个模型。那我就啊，甚至就是我之前不在网上买了那个200多的那个 Cloud，用了一个月嘛。虽然说它确实可以循环帮我跑一些内容，但是它其实质量不是很稳定，我怀疑它可能随机投递了一些非 cloud 的内容。甚至我怀疑他可能是接的 GLM 的。哦。低模来去处理的这个事情。然后我觉得这样有点太坑了，还不如直接去使用，就 seek 或者是 codex 来处理这些事情。那这四个，他的理解能力和艺术识别能力，还有中文的一个解析能力和回答能力，其实都是比较好的。还在他帮我去处理一些简历和文案的时候。梳理过程中，其实会有一个相对比较好的结果。而 Codex 则是对工程能力，因为我设置的可能就是一个偏工程性质的逻辑。那它的指令遵循能力和修改能力，还有安全性，我觉得都是一个更好的方式。所以还是再让它来帮我做主力的修改和操作。但是他有的时候确实，讲的感觉不是人话。在我需要去对。这个文案要求度比较高的时候，我会去让 Cloud 帮我去做校验和给我，以及我在这些界面的美观程度和信息。层级的梳理的时候，我会让 Cloud 去帮我完成这一系列内容。也不是说 Deepseek 不好，只是说 Deepseek 它其实，如果说按文字处理能力。它确实还不错，只是他多次沟通的上下文，当上下文比较长的时候，他总是顾此失彼，他也有可能会忘记上下文。

说话人 2
这里的时候，在聊一些决策性质的东西，我还是更偏向用 Cloud 来去聊这些东西。Keep sick 更多是属于如果本地有一些内容需要校验，这些东西不是很方便发给 Cloud。而是让它基于我本地的一些文件来去进行探讨的话，那我可以先去办。sick 去聊，比如说我某一份简历，或者是同时处理5份简历，到底要用几份？这种这种比较涉及多文件的，本地本地信息比较多的时候。就这样操作。其实这个体感也是符合我之前看到的，模型的评估标准呢？之前就了解到，Claw 它是一个具备顶级模型能力的，即便它是一个很低额度的模型，它依然可以有很好的文字理解能力和文字的一个回答处理的能力。就是更像人，更容易说人话的那个角度嘛。但是毕竟它是一个网页版，它没有没有，我没有试它的 agent 的效果。主要还是因为它太贵了，不然我就可以开通本地的那个。

说话人 2
内容，如果说主要是他那个内容太不太好开通，不然的话我其实是很希望说，当我有工作的时候。我直接去接稿，我想这些。但实际上我没有这个能力嘛。那我去用中转的话，我也会担心会不会有那种 GLM 来填充替换的这种可能性。因为它这个价格实在差价太多，我可能不太相信。钱都让中转赚了，感觉是不是很合适。如果是这样的话，现在这个价格我可以接受，而且这个这个人可能因为从最开始使用的时候就还。效果还蛮好的。先感觉到这个 CodeX 它的水平跟其他的。

说话人 2
模型有智能差异，我觉得很大大概率是真的。的价格，我觉得还算是我可以承受的范围内。那我现在还在用这个东管，当然如果这个东管挂了，那我确实也不太知道用什么更好的方式替代。确实不显示。属于离不开的状态吧。如果没有他的话，我可能会很多本地的事情可能都难以跑通。但我相信这些模型随着它越来越卷，它应该会有更多更好的人出来吧。

说话人 2
这温度真的挺舒适的。有点阳光虽大，但是又不是很热，很凉爽的感觉。

说话人 2
趁着这个时间段去上羽毛球课，我觉得还是挺舒爽的感觉。知道为什么只有春季和秋季有那个夜校活动吗？不然这夏天和冬天可能这个环境会相对比较恶劣。不是很适合去做这个音效。

以上文本由 AI 总结生成