Claude Code要排队？这可真让人抓狂！
我随便改了个模型名，90个文件瞬间回滚，钱包一点儿都没受损。
上周我被32k的窗口搞得想摔键盘，结果切换到GLM-4.5-Code-Refresh，这下128k的数据一下子全都搞定，回滚的速度简直像开了倍速，错误率直接降到了八折。
虽然灰度通道还没完全开放，但我换个老账号名字就能用，官方说两周后就会全面放出，我先行动一下。
觉得大模型太贵了？k1.5-mini-coder把价格砍得很低，0.3元/1k的输出，首个token的处理速度也从800ms降到260ms，7B的小模型在笔记本CPU上运转，HumanEval的成绩竟然能飙到84.1！
我把它放进ClaudeCode，补全速度肉眼可见地提升，等10月量化版出来后，内网离线也能跑，甲方爸爸再提安全合规，我就把这台笔记本给他看看。
qwen3-coder-plus更是聪明，在URL后面加上?
rag=true，模型先去GitHub上抓取数据，再给你提供热乎乎的代码。
我让它解析ring0.17.8的新API，普通模式下它一脸懵，RAG模式下直接给了三个官方的示例，还顺便标记了过时的内容，准确率达到100%！而且这流量年底才收费，现在不使用简直就是浪费。
deepseek-coder-proxy直接把V3装进本地显卡，npm一条命令就能让网关启动，token费用立马降为零，16k的长窗口FIM随便玩，还能把公司老代码继续进行预训练，私有大模型十分钟搞定。
GitHub的star数九天内就冲到6k，不是社区疯，而是打工人终于找到一个不收费的爹。
我把这四个方案一个个放进ClaudeCode，周一给老板演示，他还以为我熬夜写了新工具，其实就改了两行配置而已。
国产模型这一波暗中发力，已经把“平替”这两个字撕掉，现如今叫做反向超车。
你今晚换个名字，明天就能早下班，别等官方的公告，等公告出来的时候，肉早就被吃光了。
这些国产大模型真是太实用了，特别是k1.5-mini-coder，价格便宜又高效，处理速度让人惊喜。感觉可以替代很多昂贵的工具了。
阿里千问和质谱大模型真的是不错的选择，特别是RAG模式下的准确率让我印象深刻，开发效率提升了不少。
最近试过阿里千问和Kimi，确实让人眼前一亮，特别是代码补全功能，提升了不少工作效率，非常推荐给同事们使用。
用过deepseek-coder-proxy后，感觉开发效率大幅提升，特别是长窗口处理真的是太方便了，私有大模型的预训练也变得简单了。
这些工具的实用性真是惊人，尤其是qwen3-coder-plus的RAG模式，抓取最新数据的能力让我大开眼界。期待更多国产模型带来的便利！
尝试了阿里千问和Kimi后，真的觉得大模型变得更加亲民了，尤其是k1.5-mini-coder的价格和性能都很不错，极大提升了我的开发效率。
在使用阿里千问和Kimi后，发现它们的性能和价格都相当有竞争力，尤其是k1.5-mini-coder的性价比让我很惊喜，值得一试！
这些国产大模型的表现确实让人惊喜，特别是deepseek-coder-proxy，能够将V3直接装进本地显卡，实在是提升了不少开发效率。期待后续的更新！
这几款国产大模型的表现真是超出预期，尤其是qwen3-coder-plus的RAG模式，准确率高得惊人，开发时能节省不少时间。非常值得一试！