fascinující data od @cline uživatelů na grok-code-fast-1 kontext: "sonic" byl @xAI stealth model, který jsme před několika týdny uvolnili pro uživatele Cline. Zpětná vazba upřímně nebyla skvělá. chyby při používání nástroje, problémy s uvažováním, obecná nespolehlivost. Rychle vpřed do tohoto týdne a sentiment se úplně obrátil. Uživatelé říkají, že GROK-Code-Fast "působí jako úplně jiný model než Sonic, který jsem testoval" a "lepší než GPT5-MINI" Za zmínku stojí technická vylepšení: > výrazné snížení chyb při volání nástrojů >lepší možnosti uvažování v režimu plánování, úspěšné komplexní migrace databází ("podivně bezbolestné" změny schématu), spolehlivé generování kódu s menším počtem iterací, zejména silné při programování v Go ale tady je to, co je nejzajímavější: uživatelé aktivně přecházejí z gpt-5-mini na grok kvůli vynikajícímu výkonu. jeden uživatel poznamenal "mnohem méně chyb při používání nástrojů než Sonic, což je největší změna" Další jej označil za "na stejné úrovni jako Sonet 3.5", přičemž je "mimořádně rychlý", zachovává kvalitu a zároveň poskytuje rychlost. Nutno podotknout, že Sonet 3.5 je stále velmi dobrý model. bezplatný přístup (prodloužený do 10. září) vede k rychlému přijetí, ale dlouhodobé ceny modelu této kvality jsou pozičně pozoruhodné: 0,20 $ za milion vstupních tokenů a 1,50 $ za milion výstupních tokenů To staví GROK-code-FAST jako potenciálně nákladově nejefektivnější kódovací model třídy Frontier, i když skončí období volna. transformace Sonic to Grok ukazuje, jak cenné je komplexní využití nástrojů Cline, masivní příjem kontextu a data o úpravě rozdílů pro trénování hraničních kódovacích modelů.