fascinierende Daten von @cline-Nutzern zu grok-code-fast-1 Kontext: "sonic" war @xAI's geheimes Modell, das wir vor ein paar Wochen an Cline-Nutzer veröffentlicht haben. Das Feedback war ehrlich gesagt nicht großartig. Fehler bei der Nutzung des Tools, Probleme beim Denken, allgemeine Unzuverlässigkeit. Spulen wir vor zu dieser Woche und die Stimmung hat sich komplett gewendet. Nutzer sagen, grok-code-fast "fühlt sich an wie ein ganz anderes Modell als das Sonic, das ich getestet habe" und "besser als gpt5-mini". Die technischen Verbesserungen sind bemerkenswert: > erhebliche Reduzierung der Fehler bei der Tool-Nutzung > bessere Denkfähigkeiten für den Planungsmodus bei erfolgreichen komplexen Datenbankmigrationen ("seltsamerweise schmerzfreie" Schemaänderungen) zuverlässige Code-Generierung mit weniger Iterationen, besonders stark bei Go-Programmierung. Aber das Interessanteste ist: Nutzer wechseln aktiv VON gpt-5-mini ZU grok wegen der überlegenen Leistung. Ein Nutzer bemerkte: "viel weniger Fehler bei der Tool-Nutzung als bei Sonic, was die größte Veränderung ist." Ein anderer nannte es "auf Augenhöhe mit Sonnet 3.5", während es "außerordentlich schnell" ist und dabei die Qualität bei der Geschwindigkeit aufrechterhält. Es sollte angemerkt werden, dass Sonnet 3.5 immer noch ein wirklich gutes Modell ist. Der kostenlose Zugang (verlängert bis zum 10. September) treibt die schnelle Akzeptanz voran, aber die langfristige Preisgestaltung für ein Modell dieser Qualität ist positionell bemerkenswert: 0,20 $ pro Million Eingabetokens und 1,50 $ pro Million Ausgabetokens. Dies positioniert grok-code-fast als potenziell das kosteneffektivste Modell für Frontend-Codierung, selbst wenn die kostenlose Phase endet. Die Transformation von Sonic zu Grok zeigt, wie wertvoll die komplexe Tool-Nutzung, die massive Kontextaufnahme und die Diff-Bearbeitungsdaten von Cline für das Training von Frontend-Codierungsmodellen sind.