fascinerende gegevens van @cline gebruikers over grok-code-fast-1 context: "sonic" was @xAI's stealthmodel dat we een paar weken geleden hebben vrijgegeven aan Cline-gebruikers. de feedback was eerlijk gezegd niet geweldig. fouten bij het gebruik van tools, redeneerproblemen, algemene onbetrouwbaarheid. versnel naar deze week en de stemming is volledig omgeslagen. gebruikers zeggen dat grok-code-fast "voelt als een totaal ander model dan de sonic die ik aan het testen was" en "beter dan gpt5-mini " de technische verbeteringen zijn opmerkelijk: >grote vermindering van fouten bij het aanroepen van tools >betere redeneervaardigheden voor planningsmodus succesvolle complexe database-migraties ("bijzonder pijnloze" schemawijzigingen) betrouwbare codegeneratie met minder iteraties, bijzonder sterk met Go-programmering maar hier is wat het meest interessant is: gebruikers schakelen actief VAN gpt-5-mini NAAR grok vanwege superieure prestaties. een gebruiker merkte op "veel minder fouten bij het gebruik van tools dan Sonic, wat de grootste verandering is" een ander noemde het "op hetzelfde niveau als sonnet 3.5" terwijl het "buitengewoon snel" is, met behoud van kwaliteit terwijl het snelheid levert. het moet worden opgemerkt dat sonnet 3.5 nog steeds een echt goed model is. de gratis toegang (verlengd tot 10 september) stimuleert een snelle adoptie, maar de langetermijnprijs voor een model van deze kwaliteit is positioneel opmerkelijk: $0,20 per miljoen invoertokens en $1,50 per miljoen uitvoertokens dit positioneert grok-code-fast als potentieel het meest kosteneffectieve frontier-class coderingsmodel, zelfs wanneer de gratis periode eindigt. de transformatie van Sonic naar Grok toont aan hoe waardevol Cline's complexe toolgebruik, enorme contextinname en diff-bewerkingsgegevens zijn voor het trainen van frontier coderingsmodellen.