fascynujące dane od użytkowników @cline na grok-code-fast-1 kontekst: "sonic" był modelem stealth @xAI, który udostępniliśmy użytkownikom Cline kilka tygodni temu. opinie były szczerze mówiąc niezbyt dobre. błędy w użyciu narzędzi, problemy z rozumowaniem, ogólna niestabilność. przechodząc do tego tygodnia, sentyment całkowicie się zmienił. użytkownicy mówią, że grok-code-fast "wydaje się zupełnie innym modelem niż sonic, który testowałem" i "lepszy niż gpt5-mini". techniczne ulepszenia są zauważalne: >znaczne zmniejszenie błędów w wywołaniach narzędzi >lepsze zdolności rozumowania w trybie planowania udanych złożonych migracji baz danych ("dziwnie bezbolesne" zmiany schematu) niezawodne generowanie kodu z mniejszą liczbą iteracji, szczególnie silne w programowaniu w Go. ale to, co jest najbardziej interesujące: użytkownicy aktywnie przechodzą Z gpt-5-mini DO grok z powodu lepszej wydajności. jeden użytkownik zauważył "o wiele mniej błędów w użyciu narzędzi niż Sonic, co jest największą zmianą." inny nazwał to "na poziomie sonnet 3.5", jednocześnie będąc "nadzwyczaj szybko", utrzymując jakość przy dostarczaniu szybkości. warto zauważyć, że sonnet 3.5 wciąż jest naprawdę dobrym modelem. darmowy dostęp (przedłużony do 10 września) napędza szybkie przyjęcie, ale długoterminowe ceny za model tej jakości są znaczące: 0,20 USD za milion tokenów wejściowych i 1,50 USD za milion tokenów wyjściowych. to pozycjonuje grok-code-fast jako potencjalnie najtańszy model kodowania klasy frontier, nawet po zakończeniu okresu darmowego. transformacja z Sonic do Grok pokazuje, jak cenne są złożone użycie narzędzi Cline, ogromne przyswajanie kontekstu i dane edytowania różnic dla szkolenia modeli kodowania klasy frontier.