Dados fascinantes de usuários @cline no Grok-Code-Fast-1 contexto: "sonic" foi o modelo furtivo do @xAI que lançamos para os usuários do Cline há algumas semanas. O feedback honestamente não foi ótimo. erros de uso de ferramentas, problemas de raciocínio, falta de confiabilidade geral. Avançando para esta semana, o sentimento mudou completamente. os usuários estão dizendo que o grok-code-fast "parece um modelo totalmente diferente do sonic que eu estava testando" e "melhor que o gpt5-mini" As melhorias técnicas são notáveis: >Grande redução nos erros de chamada de ferramentas >melhores recursos de raciocínio para o modo de planejamento, migrações de banco de dados complexas bem-sucedidas (alterações de esquema "estranhamente indolores") geração de código confiável com menos iterações, particularmente forte com programação Go mas aqui está o que é mais interessante: os usuários estão mudando ativamente de gpt-5-mini para grok por causa do desempenho superior. um usuário observou "muito menos erros de uso de ferramentas do que o Sonic, que é a maior mudança" outro o chamou de "no mesmo nível do Sonnet 3.5" enquanto era "extraordinariamente rápido", mantendo a qualidade e entregando velocidade. Deve-se notar que o Sonnet 3.5 ainda é um modelo muito bom. o acesso gratuito (estendido até 10 de setembro) está impulsionando a rápida adoção, mas o preço de longo prazo para um modelo dessa qualidade é posicionalmente notável: US$ 0,20 por milhão de tokens de entrada e US$ 1,50 por milhão de tokens de saída Isso posiciona o Grok-Code-Fast como potencialmente o modelo de codificação de classe de fronteira mais econômico, mesmo quando o período gratuito termina. a transformação de Sonic para Grok demonstra o quão valioso é o uso complexo de ferramentas do Cline, a ingestão massiva de contexto e os dados de edição de diferenças para treinar modelos de codificação de fronteira.