dữ liệu thú vị từ người dùng @cline trên grok-code-fast-1 bối cảnh: "sonic" là mô hình bí mật của @xAI mà chúng tôi đã phát hành cho người dùng Cline cách đây vài tuần. phản hồi thực sự không tốt. lỗi sử dụng công cụ, vấn đề lý luận, độ tin cậy chung. tiến tới tuần này và cảm xúc đã hoàn toàn thay đổi. người dùng đang nói rằng grok-code-fast "cảm giác như một mô hình hoàn toàn khác so với sonic mà tôi đã thử nghiệm" và "tốt hơn gpt5-mini " các cải tiến kỹ thuật là đáng chú ý: >giảm đáng kể lỗi gọi công cụ >khả năng lý luận tốt hơn cho chế độ lập kế hoạch thành công các di chuyển cơ sở dữ liệu phức tạp ("thay đổi schema một cách kỳ lạ không đau") tạo mã đáng tin cậy với ít lần lặp lại hơn, đặc biệt mạnh với lập trình Go nhưng điều thú vị nhất là: người dùng đang chủ động chuyển từ gpt-5-mini sang grok vì hiệu suất vượt trội. một người dùng đã lưu ý "ít lỗi sử dụng công cụ hơn nhiều so với Sonic, đó là sự thay đổi lớn nhất" một người khác gọi nó là "cùng cấp với sonnet 3.5" trong khi vẫn "cực kỳ nhanh", duy trì chất lượng trong khi cung cấp tốc độ. cần lưu ý rằng sonnet 3.5 vẫn là một mô hình rất tốt. truy cập miễn phí (kéo dài đến ngày 10 tháng 9) đang thúc đẩy việc áp dụng nhanh chóng, nhưng giá lâu dài cho một mô hình chất lượng này là đáng chú ý: $0.20 cho mỗi triệu token đầu vào và $1.50 cho mỗi triệu token đầu ra điều này định vị grok-code-fast như một mô hình lập trình lớp biên có chi phí hiệu quả nhất ngay cả khi thời gian miễn phí kết thúc. sự chuyển đổi từ Sonic sang Grok cho thấy giá trị của việc sử dụng công cụ phức tạp của Cline, việc tiếp nhận bối cảnh lớn và dữ liệu chỉnh sửa khác biệt là như thế nào cho việc đào tạo các mô hình lập trình lớp biên.