przepraszam ale mimo v2.5 pro po prostu nie daje rady
Categories:
Niektórzy dzielą się, że model Xiaomi może wykonywać długodystansowe zadania, setki wywołań tool call bez błędu, nie wiadomo kto zainicjował ten kierunek testów, to jak mówić, że uczeń może wytrzymać 100 minut w sali egzaminacyjnej bez pójścia do toalety, co nie ma sensu. My, normalni ludzie rozumiemy, że dla egzaminu sprawdzającego wiedzę, jedyną ważną rzeczą jest wynik, a jeśli nieco luźniej, wynik stanowi ponad 95% wagi systemu ocen, zazwyczaj najpierw patrzy się na wynik, a potem na inne przejawy, jeśli wynik jest niski, nie ma sensu patrzeć na resztę. mimo rzeczywiście może ukończyć zadanie, ale problem w tym, że robi to źle. Poniżej subiektywne, niekwantyfikowane podzielenie się wrażeniami z mimo2.5pro, tylko w porównaniu z branżowymi wzorcami serii GPT5 i serii opus. Słabe przestrzeganie instrukcji, słaby odzysk, i mimo że ma kontekst 1M, to przy niskim odzysku sens dużego kontekstu jest ograniczony. Nawet gdy w agencie wskazałem użycie procesu rozwoju ATDD, mimo nie wygenerowało dla mnie dokumentacji case ani przypadków testowych. Słabe rozumienie intencji powoduje, że zadanie może od razu na starcie zboczyć z toru. GPT5 i opus na początku sesji zbierają dużo informacji, faza zbierania informacji przy starcie sesji jest wolna, potem szybka. Zaletą tej powolności jest mniejsze odchylenie w rozumieniu intencji, wadą jest wyraźnie większe zużycie tokenów. mimo2.5pro brakuje chęci do zbierania informacji na etapie startu sesji, dlatego uważam, że ten model może wykonywać tylko bardzo małe zadania programistyczne, mimo że ma kontekst 1M. Ponieważ model ma niską chęć do zbierania informacji o środowisku, mimo bardzo słabo wspiera narzędzia na Windows, domyślnie podaje komendy linuksowe, ale jeśli nie jest to konieczne, domyślnie rozwijam na windows dev drive, o GPT5/opus nie wspominając, wzorcowe modele nie mają tego problemu, glm5.1 i DeepSeekv4flash/pro też zachowują się normalnie. Brak ogólnej wiedzy, nie potrafi rozpoznać oczywistych błędów niezgodnych ze zdrowym rozsądkiem, i uparcie brnie dalej. Na koniec zużywa mnóstwo tokenów na absurdalny plan i poprawki, naprawdę lepiej by było wzmocnić chęć budowania kontekstu przez model. Na koniec podsumowując, mimo v2.5 pro ma silną chęć do pracy, słabą chęć do eksploracji, słabą pamięć, słabą ogólną wiedzę, słabą logikę, słabe wsparcie dla Windows, jest modelem niewiele wnoszącym. Choć dziękuję prezesowi Lei za podarowany plan tokenów, to niestety w porównaniu z GPT5 to jak różnica między pilnym uczniem szkoły podstawowej a doktorem, w ogóle nie jest to te 80% możliwości, o których mówią niektórzy. Moje subiektywne doświadczenia to wszystko zadania programistyczne, około 10 zapytań, zużyło 6% pakietu pro za 329 yuanów, szacunkowo pakiet za 329 yuanów w moim scenariuszu użycia pozwala tylko na 200 zapytań. Poza jedną akceptowalną prostą modyfikacją pojedynczej strony, wszystkie inne implementacje zostały wycofane. Może to model odpowiedni do pisania tekstów? W każdym razie nie nadaje się do pisania kodu.
