Datos fascinantes de usuarios @cline en grok-code-fast-1 contexto: "Sonic" fue el modelo sigiloso de @xAI que lanzamos a los usuarios de Cline hace unas semanas. Honestamente, los comentarios no fueron muy buenos. errores de uso de herramientas, problemas de razonamiento, falta de confiabilidad general. Avance rápido hasta esta semana y el sentimiento ha cambiado por completo. los usuarios dicen que grok-code-fast "se siente como un modelo completamente diferente al Sonic que estaba probando" y "mejor que GPT5-MINI" Las mejoras técnicas son notables: > importante reducción de errores de llamada a herramientas >mejores capacidades de razonamiento para el modo de planificación migraciones de bases de datos complejas exitosas (cambios de esquema "extrañamente indoloros") generación de código confiable con menos iteraciones particularmente fuerte con la programación de Go pero esto es lo más interesante: los usuarios están cambiando activamente DE gpt-5-mini A grok debido a un rendimiento superior. un usuario señaló "muyyyyy menos errores de uso de herramientas que Sonic, que es el mayor cambio" Otro lo llamó "a la par con el soneto 3.5" mientras era "extraordinariamente rápido", manteniendo la calidad mientras entregaba velocidad. Cabe señalar que el soneto 3.5 sigue siendo un modelo realmente bueno. el acceso gratuito (extendido hasta el 10 de septiembre) está impulsando una rápida adopción, pero el precio a largo plazo para un modelo de esta calidad es posicionalmente notable: $ 0.20 por millón de tokens de entrada y $ 1.50 por millón de tokens de salida Esto posiciona a Grok-Code-Fast como el modelo de codificación de clase fronteriza potencialmente más rentable incluso cuando finaliza el período gratuito. la transformación de Sonic a Grok demuestra cuán valioso es el uso de herramientas complejas de Cline, la ingesta masiva de contexto y los datos de edición de diferencias para entrenar modelos de codificación de frontera.