来自@cline用户在grok-code-fast-1上的迷人数据 背景："sonic"是@xAI几周前向Cline用户发布的隐秘模型。反馈实话说并不好。工具使用错误、推理问题、普遍不可靠。 快进到本周，情绪完全翻转。用户表示grok-code-fast"感觉与我测试的sonic完全不同"，并且"比gpt5-mini更好"。 技术改进显著： >工具调用错误大幅减少 >规划模式下成功复杂数据库迁移的推理能力更强（"奇怪的无痛"模式变更）可靠的代码生成，迭代次数更少，特别是在Go编程方面表现强劲。 但最有趣的是：用户正在积极地从gpt-5-mini切换到grok，因为其性能更优。一位用户指出"工具使用错误比Sonic少得多，这是最大的变化"。 另一位用户称其"与sonnet 3.5不相上下"，同时"速度极快"，在提供速度的同时保持质量。值得注意的是，sonnet 3.5仍然是一个非常好的模型。 免费访问（延长至9月10日）正在推动快速采用，但这种质量模型的长期定价在定位上是显著的：每百万输入令牌$0.20，每百万输出令牌$1.50。 这使得grok-code-fast在免费期结束后仍有可能成为最具成本效益的前沿级编码模型。 Sonic到Grok的转变展示了Cline复杂工具使用、大量上下文摄取和diff编辑数据对训练前沿编码模型的价值。