好久没玩DO了 Digitalocean-TG机器人
刚撸个DO的号，想着好管理一点
github.com
GitHub - xkatld/digitalocean-tgbot: 基于 Go 语言实现的 DigitalOcean 资源管理 Telegram 机器人。
基于 Go 语言实现的 DigitalOcean 资源管理 Telegram 机器人。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 洗头佬)
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刚撸个DO的号，想着好管理一点
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codex插件的401
如题。用自己账号登录的还在401，还以为配置错误。最后的解决办法是删了已有的config.toml，重启软件就行了。 🥲 被自己蠢到
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via LINUX DO - 最新话题 (author: yuan lin)
如题。用自己账号登录的还在401，还以为配置错误。最后的解决办法是删了已有的config.toml，重启软件就行了。 🥲 被自己蠢到
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via LINUX DO - 最新话题 (author: yuan lin)
小米汽车：春节期间因车辆故障导致的抛锚，可获 500 元打车券及异地送车支持，并可报销最高 1500 元的单程交通费与 500 元住宿费。
小米汽车发布春节出行保障计划，覆盖全国 158 座城市
2 月 6 日，小米汽车 CEO 雷军发布春节出行服务保障计划，服务周期自 2 月 9 日起至 3 月 3 日止。该计划提供 24 小时免费道路救援、7×24 小时上门补胎及线上响应服务。针对因车辆故障导致的抛锚，用户可获 500 元打车券及异地送车支持，并可报销最高 1500 元的单程交通费与 500 元住宿费。
春节期间，小米汽车在全国 158 座城市的 275 家服务中心将保持正常营业，提供机电维修、移动上门快修及事故车接收服务，其官方 APP 商城亦同步维持运营。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 雪梨纽西兰希思露甘奶迪)
小米汽车发布春节出行保障计划，覆盖全国 158 座城市
2 月 6 日，小米汽车 CEO 雷军发布春节出行服务保障计划，服务周期自 2 月 9 日起至 3 月 3 日止。该计划提供 24 小时免费道路救援、7×24 小时上门补胎及线上响应服务。针对因车辆故障导致的抛锚，用户可获 500 元打车券及异地送车支持，并可报销最高 1500 元的单程交通费与 500 元住宿费。
春节期间，小米汽车在全国 158 座城市的 275 家服务中心将保持正常营业，提供机电维修、移动上门快修及事故车接收服务，其官方 APP 商城亦同步维持运营。
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出一个cc的小白配置教程
大佬可以无视这个教程，主要是给小白看的
拿到中转站的接口地址和密钥
我使用的中转站是：https://wzw.pp.ua/
谷歌签到插件用的：GitHub - qixing-jk/all-api-hub: 统一管理第三方 AI 聚合中转站与自建 New API：自动识别账号、查看余额、同步模型、管理密钥，全平台与云端备份 | Unified management of third-party AI aggregation transfer stations and self-built New API: automatic account identification, balance viewing, model synchronization, key management, and full-platform and cloud backup
软件管理用的：CC Switch GitHub - farion1231/cc-switch: A cross-platform desktop All-in-One assistant tool for Claude Code, Codex, OpenCode & Gemini CLI.
模型留空是可以在claude里面去选，其余的也是这样的方法去配置
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via LINUX DO - 最新话题 (author: linux_user)
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大佬可以无视这个教程，主要是给小白看的
拿到中转站的接口地址和密钥
我使用的中转站是：https://wzw.pp.ua/
谷歌签到插件用的：GitHub - qixing-jk/all-api-hub: 统一管理第三方 AI 聚合中转站与自建 New API：自动识别账号、查看余额、同步模型、管理密钥，全平台与云端备份 | Unified management of third-party AI aggregation transfer stations and self-built New API: automatic account identification, balance viewing, model synchronization, key management, and full-platform and cloud backup
软件管理用的：CC Switch GitHub - farion1231/cc-switch: A cross-platform desktop All-in-One assistant tool for Claude Code, Codex, OpenCode & Gemini CLI.
模型留空是可以在claude里面去选，其余的也是这样的方法去配置
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微信真鸡贼，屏蔽了千问的口令后才屏蔽了元宝的口令
元宝的链接是一天后被用户投诉太多屏蔽了，不过还可以通过口令复制
千问活动今天上线来势汹汹，当天口令都不能复制了，然后为了看起来公平，把元宝口令也屏蔽了
怎么说呢，就好像岳不群伪君子，不过要点脸起码也是好的
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via LINUX DO - 最新话题 (author: cabudon)
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元宝的链接是一天后被用户投诉太多屏蔽了，不过还可以通过口令复制
千问活动今天上线来势汹汹，当天口令都不能复制了，然后为了看起来公平，把元宝口令也屏蔽了
怎么说呢，就好像岳不群伪君子，不过要点脸起码也是好的
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现在codex在windows上的使用有优化了吗
之前额总是写一堆ps命令（还写不对）mcp也启动不了
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 小白)
之前额总是写一堆ps命令（还写不对）mcp也启动不了
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 小白)
openclaw在win11下的全部配置文件在哪个目录下呢
打包哪个目录可以无缝迁移
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 小白)
打包哪个目录可以无缝迁移
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 小白)
5.3-Codex 必须正名了！！ 附带求佬分享VS code插件端技巧
如官方宣发，这个图是真的，同样准确率，token节省很多，因此速度快的不是一点半点。
我测了一些简单任务，基本比之前快一倍的速度。
此外求佬分享下VS code的codex插件的技巧啥的，因为本人没办法沉浸式vibe coding，代码必须自己过一遍+手动调优，修改什么的。因此只能用vscode搭配插件端，没办法纯粹cli直接“黑盒”搞定一切。
顺便吐槽这个汉化。。。
打开plan 模式，右下角 会显示套餐，实则是汉化问题，应该显示 plan，表示规划，但是汉化成了plan订阅…plan表示成套餐了。。。
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via LINUX DO - 最新话题 (author: 哈基米基哈基_米基米基哈)
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如官方宣发，这个图是真的，同样准确率，token节省很多，因此速度快的不是一点半点。
我测了一些简单任务，基本比之前快一倍的速度。
此外求佬分享下VS code的codex插件的技巧啥的，因为本人没办法沉浸式vibe coding，代码必须自己过一遍+手动调优，修改什么的。因此只能用vscode搭配插件端，没办法纯粹cli直接“黑盒”搞定一切。
顺便吐槽这个汉化。。。
打开plan 模式，右下角 会显示套餐，实则是汉化问题，应该显示 plan，表示规划，但是汉化成了plan订阅…plan表示成套餐了。。。
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当我把:distorted_face:装进win11的文件夹 be like:
:distorted_face:
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Canadew)
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:distorted_face:
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GPT-5.3-Codex 正式发布 编程性能再攀新高
OpenAI首席执行官Sam Altman宣布：“GPT-5.3-Codex正式发布！编程性能再攀新高：SWE-Bench Pro评测达57%、TerminalBench 2.0达76%、OSWorld达64%；支持任务中实时调控与动态更新；运行效率跃升：完成同等任务，令牌消耗量较5.2-Codex减少超一半，单令牌处理速度提升超25%；具备成熟的计算机实操能力。”
他还表示，“这是我们首款在安全防护框架的网络安全维度获评“高等级”的模型。目前，我们正试点推出可信访问框架，并投入1000万美元API额度，助力网络安全防御体系的加速建设。”
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Cora Tracy)
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OpenAI首席执行官Sam Altman宣布：“GPT-5.3-Codex正式发布！编程性能再攀新高：SWE-Bench Pro评测达57%、TerminalBench 2.0达76%、OSWorld达64%；支持任务中实时调控与动态更新；运行效率跃升：完成同等任务，令牌消耗量较5.2-Codex减少超一半，单令牌处理速度提升超25%；具备成熟的计算机实操能力。”
他还表示，“这是我们首款在安全防护框架的网络安全维度获评“高等级”的模型。目前，我们正试点推出可信访问框架，并投入1000万美元API额度，助力网络安全防御体系的加速建设。”
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记一次对 Opus 4.6、5.3 Codex、Step-3.5-Flash、Qwen3-Coder-Next 等真实项目需求的横向评测
项目
这是一个 Unity C# 项目，我进行测试的是一份皮肤系统需求案，我已经做了好预制体，而模型需要编写代码。
本次与上一次评测的项目和环境都完全一致： 记一次对 Claude、GPT、Gemini、GLM、Kimi、Minimax、DeepSeek 真实项目需求的横向评测
所以在评级时会参考上次的成绩合并进行评级。
本次有一个评审方式的变化，完成度我会使用 GPT-5.3-Codex(xhigh) 进行审查，会比人工审查更全面，可以说这次的评分比上次严格了非常多，以下是审查提示：
详细 (click for more details)
模型来源
● Step-3.5-Flash: 官方 API
● Qwen3-Coder-Next: OpenRouter(chutes)
● GPT-5.3-Codex: Codex 逆向 API (ChatGPT Team 订阅)
● Claude-Opus-4.6: 宣称官方 Claude Code 的中转站。
速度
● Step-3.5-Flash: 6 分钟
● Qwen3-Coder-Next: 9 分钟
● GPT-5.3-Codex(xhigh): 16 分钟
● GPT-5.3-Codex(high): 16 分钟（触发了一次上下文压缩）
● GPT-5.3-Codex(medium): 10 分钟
● Claude-Opus-4.6(Max): 26 分钟
令牌数
● Step-3.5-Flash: 3.06M (¥0.5)
● Qwen3-Coder-Next: 2.99M (¥1.56)
● GPT-5.3-Codex(xhigh): 未统计，体感上确实少了很多，额度用得也更少了。
● GPT-5.3-Codex(high): 总共尝试两次，都触发了上下文压缩，很不正常。
● GPT-5.3-Codex(medium): 与 xhigh 相同。
● Claude-Opus-4.6(Max): 3.50M
代码行数
● Step-3.5-Flash: （又没看，实在抱歉）
● Qwen3-Coder-Next: +1701, -6
● GPT-5.3-Codex(xhigh): +1600, -6
● GPT-5.3-Codex(high): +1452, -10
● GPT-5.3-Codex(medium): +1318, -5
● Claude-Opus-4.6(Max): +1592, -6
完成度
Step-3.5-Flash
审查结论: 存在编译阻断 + 核心功能回退。
详细 (click for more details)
Qwen3-Coder-Next
审查结论: 存在编译阻断 + 核心功能回退。
详细 (click for more details)
GPT-5.3-Codex(xhigh)
审查结论: 存在极个别小错误，与 GPT-5.2(xhigh) 相当。
详细 (click for more details)
GPT-5.3-Codex(high)
审查结论: 存在逻辑错误。
详细 (click for more details)
GPT-5.3-Codex(medium)
审查结论: 存在逻辑错误。
详细 (click for more details)
Claude-Opus-4.6(Max)
审查结论:
详细 (click for more details)
代码质量
Step-3.5-Flash
● 代码架构与美观：看着挺工整的。
● 注释程度：行间注释多，文档级注释也挺多。
● 防御性编程：正常，该判空的地方都有做。
Qwen3-Coder-Next
● 代码架构与美观：有一些地方扩展性看起来很低。
● 注释程度：行间注释多，文档级注释也挺多。
● 防御性编程：正常，该判空的地方都有做。
GPT-5.3-Codex(xhigh/high/medium)
● 代码架构与美观：看着挺好。
● 注释程度：竟然几乎没有任何注释？！与 5.2 系列的行为不同。
● 防御性编程：正常，该判空的地方都有做。
Claude-Opus-4.6(Max)
● 代码架构与美观：看着挺好。
● 注释程度：满满的 Claude 味，行间注释很多，也几乎都有文档级注释。
● 防御性编程：正常，该判空的地方都有做。
最终总结
Tier 3
● Step-3.5-Flash
● Qwen3-Coder-Next
Tier 2
● 无。
Tier 1
● GPT-5.3-Codex(high)
● GPT-5.3-Codex(medium)
项目
这是一个 Unity C# 项目，我进行测试的是一份皮肤系统需求案，我已经做了好预制体，而模型需要编写代码。
本次与上一次评测的项目和环境都完全一致： 记一次对 Claude、GPT、Gemini、GLM、Kimi、Minimax、DeepSeek 真实项目需求的横向评测
所以在评级时会参考上次的成绩合并进行评级。
本次有一个评审方式的变化，完成度我会使用 GPT-5.3-Codex(xhigh) 进行审查，会比人工审查更全面，可以说这次的评分比上次严格了非常多，以下是审查提示：
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模型来源
● Step-3.5-Flash: 官方 API
● Qwen3-Coder-Next: OpenRouter(chutes)
● GPT-5.3-Codex: Codex 逆向 API (ChatGPT Team 订阅)
● Claude-Opus-4.6: 宣称官方 Claude Code 的中转站。
速度
● Step-3.5-Flash: 6 分钟
● Qwen3-Coder-Next: 9 分钟
● GPT-5.3-Codex(xhigh): 16 分钟
● GPT-5.3-Codex(high): 16 分钟（触发了一次上下文压缩）
● GPT-5.3-Codex(medium): 10 分钟
● Claude-Opus-4.6(Max): 26 分钟
令牌数
● Step-3.5-Flash: 3.06M (¥0.5)
● Qwen3-Coder-Next: 2.99M (¥1.56)
● GPT-5.3-Codex(xhigh): 未统计，体感上确实少了很多，额度用得也更少了。
● GPT-5.3-Codex(high): 总共尝试两次，都触发了上下文压缩，很不正常。
● GPT-5.3-Codex(medium): 与 xhigh 相同。
● Claude-Opus-4.6(Max): 3.50M
代码行数
● Step-3.5-Flash: （又没看，实在抱歉）
● Qwen3-Coder-Next: +1701, -6
● GPT-5.3-Codex(xhigh): +1600, -6
● GPT-5.3-Codex(high): +1452, -10
● GPT-5.3-Codex(medium): +1318, -5
● Claude-Opus-4.6(Max): +1592, -6
完成度
Step-3.5-Flash
审查结论: 存在编译阻断 + 核心功能回退。
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Qwen3-Coder-Next
审查结论: 存在编译阻断 + 核心功能回退。
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GPT-5.3-Codex(xhigh)
审查结论: 存在极个别小错误，与 GPT-5.2(xhigh) 相当。
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GPT-5.3-Codex(high)
审查结论: 存在逻辑错误。
详细 (click for more details)
GPT-5.3-Codex(medium)
审查结论: 存在逻辑错误。
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Claude-Opus-4.6(Max)
审查结论:
详细 (click for more details)
代码质量
Step-3.5-Flash
● 代码架构与美观：看着挺工整的。
● 注释程度：行间注释多，文档级注释也挺多。
● 防御性编程：正常，该判空的地方都有做。
Qwen3-Coder-Next
● 代码架构与美观：有一些地方扩展性看起来很低。
● 注释程度：行间注释多，文档级注释也挺多。
● 防御性编程：正常，该判空的地方都有做。
GPT-5.3-Codex(xhigh/high/medium)
● 代码架构与美观：看着挺好。
● 注释程度：竟然几乎没有任何注释？！与 5.2 系列的行为不同。
● 防御性编程：正常，该判空的地方都有做。
Claude-Opus-4.6(Max)
● 代码架构与美观：看着挺好。
● 注释程度：满满的 Claude 味，行间注释很多，也几乎都有文档级注释。
● 防御性编程：正常，该判空的地方都有做。
最终总结
Tier 3
● Step-3.5-Flash
● Qwen3-Coder-Next
虽然我在期待奇迹，但是对于这两个小参数模型来说不能要求太高，Step-3.5-Flash 的速度真的令人惊艳，但是效果还是 GLM 4.7 最好。
过往模型：
● DeepSeek V3.2
● GLM 4.7
● Minimax M2.1
● Gemini 3 Pro
● Gemini 3 Flash
● GPT 5.1 Codex mini(medium)
Tier 2
● 无。
待补充。
过往模型：
● Kimi K2.5
Tier 1
● GPT-5.3-Codex(high)
● GPT-5.3-Codex(medium)
linux.do
记一次对 Opus 4.6、5.3 Codex、Step-3.5-Flash、Qwen3-Coder-Next 等真实项目需求的横向评测 项目 这是一个 Unity C# 项目，我进行测试的是一份皮肤系统需求案，我已经做了好预制体，而模型需要编写代码。 本次与上一次评测的项目和环境都完全一致： 记一次对 Claude、GPT、Gemini、GLM、Kimi、Minimax、DeepSeek 真实项目需求的横向评测 所以在评级时会参考上次的成绩合并进行评级。 本次有一个评审方式的变化，完成度我会使用…
● Claude Opus 4.6(Max)
Claude Opus 4.6 等了一个多小时才测好，这其中主要是因为出现了几次中断，为了不影响最终效果共测试了三遍。
这次 Opus 的表现令我不敢相信，可以说是大失所望，测试的三遍中每个都花了 20 分钟以上，而且每次前 20 分钟都基本上花在了探索代码库。
可以看出 Opus 4.6 很倾向于探索代码库。
但是最终效果却只能说和 Opus 4.5 没有什么差距：
● Type 枚举未转换的问题在 Opus 4.5 也犯了。
● 未在显示称号时更新建筑的预览也是 Opus 4.5 就有的错误。
这种结果我不想相信，所以我甚至给它开了个后门：
允许它再检查一遍，结果是：
Tier 0
● GPT-5.3-Codex(xhigh)
但可以接受，毕竟花费的时间真的可以感觉到少了，如果忽略网络的影响，与上次的时间相比缩短了一倍，复杂需求时，GPT 5.3 Codex 可以成为首选模型。
----------------------
本次使用自己开发的 VS Code 插件做到在 Copilot 中使用以上模型： GitHub - smallmain/vscode-unify-chat-provider: Integrate multiple LLM API providers into VS Code's GitHub Copilot Chat using the Language Model API. Aggregates the latest free mainstream models, configurable in just a few steps! One-click use of your Claude Code, Gemini CLI, Antigravity, Github Copilot, Qwen Code, OpenAI CodeX (ChatGPT Plus/Pro), iFlow CLI account quotas.
在 VS Code v1.109.0 版本中，Copilot 有很多新特性和优化，大家可以试一试。
这次 Opus 4.6 和 5.3 Codex 的发布，我也将插件进行了第一时间的完全适配，并非改一改模型 ID 就是适配了，这并不能发挥出模型的最大潜力，所以已将官方 API 规范中针对 Opus 4.6 新增的字段都进行了适配：
● Adaptive thinking
● Max effort thinking
如果对佬友们有帮助，请给我一个 Star，感谢！
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via LINUX DO - 热门话题 (author: SmallMain)
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GPT-5.3-Codex(high) 尝试了两次，因为每次都触发了上下文压缩，这不应该出现，所以又给了一次机会，但依然有相同的问题。检查之后发现它读取了很多 .prefab 文件，这些文件既不太可读，也不应该被读取，因为需求案已经提供了预制体结构。
过往模型：
● GPT 5.2(medium)
● GPT 5.2 Codex(xhigh)
● Claude Opus 4.5
● Claude Sonnet 4.5
Claude Opus 4.6 等了一个多小时才测好，这其中主要是因为出现了几次中断，为了不影响最终效果共测试了三遍。
这次 Opus 的表现令我不敢相信，可以说是大失所望，测试的三遍中每个都花了 20 分钟以上，而且每次前 20 分钟都基本上花在了探索代码库。
可以看出 Opus 4.6 很倾向于探索代码库。
但是最终效果却只能说和 Opus 4.5 没有什么差距：
● Type 枚举未转换的问题在 Opus 4.5 也犯了。
● 未在显示称号时更新建筑的预览也是 Opus 4.5 就有的错误。
这种结果我不想相信，所以我甚至给它开了个后门：
允许它再检查一遍，结果是：
Tier 0
● GPT-5.3-Codex(xhigh)
依然是王者，需要说的是出现了两个小错误，这两个错误在 GPT 5.2 时没有。
过往模型：
● GPT 5.2(xhigh)
但可以接受，毕竟花费的时间真的可以感觉到少了，如果忽略网络的影响，与上次的时间相比缩短了一倍，复杂需求时，GPT 5.3 Codex 可以成为首选模型。
----------------------
本次使用自己开发的 VS Code 插件做到在 Copilot 中使用以上模型： GitHub - smallmain/vscode-unify-chat-provider: Integrate multiple LLM API providers into VS Code's GitHub Copilot Chat using the Language Model API. Aggregates the latest free mainstream models, configurable in just a few steps! One-click use of your Claude Code, Gemini CLI, Antigravity, Github Copilot, Qwen Code, OpenAI CodeX (ChatGPT Plus/Pro), iFlow CLI account quotas.
在 VS Code v1.109.0 版本中，Copilot 有很多新特性和优化，大家可以试一试。
这次 Opus 4.6 和 5.3 Codex 的发布，我也将插件进行了第一时间的完全适配，并非改一改模型 ID 就是适配了，这并不能发挥出模型的最大潜力，所以已将官方 API 规范中针对 Opus 4.6 新增的字段都进行了适配：
● Adaptive thinking
● Max effort thinking
如果对佬友们有帮助，请给我一个 Star，感谢！
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via LINUX DO - 热门话题 (author: SmallMain)
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5.3-codex很强，是codex后缀模型最好用的一次
昨晚以为奥特曼就是说说而已，没想到5.3-codex终于端出来了（感谢
早上看到佬发的帖子：https://linux.do/t/topic/1571133
升级了codex cli，我勒个一晚上更了三个版本啊
示例：
我之前找codex cli的压缩机制时，跟5.2需要讨论两三轮才能找对问题、还需要我自己看代码总结结论，现在gpt-5.3-codex只需要一句话（拉新仓库重新问的，没有缓存）
然后不到2分钟结论直接甩给我了，非常之精准啊！(一句话就能干我+gpt5.2半个小时的活啊)
258k? 272k? 400k? 浅析codex的上下文与压缩机制 开发调优
目前的缺点
free号还没上，所以公益站调用不起来，给奥特曼点时间 :bili_057:
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via LINUX DO - 热门话题 (author: zj.z)
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昨晚以为奥特曼就是说说而已，没想到5.3-codex终于端出来了（感谢
A/）早上看到佬发的帖子：https://linux.do/t/topic/1571133
升级了codex cli，我勒个一晚上更了三个版本啊
示例：
我之前找codex cli的压缩机制时，跟5.2需要讨论两三轮才能找对问题、还需要我自己看代码总结结论，现在gpt-5.3-codex只需要一句话（拉新仓库重新问的，没有缓存）
然后不到2分钟结论直接甩给我了，非常之精准啊！(一句话就能干我+gpt5.2半个小时的活啊)
258k? 272k? 400k? 浅析codex的上下文与压缩机制 开发调优
0. 从这两个话题出发，看了下codex的代码 0.1 Codex可以超过context length limit继续使用 0.2 简单解释一下codex的上下文大小1. 长话短说篇 gpt-5.2自动触发压缩的窗口 272k*0.9 = 244.8k gpt-5.2显示的窗口272k*0.95 = 258k gpt-5.2实际的窗口：400k gpt5.2能否关闭自动压缩：目前不能，但可…
目前的缺点
free号还没上，所以公益站调用不起来，给奥特曼点时间 :bili_057:
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为什么论坛会有这么多所谓“中美Ai大战”，"差距"
还一直堂而皇之地贴出一个“对比图” 这两对比的是一个东西吗？国外不做营销，不做推广吗？要对比就正经对比所谓的推广手段，营销手段；对比国内模型性能差距；不要对比什么老美发模型，我们发营销。国内是最近不发模型还是怎么吗，首页一堆这种帖子，看得都烦人。还以到了X看到一堆营销号，一股子老年意林味
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via LINUX DO - 热门话题 (author: lizzeight)
还一直堂而皇之地贴出一个“对比图” 这两对比的是一个东西吗？国外不做营销，不做推广吗？要对比就正经对比所谓的推广手段，营销手段；对比国内模型性能差距；不要对比什么老美发模型，我们发营销。国内是最近不发模型还是怎么吗，首页一堆这种帖子，看得都烦人。还以到了X看到一堆营销号，一股子老年意林味
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【兰兰】各位，请动动脑子！
各位……
现在站点里每天都有海量的帖子。类似于
● “XXX公益站这是用不了了么？”
● “XXX公益站为什么用不了？”
● “为什么我之前可以，现在不行”
我们现在QQ群里天天都在截这些帖子的图——看乐子！
我们并非不允许提问，相反，我们实际上提倡提问。
毕竟倘如你的提问有价值，并被回复以后。会对后人有很大的帮助。
但是，这并不代表着你可以随便提问，不代表你可以放弃自己动脑的能力！
亲爱的佬友。搜索引擎真的是个好东西。LinuxDo社区最顶部也有搜索框，你的问题99%会重复，请你在提问前多搜索一下……可以么？
在这里，让我给你提供一点点自己排查问题的方法。
1. 搜索，把你的报错、操作、配置截图，发给你喜欢用的AI，询问它这个报错的原因。
2. 对比，经常问"为什么之前可以，现在不行"/“为什么这个供应商可以那个不行？”。那就请自问，这两个有什么区别？这里面有什么区别？自己找不到区别的话，请甩给AI，让它帮你找。
3. 合理使用cc、cx、oc等工具。现在cc真的挺好用了，如果cx等出现配置问题，就让cc帮你配置。
现在是AI时代了……多借助AI的能力喵！！！
更多的，也建议你查看薄荷佬这篇帖子，写的真的很好！
----------------------
以及……兰兰有时候也做事不过脑子……马上改，马上改qwq
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 兰兰)
各位……
现在站点里每天都有海量的帖子。类似于
● “XXX公益站这是用不了了么？”
● “XXX公益站为什么用不了？”
● “为什么我之前可以，现在不行”
我们现在QQ群里天天都在截这些帖子的图——看乐子！
我们并非不允许提问，相反，我们实际上提倡提问。
毕竟倘如你的提问有价值，并被回复以后。会对后人有很大的帮助。
但是，这并不代表着你可以随便提问，不代表你可以放弃自己动脑的能力！
亲爱的佬友。搜索引擎真的是个好东西。LinuxDo社区最顶部也有搜索框，你的问题99%会重复，请你在提问前多搜索一下……可以么？
在这里，让我给你提供一点点自己排查问题的方法。
1. 搜索，把你的报错、操作、配置截图，发给你喜欢用的AI，询问它这个报错的原因。
2. 对比，经常问"为什么之前可以，现在不行"/“为什么这个供应商可以那个不行？”。那就请自问，这两个有什么区别？这里面有什么区别？自己找不到区别的话，请甩给AI，让它帮你找。
3. 合理使用cc、cx、oc等工具。现在cc真的挺好用了，如果cx等出现配置问题，就让cc帮你配置。
现在是AI时代了……多借助AI的能力喵！！！
更多的，也建议你查看薄荷佬这篇帖子，写的真的很好！
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以及……兰兰有时候也做事不过脑子……马上改，马上改qwq
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 兰兰)
【JarvisAPI】已维护完毕 并已开放注册
各位佬友久等了；贾维斯已维护完毕；并且开放注册了（仅限2级以上的佬友）。这个限制后面看具体情况再做调整吧。大家用起来吧！
新增2个备用域名：
jarvis.738293.xyz
New API
OpenAI 接口聚合管理，支持多种渠道包括 Azure，可用于二次分发管理 key，仅单可执行文件，已打包好 Docker 镜像，一键部署，开箱即用
jarvis.ccwu.cc
New API
OpenAI 接口聚合管理，支持多种渠道包括 Azure，可用于二次分发管理 key，仅单可执行文件，已打包好 Docker 镜像，一键部署，开箱即用
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 沈超)
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各位佬友久等了；贾维斯已维护完毕；并且开放注册了（仅限2级以上的佬友）。这个限制后面看具体情况再做调整吧。大家用起来吧！
新增2个备用域名：
jarvis.738293.xyz
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OpenAI 接口聚合管理，支持多种渠道包括 Azure，可用于二次分发管理 key，仅单可执行文件，已打包好 Docker 镜像，一键部署，开箱即用
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开源25天，GitHub突破2000Star🎉
● 在线体验地址： https://nginx-pulse.kaisir.cn/
● GitHub 地址： GitHub - likaia/nginxpulse: 轻量级 Nginx 访问日志分析与可视化面板，提供实时统计、PV 过滤、IP 归属地与客户端解析。
● dockerhub 地址： magiccoders/nginxpulse - Docker Image
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 神奇的程序员)
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● GitHub 地址： GitHub - likaia/nginxpulse: 轻量级 Nginx 访问日志分析与可视化面板，提供实时统计、PV 过滤、IP 归属地与客户端解析。
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一堆人嘲讽千问的宣发，看着真的很烦。
宣发这事儿，各家都有各家的花招。提前预热、发布会吹一吹、刷点榜单、找KOL投放（oai的gpt-5和gemini3各种预热了真的很久，grok更是被马斯克花式吹，claude反华营销我都不知道怎么说）……这些说白了都是常规操作。你可以不喜欢某一种，但如果只对“阿里送奶茶”格外上纲上线，我确实有点无语：
阿里做电商和外卖，联合自家业务真金白银请大家喝奶茶也还好吧。至少比某些企业起找一堆自媒体硬画一些莫名其妙的前端，比如画个xbox画个鹈鹕骑自行车，搞一堆软广好得多吧。
另外，技术层面也别一概而论。
我不否认海外御四家遥遥领先。但其实 Qwen3 第一版是去年三月的模型，后续虽有更新，基础架构也大概率在一年甚至一年半前就已经定型。拿这种很早就既定架构的模型去对比近几个月的新模型，肯定是没得比的呀，不是同一代的产品。当然，更新慢这确实是阿里团队自己的问题，怨不得别人，菜是原罪。
但这并不等于 Qwen 就差到可以被疯狂嘲讽。
我在高校做科研，也会承接横向纵向项目，和企业、政府、医院等等行业一起做大模型落地。过去一年我这边一直在用 Qwen3 做微调，完全能够支撑真实业务与交付需求。传统行业里，大模型也并不局限于写代码，各种奇奇怪怪的需求都有，很多需求很多实际的场景qwen3-4b微调一下就能解决，对业务效率的提升也是非常巨大的。
还有就是，Qwen 系列最牛逼的地方是模型谱系很完整：从 0.6B、4B、7B 到 235B，从 LLM 到 VLM，再到语音、文生图等多模态能力，覆盖了不同算力、不同成本、不同场景的需求。对TOB TOG落地来说，这种可选项足够多的体系化能力，我认为绝对强过超大模型的单点SOTA的。大家都懂旗舰模型强，很多场景就是底大一级压死人，搞科研的和搞工程的没人想屎上雕花，但很多情况真不是你想上旗舰就能上的。
再往大一点说：大模型的发展与应用真的只能靠闭源吗？
我完全承认闭源模型对上限的探索至关重要，它们在推动 AI 科研与行业高度方面贡献巨大，称得上一句功高至伟，甚至我的科研生涯就是靠着oai 22年底推出chatgpt把NLP带火，而一路起飞的。
但认真想想，通用人工智能是马太效应很强的技术，对人类的替代是前所未有的，如果关键能力长期只掌握在极少数主体手里，垄断与分配问题一定会越来越大，你觉得你会是那个高度竞争下的胜者么？因此，AI一定要做好平权和普惠，绝对不能把命脉掌握在极个别企业手里形成垄断。
与此同时，我国传统工业企业、政府、医院、军工、大型国企央企，以及武警、军队。我接触过的这些场景，没有一个能接受数据外流，几乎也没有哪个场景数据简单、需求单一，拿通用模型直接就能搞定的。对于这些场景想要搞定基本是一企一策、模型要深度定制微调的。能在本地跑、可控可改、成本可承受的开源生态，就是它们接入AI的前提条件。
科技平权与社会普惠不只取决于高度，同样取决于广度。
当这些与社会运行高度相关的系统（医疗、政务、工业、公共安全等）因为AI而系统性提效降本，最终改善的是每个人的日常生活。Qwen们的意义正在这里：让更多行业以更低门槛接入AI，把AI做成更接近高速公路，日常安全，低价医疗这种基础设施式的能力。
关于千问和海外几巨头，我就想到了前段时间炒的很凶的原研药和仿制药。仿原研药效果更好但贵，仿制药可能只有80%-90%的能力但便宜、覆盖面大。这种类比我觉得不是说两者质量标准一样，而是说在成本—效果—覆盖面之间，社会需要多层供给：有些人追最强上限，有些人要稳定可控的大规模落地。大模型生态同样如此。
最后，我觉得吹海外几巨头没问题，真遥遥领先也值得这些夸奖。但也别嘲讽阴阳Qwen们了，AI普惠少不了他们，何况千问也是拿真金白银在请你喝奶茶~
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Alexcc)
宣发这事儿，各家都有各家的花招。提前预热、发布会吹一吹、刷点榜单、找KOL投放（oai的gpt-5和gemini3各种预热了真的很久，grok更是被马斯克花式吹，claude反华营销我都不知道怎么说）……这些说白了都是常规操作。你可以不喜欢某一种，但如果只对“阿里送奶茶”格外上纲上线，我确实有点无语：
阿里做电商和外卖，联合自家业务真金白银请大家喝奶茶也还好吧。至少比某些企业起找一堆自媒体硬画一些莫名其妙的前端，比如画个xbox画个鹈鹕骑自行车，搞一堆软广好得多吧。
另外，技术层面也别一概而论。
我不否认海外御四家遥遥领先。但其实 Qwen3 第一版是去年三月的模型，后续虽有更新，基础架构也大概率在一年甚至一年半前就已经定型。拿这种很早就既定架构的模型去对比近几个月的新模型，肯定是没得比的呀，不是同一代的产品。当然，更新慢这确实是阿里团队自己的问题，怨不得别人，菜是原罪。
但这并不等于 Qwen 就差到可以被疯狂嘲讽。
我在高校做科研，也会承接横向纵向项目，和企业、政府、医院等等行业一起做大模型落地。过去一年我这边一直在用 Qwen3 做微调，完全能够支撑真实业务与交付需求。传统行业里，大模型也并不局限于写代码，各种奇奇怪怪的需求都有，很多需求很多实际的场景qwen3-4b微调一下就能解决，对业务效率的提升也是非常巨大的。
还有就是，Qwen 系列最牛逼的地方是模型谱系很完整：从 0.6B、4B、7B 到 235B，从 LLM 到 VLM，再到语音、文生图等多模态能力，覆盖了不同算力、不同成本、不同场景的需求。对TOB TOG落地来说，这种可选项足够多的体系化能力，我认为绝对强过超大模型的单点SOTA的。大家都懂旗舰模型强，很多场景就是底大一级压死人，搞科研的和搞工程的没人想屎上雕花，但很多情况真不是你想上旗舰就能上的。
再往大一点说：大模型的发展与应用真的只能靠闭源吗？
我完全承认闭源模型对上限的探索至关重要，它们在推动 AI 科研与行业高度方面贡献巨大，称得上一句功高至伟，甚至我的科研生涯就是靠着oai 22年底推出chatgpt把NLP带火，而一路起飞的。
但认真想想，通用人工智能是马太效应很强的技术，对人类的替代是前所未有的，如果关键能力长期只掌握在极少数主体手里，垄断与分配问题一定会越来越大，你觉得你会是那个高度竞争下的胜者么？因此，AI一定要做好平权和普惠，绝对不能把命脉掌握在极个别企业手里形成垄断。
与此同时，我国传统工业企业、政府、医院、军工、大型国企央企，以及武警、军队。我接触过的这些场景，没有一个能接受数据外流，几乎也没有哪个场景数据简单、需求单一，拿通用模型直接就能搞定的。对于这些场景想要搞定基本是一企一策、模型要深度定制微调的。能在本地跑、可控可改、成本可承受的开源生态，就是它们接入AI的前提条件。
科技平权与社会普惠不只取决于高度，同样取决于广度。
当这些与社会运行高度相关的系统（医疗、政务、工业、公共安全等）因为AI而系统性提效降本，最终改善的是每个人的日常生活。Qwen们的意义正在这里：让更多行业以更低门槛接入AI，把AI做成更接近高速公路，日常安全，低价医疗这种基础设施式的能力。
关于千问和海外几巨头，我就想到了前段时间炒的很凶的原研药和仿制药。仿原研药效果更好但贵，仿制药可能只有80%-90%的能力但便宜、覆盖面大。这种类比我觉得不是说两者质量标准一样，而是说在成本—效果—覆盖面之间，社会需要多层供给：有些人追最强上限，有些人要稳定可控的大规模落地。大模型生态同样如此。
最后，我觉得吹海外几巨头没问题，真遥遥领先也值得这些夸奖。但也别嘲讽阴阳Qwen们了，AI普惠少不了他们，何况千问也是拿真金白银在请你喝奶茶~
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Alexcc)
起床了，上了个gpt-5.3-codex
如题，模型名：gpt-5.3-codex。
然后现在gpt的渠道，都是可以用v1/chat端点了，不仅限于response，也就是正常聊天也可以，但是不能瑟瑟喔不能瑟瑟喔
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via LINUX DO - 热门话题 (author: bohe)
如题，模型名：gpt-5.3-codex。
然后现在gpt的渠道，都是可以用v1/chat端点了，不仅限于response，也就是正常聊天也可以，但是不能瑟瑟喔不能瑟瑟喔
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via LINUX DO - 热门话题 (author: bohe)
整理了一些国外有每天免费额度/注册送额度的平台
Nebius
● 模型： 开源模型基本都有。
● 免费额度： GitHub 注册送 1 刀。
● 链接：
SiliconStorm
● 模型： Grok-3 和 DeepSeek。
● 免费额度： 注册送 5 刀。
● 链接：
OpenRouter
● 模型： 有免费模型，但一直在变换。
● 链接：
Sealos
● 特点： 余额可以用于 AI，还可以部署容器。
● 免费额度： 注册送 10 元余额。
● 国际站：
TurboTable
● 模型： GPT、Claude 等。
● 免费额度： 注册送 1M Token。
● 链接：
Akash
● 模型： 国内外开源模型
● 免费额度： 每天有免费额度
● 链接：
Groq
● 模型： 国内外开源模型。
● 免费额度： 每天有免费额度，很多，不要搞号池，封号
● 特点： 速度很快。
● 链接：
Cohere
● 模型： 国内外开源模型。
● 免费额度： 每天有免费额度
● 特点： 速度很快。
● 链接：
英伟达
● 模型 : 开源模型
● 免费额度： 限制80rpm
● 链接：
7 posts - 7 participants
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Xyzen)
Nebius
● 模型： 开源模型基本都有。
● 免费额度： GitHub 注册送 1 刀。
● 链接：
https://studio.nebius.comSiliconStorm
● 模型： Grok-3 和 DeepSeek。
● 免费额度： 注册送 5 刀。
● 链接：
https://chat.siliconstorm.ai/OpenRouter
● 模型： 有免费模型，但一直在变换。
● 链接：
https://openrouter.ai/Sealos
● 特点： 余额可以用于 AI，还可以部署容器。
● 免费额度： 注册送 10 元余额。
● 国际站：
https://cloud.sealos.io/TurboTable
● 模型： GPT、Claude 等。
● 免费额度： 注册送 1M Token。
● 链接：
https://turbotable.ai/Akash
● 模型： 国内外开源模型
● 免费额度： 每天有免费额度
● 链接：
https://chatapi.akash.networkGroq
● 模型： 国内外开源模型。
● 免费额度： 每天有免费额度，很多，不要搞号池，封号
● 特点： 速度很快。
● 链接：
https://groq.com/Cohere
● 模型： 国内外开源模型。
● 免费额度： 每天有免费额度
● 特点： 速度很快。
● 链接：
https://cerebras.ai英伟达
● 模型 : 开源模型
● 免费额度： 限制80rpm
● 链接：
https://build.nvidia.com/7 posts - 7 participants
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via LINUX DO - 最新话题 (author: Xyzen)
openclaw的ssrf和fakeip冲突了，咋整
我内网在路由上用了mihomo的fakeip模式。但在内网mac上的openclaw在调用一些api或者抓取网页的时候就遭遇了ssrf防护，导致失败。
除不用fakeip，有没有其他解决的办法呢。
1 post - 1 participant
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via LINUX DO - 最新话题 (author: marscosmo)
我内网在路由上用了mihomo的fakeip模式。但在内网mac上的openclaw在调用一些api或者抓取网页的时候就遭遇了ssrf防护，导致失败。
[tools] web_fetch failed: Blocked: resolves to private/internal IP address除不用fakeip，有没有其他解决的办法呢。
1 post - 1 participant
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via LINUX DO - 最新话题 (author: marscosmo)