NeterOster

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@1999_eth 有点幽默了，首先 Codex 核心(cli/app-server)开源，你逆向了个啥？其次，不发这两个工具是因为不是所有提供商都有这两个工具啊，有人在 Codex 用其他提供商/模型的，这也不是什么「降智」。另外需要启用联网工具只需要把提供商名改为OpenAI即可...这样Codex就知道你用的是官方渠道或转发

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@rich_matt Gemini 的新知识（>2024）已经落后GPT了，即使考虑全部知识，长尾知识召回目前我测下来已经不明显强于5.6Sol了（只不过它比较爱联想，如果明确召回内容未必能领先了）。今年早期我也是爱信等，现在只能说爱咋地咋地吧做出东西来��说

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@iruletheworldmo It's not about memory and session. effort Extra High = xhigh, juice = 128 is the initial and *correct* value.

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@iruletheworldmo What issue? Xhigh = 128, max = 960 is correct.

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@blingdivinity In fact, I earlier tested this on GPT-5.4: injecting Juice via the developer prompt still produced statistically significantly fewer reasoning tokens than the effort parameter—though that only speaks for 5.4.

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@blingdivinity Yes, it may well think longer; in fact, simply asking the model to "think carefully" also yields a statistically significant increase in thinking time. But that doesn't prove it matches the Juice in the real system prompt, unless you can back it up with data.

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@StevanBoljevic @Lentils80 It's just a unitless value in the system prompt. OpenAI likely used a juice-aware approach in training to make Juice softly correlated with the actual reasoning effort.

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@realNyarime 那个帖子就是我发的，凌晨的时候又调了，现在max只剩128了

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@ApriloneHS @realNyarime 凌晨又调了，现在max 128

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@AstroHanRay @pvncher 本身 API 和 Codex 订阅就是两个不同的产品，我不明白为什么这么多人搞不清楚

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@soniox_ai Great! I like soniox STT models and it's really great that you frequently updating it to make it better (v5). In fact I do believe you are making the best STT models in the world (keep it up!) but not getting enough attention.

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@johnsontrades_ @theo flash model w/ 9$ output haha🤣

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@vista8 *只有英中能看，一旦其他语言当场被低价LLM爆杀

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@yvbbrjdr 有没有一种可能openai api的tpm是算输入的... 每个请求200k的话tps不需要非常夸张就能打出limit

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@Conbenksl @fkysly 而且这玩意反代起来根本没难度，简单用甚至不用什么sub2api，请求地址就是 https://t.co/smhyIngkcA apikey就是账号的access key，从codex auth.json复制出来，直接调用就行了

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@Conbenksl @fkysly 并不会，这甚至是被鼓励的，以前2api还验系统提示词，后来openclaw那事过后直接不验了，现在逆出来就是和纯血API完全一样的，各种特性都有，当时oai的意思是不像A\一样会那么小气不让在其他地方用

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@tison1096 其实缺乏明确的量化指标也未必就不能做，dynamic rubrics RL 就是一条前景方向，目前发展也比较快（当然了其实目前SOTA LLM肯定用了类似技术，不然不可能到现在的水平），未来也未必不会有更好的方法. 我之前也对LLM能不能真正创新持悲观态度，但深入了解了一些工作+回顾历史之后，我想说还是保持敬畏

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@Jiaxi_Cui 这个模型在常见语言上爆杀whisper之流是没大问题的，小语种没试过

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@Jiaxi_Cui 冷知识：soniox v4，多语言 SOTA 转录模型仅需 0.1$/h（异步）、0.12$/h（实时）