即刻未来

一切皆产品。技术、产品、运营。正在从windows转mac。重新从 0 开始，用 AI 一个产品一个产品地做出来。（欢迎蓝V互关）

[即刻未来 @geekaigc]

退订了 gpt，准备订阅 grok，发现登录grok 必须得订阅，最低档 8 美元，问题是，我的 X 会员是半价4 美元续费的，升级？

[即刻未来 @geekaigc]

@vicroah @kongge_space 之前好像暴露过源码

[即刻未来 @geekaigc]

@hitoku08 @TheMandyA @kongge_space 在谷歌应用商店 PC 端点退款，可以退

[即刻未来 @geekaigc]

@xiaohu google play 订阅的是不是没有 我都取消订阅了 为了薅这个羊毛又续订了 但是账单里没有这个

[即刻未来 @geekaigc]

@ThanksuTrump 我刚取消订阅……

[即刻未来 @geekaigc]

之前 X 上很多人注册 claude用护照做身份验证并订阅会员的，现在怎么样了，稳定吗？

[即刻未来 @geekaigc]

ChatGPT 是 "能力强" 和 "产品化最糙" 同时存在的典型。模型能力确实顶级，但响应速度（工程）、命名体系（商业）、思考透明度（策略）、UI 审美（数据分布）、agent 控制（工程）这五件事，它都做得不算用心 —— 本质是因为 OpenAI 把资源几乎全压在了 "模型智能" 上，产品层和工程层长期粗放。@chatgpt 什么时候能优化掉，再不优化我实在坚持不住要取消订阅了。

[即刻未来 @geekaigc]

@yanhua1010 mac 也出了纳米磨砂屏

[Yihui @yihui_indie]

太干了，基本把自己做产品的底裤都给分享出来了！ https://t.co/sYYq9eOFk0

[即刻未来 @geekaigc]

openai 的操作让人费解，整这么多模型，没一个能拉出来能跟 A 硬刚的，每个模型还有不同的版本，搞的自己还要专门出一个选型指南，这是在训练模型上玩嗨了。openai 实在是缺一个好的产品经理，产品定位，用户体验都不及格。再这么拉下去，也就是起个大早，赶个晚集。

[即刻未来 @geekaigc]

以下是 GPT-6.1 SOL 的结果：
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Codex 里这 8 个 GPT 模型怎么选？

先分清两个维度：数字区分版本，名字提示定位。版本地图不能直接当作能力排行榜。

整理了 3 张手绘图：看关系、看差异、按任务选。

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🌟 GPT-6 Astra：高难度推理、编码与专业工作。
☀️ GPT-6.1 Sol：复杂任务，兼顾能力与成本。

选型建议：疑难分析考虑 Astra；完整功能和跨模块开发先试 Sol。

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🌱 GPT-6.1 Terra：视觉理解、精准电脑操作、自然写作。
🌙 GPT-6 Luna：明确、高频和大批量任务。

选型建议：截图、界面和局部修复先试 Terra；提取、分类和批量整理先试 Luna。

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另四个也要看完整版本名：

GPT-6 Sol：复杂编码与多步骤任务。
GPT-5.6 Sol：5.6 旗舰，复杂专业工作。
GPT-5.6 Terra：平衡能力与成本。
GPT-5.6 Luna：成本敏感的大批量任务。

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同叫 Terra，侧重点也有变化：
5.6 强调能力与成本平衡，6.1 更突出视觉理解和电脑操作。

视觉理解强，不等于设计一定有创意。官方定位也不能代替你自己任务的实际结果。

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用相同输入、相近思考强度比较四件事：完成质量、总耗时、纠正次数、是否收敛。

图中场景是选型建议，并非实测排名。资料截至 2026.10.28，可用性以产品界面为准。

官方选型指南：
https://t.co/9zlNvyC8PQ

[即刻未来 @geekaigc]

以下是 GPT-6.1 Terra给的结果，我的问题是：系统介绍下 gpt 的这几个模型，配上手绘插图，适合我发微博和 x

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Codex 里一排 GPT 模型怎么选？

Astra、Sol、Terra、Luna 各有侧重。我把截图里的 8 个模型整理成一张手绘图和一份选型指南 🧵

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🌟 GPT-6 Astra：面向最难的问题。

适合复杂推理、疑难代码、深度分析，以及需要综合判断的任务。

一句话：问题越复杂、越模糊，越值得试 Astra。

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☀️ GPT-6.1 Sol：复杂任务的主力。

适合产品开发、复杂编码、跨模块功能和专业工作，兼顾能力与成本。

GPT-6 Sol 是上一版。同样的任务，可以优先试 6.1 Sol，再与旧版比较。

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🌱 GPT-6.1 Terra：偏视觉与操作。

适合看截图、分析界面、操作应用、整理文字，以及范围明确的代码修改。

对产品设计师来说，可以先用它看页面、找差异、做局部调整。

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🌙 GPT-6 Luna：适合明确、高频的任务，比如分类、信息提取和简单修改。

📦 GPT-5.6 系列：

Sol：高能力版本
Terra：能力与成本平衡
Luna：高效率、大批量任务
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我的选型顺序：

日常小任务 → Luna / Terra
截图与界面调整 → 6.1 Terra
复杂产品和开发 → 6.1 Sol
高难度推理和决策 → Astra

选型建议只是起点。拿同一个真实任务比较完成质量、耗时和需要纠正的次数，才知道哪个更适合自己。

[cc319 @jackklqu]

马斯克：做事效率高的秘诀是倒推和量化
建议收藏反复观看

[傅盛 @FuSheng_0306]

看完Anthropic的招股书，越来越能感受到AI Native组织的威力了。

5300名员工，过去一年人均营收超过660万美元，估值冲击2万亿美元。

我去年就讲过他们的AI Native组织方式：一边用Claude帮客户写代码、完成工作，一边用Claude加速自己的研发和产品迭代。AI越强，产品越好卖，自己的研发效率也越高。

所以我们坚定推动AI Native 2.0：让Agent直接承担任务，人负责审核、改进Agent。以后公司规模的增长，未必要靠员工人数的增长来支撑。

[独立开发者William @DLKFZWilliam2]

卧槽牛逼啊，AI分析踩哪里最安全。

放在智能眼镜里面，生活就跟玩游戏一样！

每天都是玩真实的《死亡搁浅》

我要去买一个去跑外卖送快递😍😍😍

[即刻未来 @geekaigc]

有反思，为什么不改，gpt 团队都在干什么，如果不是 claude 封号，gpt 的充值用户估计得少一半

[即刻未来 @geekaigc]

chatgpt 现在存在几个问题：1、回答问题很慢；2、没有像豆包一样，在思考的时候把完整的思考链展示出来；3、做产品开发设计时，UI 非常固化，出现了千篇一律的情况；4、写代码时，容易发散并且自循环。给人整体的感觉是能力很强，但是认知很差，不知道在什么场景什么步骤该干到什么程度。

[晚点 LatePost @latepostnews]

https://t.co/2AHfL48OyV

[code秘密花园 @GardenConardLi]

Opus5.5 还原前字节实习生田柯宇模型投毒事件

听闻田柯宇出来创业了，给他加点热度吧...

本视频使用 Garden Skills 的 motion-showreel 制作

https://t.co/MUHqWs7VI9

两个版本，大家觉得哪个更好？

[即刻未来 @geekaigc]

GPT-6.1 sol 太慢了 而且思考过程展示的很少 这方面跟国产比差距大了