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codex rtl教程

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发布时间:2026-05-27 08:07
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蓝宝宝(认知觉醒)
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三个模型拿到的是同一份 prompt、同一个项目代码,公平对比。
两道编程题分别考察:
跨项目认证体系迁移(Google/GitHub OAuth + 落地页)
终端 CLI 工具改造成 Web 聊天界面(Thinking + 工具调用 + SSE 流式输出)
除了编程,我还把 MiniMax M2.5 接入了自己一直在用的自媒体视频拆解 Agent,从 M2.1 升级到 M2.5,实测速度、拆解深度和表达真实感的变化。
结果有惊喜也有差距,具体数据都在视频里。
时间戳
00:00 三个模型同台PK,怎么测的
00:41 编程实测开始 - 两道真实项目任务介绍
01:31 同时开跑 - MiniMax M2.5 现场编码
02:34 第一题完成 - 终端UI转WebUI效果展示
03:17 三方横向对比 - Claude / GPT / MiniMax 谁更强
03:47 第二题 - 跨项目认证迁移(复杂度拉满)
05:41 编程评分对比 - 三个模型打分拆解
06:09 Agent实测 - 接入真实自媒体视频拆解项目
06:36 M2.1 vs M2.5 - 速度与拆解深度实测
07:39 用ChatGPT和Gemini交叉评分,避免主观偏见
08:11 最终结论 - 谁该用哪个模型 
#MiniMax #MiniMaxM25 #AI编程实测 #ai新星计划 #抖音年味新知贺岁
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    三个模型拿到的是同一份 prompt、同一个项目代码,公平对比。
    两道编程题分别考察:
    跨项目认证体系迁移(Google/GitHub OAuth + 落地页)
    终端 CLI 工具改造成 Web 聊天界面(Thinking + 工具调用 + SSE 流式输出)
    除了编程,我还把 MiniMax M2.5 接入了自己一直在用的自媒体视频拆解 Agent,从 M2.1 升级到 M2.5,实测速度、拆解深度和表达真实感的变化。
    结果有惊喜也有差距,具体数据都在视频里。
    时间戳
    00:00 三个模型同台PK,怎么测的
    00:41 编程实测开始 - 两道真实项目任务介绍
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三个模型拿到的是同一份 prompt、同一个项目代码,公平对比。
GLM-5 核心信息:
来自智谱 AI (Z.ai),744B 参数 (40B 活跃),MoE 架构
预训练数据 28.5T tokens,相比 GLM-4.7 大幅升级
定位:从 Vibe Coding 到 Agentic Engineering
完全开源,权重可下载(HuggingFace / ModelScope)
两道编程题分别考察:
跨项目认证体系迁移(Google/GitHub OAuth + 落地页)
终端 CLI 工具改造成 Web 聊天界面(Thinking + 工具调用 + SSE 流式输出)
除了编程,我还把 GLM-5 接入了自己一直在用的自媒体视频拆解 Agent,实测在真实生产链路里的表现。 
#GLM5 #opus46 #ppio #ai新星计划 #抖音年味新知贺岁
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    来自智谱 AI (Z.ai),744B 参数 (40B 活跃),MoE 架构
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    定位:从 Vibe Coding 到 Agentic Engineering
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    两道编程题分别考察:
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    除了编程,我还把 GLM-5 接入了自己一直在用的自媒体视频拆解 Agent,实测在真实生产链路里的表现。
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按工作流 6 大类:
· 设计参考:Pinterest
· Coding Agent:Claude Code + Codex(双 Agent 互评)
· IDE:Cursor
· 编程模型:Claude + GPT
· 后端 / 数据库:EdgeSpark / Supabase
· 部署:EdgeSpark / Vercel 
希望对大家有帮助! 
#vibecoding #AI编程 #claude #AI产品经理 #AI工具
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⚠️特别提醒:使用前记得给代码做个AI安全体检哦!赶紧点赞收藏,万一哪天就用上了呢?
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