模型、订阅与工具选择
核心观点
多位群友反馈 5.6 sol 容易把小功能扩成大工程,导致耗时和范围失控。
小修开源 Project Memory Hub,用项目、来源、精确模型三重隔离来沉淀 Codex 项目决策、踩坑、验证命令和后续简报。
K3 讨论从美国方面指控 Moonshot 蒸馏 Anthropic 模型扩展到中美开源闭源竞争,群友既判断背后有投资方利益,也认为开源模型已经带来真实冲击。
可执行建议
已接入 Token 消耗榜的群友,重跑原页面生成的专属安装命令,不要重新注册或更换 token。
Token Rank 修复继续按生产部署清单验证:确认 main 提交、跑 npm ci/test/build、部署 znt.group Production,并 grep install.sh 输出。
Codex 一直连接时优先排查代理稳定性,尝试开启 TUN 或让工具调整重连时间和次数。
展开知识正文
围绕模型能力、额度、订阅稳定性和工具组合,提炼更稳的选型判断。




