Arsenal Topic
实测反馈
出现期数
2
贡献者
11
提到工具
3
核心洞见
群里集中算了 Workbuddy 里跑 Kimi K3 的成本账：深度研究一次可能消耗 500 积分，2000 积分只够半天，11000 积分也就几个会话。
群友集中反馈 5.6 相比 5.5 在规则执行、问题检核和软件调试上更容易停在表面，需要用户明确指出问题才会继续推进。
朱先生问不接大模型能否做精准 OCR，群友给出两条路线：离线模型可下到本地，但安装包会变大；在线方案可接百度、阿里 OCR API，有免费额度且更稳定。
老蔡对比了 Claude 和 GPT 在代码修复上的真实体验：Claude 更像程序员式快速迭代，但多轮仍未修明白；同一个问题交给 GPT，长时间跑完后直接落地。
群友分享 OpenMontage，并建议遇到复杂排版或大量文字时先用 image2 做九宫格控制，但实测效果仍偏一般。