登陆图镇楼
整体感受
快，轻/中任务适合，文笔不错（无对比，自我感觉）
快
首先 Kimi K2.5 给我的第一印象就是：太快了
从 lobehub 看 TPS 可以达到百几 token/s
(表头：模型 类型 输入Token 输出 Token TPS TTFT 花费 时间)
可以看到长上下文的情况下 TTFT 比较慢，不过可能是因为 lobehub 在大陆 newapi 在 hk 而 kimi 又在大陆导致的请求慢了，中间全是 https
相比 GLM 那坨史不知道好多少，一个月前从别人那借了一个 lite 套餐玩，TTFT 目测下来绝对没低于 10s 过，不知道是不是我 OpenCode 的问题
轻/中任务适合
轻
我个人认为 CURD[1] 项目任务已经被刷烂了，是个模型都能干
拿 Claude 糊太浪费了，Kimi K2.5 速度很快，糊起来很顺手
（此处应有代码或者截图，但是因为服务器到期没续丢失了
续费失败图 （点击了解更多详细信息））
中
个人认为写 C++ 或者 Rust 之类的偏 Native 的语言算是难度比较高的了
最近给 hifisampler-rs 项目写的 PR 就是用 Kimi K2.5 写的，之前用 Claude Opus 4.6 搞了半天都在原地转圈，用 Kimi K2.5 一下子给我改出点名堂来了，反馈说听着顺耳了点，虽然问题仍旧，但是比转圈好多了
重
跑了一下重构 声码器，从 Python+PyTorch 重构到 CUDA，结果是完全流口水
一直循环： 改 -> 编译 -> 一堆报错 -> 改 -> 爆上下文 -> 转回去
百烧了不知道多少 token，我还在上课没法停下
（此处应有代码或者截图，但是因为服务器到期没续丢失了
续费失败图 （点击了解更多详细信息）
文笔不错
到期前几天我终于做出了想干很久的事情：AI小说浪费token
于是： 此为 Session
Tips：
左侧换消息，设计一坨屎
txt_files.zip (1.4 MB)
作为收场礼物送给各位吧
不知道有没有人发现我以登陆成功为开始，到期为结尾的小巧思
最后
统计数据
在计算机编程中， 创建、读取、更新和删除 （ CRUD ）是持久存储的四个基本操作（动作）。 [1] CRUD 有时也用于描述用户界面约定，这些约定有助于使用基于计算机的表单和报表来查看、搜索和更改信息。 ↩︎
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