codex

这一周试了一下更多 #vibecoding 。

首先所有的coding agent都支持自定义模型，包括连接到本地模型，加上agent其实是本地跑的+开源的，所以只要确保模型用的是自己部署的，就能确保数据的安全性，不过自用的话问题不大。

如果是自用考虑性价比：
- 那么 #codex 用chatgpt plus订阅是最好的，量很大，而且效果也不错，大概8分，但是基于CLI，交互差一些。

如果纯粹从效果角度出发：
- #cursor （每月20USD，但是限制用量也到20+USD，超了就只能用那种mini模型），交互满分，性能9分。
- google #antigravity （用google的ai订阅，限制用量暂时没试过，free tier的用量比较低，写前端目前最强10分，别的差一些，可能是gemini3pro的特性，一个重大交互升级是能自动用浏览器看前端页面，然后模型读取前端截图来提升前端设计效果，写后端效果一般），交互和curosr一个水平也是满分，写后端的性能综合下来可能是7分。
- #claude code（每月20USD，但是注意在国内用如果IP地址泄露可能导致封号），CLI简陋的交互但是比codex好一点点，总体性能是很强的，应该是和cursor一个水平9分。
- #opencode （开源拖拉机，其中想说的是#oh-my-opencode ，拥有这个社区激进的多智能体设计），CLI交互比御三家的cli强很多，但是还是达不到IDE GUI的水平，总体性能如果能用上opus这种sota模型，基本上和cursor一个水平甚至更强（9分），考虑到多智能体一直写，可以做到无托管自己写自己debug一小时。缺点是吃的token比较多，token性价比低。

另外的：
- github #copilot ：设计的不太好，好像上下文限制也较大，主要优势是如果有github教育认证就能一直白嫖订阅，总体性能不及格（5分）。
- jetbrains #junie ：给JB IDE用的coding agent，一开始出的时候试过，基本出于比较糟糕的状态（2分），和模型无关，纯粹是本身设计问题，不知道现在怎么样了。

Interesting.

OpenAI Misses Key Revenue, User Targets in High-Stakes Sprint Toward IPO

The company’s CFO and board have questioned the wisdom of massive data-center spending in the face of slowing growth

From https://www.wsj.com/tech/ai/openai-misses-key-revenue-user-targets-in-high-stakes-sprint-toward-ipo-94a95273

Several interesting details in this article, including that both Google and Anthropic are eating a bit of OpenAI's lunch. DeepSeek's latest model would be poised to eat all their lunches if it weren't for the US government running cover for US firms. This does not feel like a stable situation to me.

#AI #GenAI #GenerativeAI #LLM #OpenAI #ChatGPT #economy #economics #Anthropic #Codex #Claude

I was ranting to my wife and said "AI is like if Kia announced they'd invented a flying car and then showed off an ordinary car with a little fan mounted underneath that blew a puff of air at the ground", and she encouraged me to share. Please enjoy.


#AI #GenAI #GenerativeAI #LLMs #Claude #Codex #Anthropic #OpenAI #FlyingCars