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它偶尔能解决sonnet难以解决的问题，但往往没什么用。

讨论总结

原帖对o1在编码方面的表现表示失望，认为它偶尔能解决Sonnet解决不了的问题，但多数时候无用。评论者们在此基础上展开了广泛的讨论，包括不同模型在编码方面的优缺点、价格差异、与其他工具的适配性等，同时也涉及到一些相关话题如账号注册限制、特定模型的体验等。

主要观点

  1. 👍 Sonnet可用于写代码，o1用于调试Sonnet失败之处，1206也擅长调试
    • 支持理由：评论者debian3提出，后续未有人反对
    • 反对声音：无
  2. 🔥 o1可能受数据集影响，依赖过时内容，相比sonnet存在不足
    • 正方观点：ComprehensiveBird317提出o1可能存在数据集问题，依赖过时的模式、API和版本，而sonnet看起来更新
    • 反方观点：无明确反驳观点
  3. 💡 使用基础语言模型进行编码不是最优选择，在自己的使用体验中，o1比Sonnet效果更好
    • 解释：OmarBessa认为单纯使用基础语言模型进行编码并非最佳选择，且自己使用o1的结果比Sonnet好
  4. 💡 o1 - preview工作效果优于o1
    • 解释：PermanentLiminality提出，其他评论者如Xamanthas等从不同角度补充说明
  5. 💡 认为o1表现不佳可能是操作失误，强调使用工具要符合其功能
    • 解释：有评论者指出不能用螺丝刀当锤子一样使用工具，o1表现不佳可能是操作失误，要发挥工具优势

金句与有趣评论

  1. “😂 Sonnet to write code, o1 to debug where sonnet fail. 1206 is also good at debugging”
    • 亮点：简洁地概括了Sonnet、o1和1206在编码调试方面的作用
  2. “🤔 Maybe it’s also a dataset issue, o1 relies on outdated patterns, APIs and versions, while sonnet seems more recent.”
    • 亮点：提出o1可能存在的数据集问题以及与sonnet在更新程度上的对比
  3. “👀 I use Cline in vscodium. With o1 same tasks are easily 5times as expensive and quite often not better at all.”
    • 亮点：比较了Cline和o1在执行相同任务时的费用和效果
  4. “😉 I dropped my OpenAI account once I noticed that o1 was worse than o1 - preview.”
    • 亮点：表达了因为o1不如o1 - preview而放弃OpenAI账户的坚决态度
  5. “💡 Operator error. If you keep trying to hammer a nail with a screw driver you’re always going to think a screw driver is a crappy hammer.”
    • 亮点：形象地用螺丝刀和锤子比喻o1表现不佳可能是操作失误而非工具本身问题

情感分析

总体情感倾向对o1较为负面，但存在部分不同意见。主要分歧点在于o1是否真的在编码方面表现不佳，可能的原因是不同用户的使用场景、需求和体验不同。一些用户在自己的使用中发现o1存在诸多问题，如费用高、效果差、等待回应累等；而另一些用户则有不同的体验，认为o1在某些方面比其他模型更好。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会进一步探讨不同模型在不同编程场景下的最佳使用方式，以及如何避免操作失误以更好发挥工具优势。
  • 潜在影响：对开发者选择编码工具可能产生影响，促使相关公司改进模型以提高在编码方面的性能。

详细内容：

标题：关于 o1 在编码方面表现的热门讨论

在 Reddit 上，一个关于“o1 在编码方面表现不佳”的帖子引起了广泛关注。帖子称 o1 偶尔能解决 Sonnet 处理不了的问题，但大多数时候用处不大。此帖获得了众多点赞和大量评论。

讨论的焦点主要集中在 o1 与其他编码工具的比较和优缺点。有人认为 Sonnet 在写代码方面表现出色，o1 更擅长调试 Sonnet 失败的地方，而 1206 也善于调试。还有人指出 o1 可能存在数据集陈旧、对新的 API 和版本依赖不够及时等问题。

有用户分享道：“我在 vscodium 中使用 Cline，使用 o1 完成相同任务的成本是其 5 倍，而且效果常常不佳。有时表现相当，有时更差。（Python）” 也有人表示：“Qwen2.5-72B 在编码测试中仍是最佳模型，只有 Sonnet 能超越它。”

对于 o1 表现不佳的原因，有人觉得可能是 Anthropic 愿意投入更多资金，而 OpenAI 为降低成本对 o1 进行了精简。也有人认为这是提示问题，应给出详细示例和最新文档。

有人提到 o1 每月花费 20 美元，相比之下，一些人认为 Sonnet 更具性价比。但也有人指出如果使用得当，o1 还是有其优势的。

在这场讨论中，共识在于 Sonnet 在编码方面有其独特优势，但对于 o1 的评价则存在较大分歧。特别有见地的观点如有人认为不同工具应根据具体任务选择，要发挥其优势而非强行让其克服局限。

总的来说，关于 o1 在编码中的表现，Reddit 上的讨论丰富多样，为开发者们提供了多维度的思考视角。