原贴链接

帖子中仅提供了一个图片链接，无实际内容可翻译

讨论总结

这个讨论围绕Aider - A new Gemini pro 2.5展开，涉及多个方面的内容。包括模型之间不同组合的测试及潜力，API的限制（如免费层级、付费与免费的请求数限制等），Aider的格式准确率问题及其对智能开发工具的影响，还有Gemini与Sonnet等模型在不同任务中的性能比较等。评论者们通过分享自己的测试经验、提出疑问或者直接表达期望来参与讨论，整体氛围比较偏向于理性的技术交流。

主要观点

  1. 👍 想要测试不同模型间的不同组合模式
    • 支持理由：认为架构师 - 编码员辅助模式在基准测试中有潜力
    • 反对声音：无
  2. 🔥 API的免费层级有特定的使用限制
    • 正方观点：offlinesir给出具体的免费和付费的请求数限制
    • 反方观点：无
  3. 💡 更重视aider的多语言能力而非常见LLM基准，但89%的正确格式率令人担忧
    • 解释：错误响应会导致智能开发工具失控，且会带来如增加重试成本等问题
  4. 💪 在Aider中编辑代码需要100%匹配查找 - 替换块，否则可能被拒绝
    • 解释：不匹配可能导致重试困难，达到阈值会超时，特殊情况会进入循环
  5. 🤔 Sonnet在测试中表现优于新的Gemini
    • 解释：Sonnet完成工作的成功率更高，对Gemini的上下文窗口长度表示怀疑

金句与有趣评论

  1. “😂 offlinesir：5 RPM当付费时，但免费API层级为2RPM且每天最多50次。”
    • 亮点：直接给出API限制的关键数据
  2. “🤔 这非常有趣，因为我确实更倾向于aider的多语言能力，而不是大多数常见的LLM基准，但89%的正确格式率让我害怕，因为错误的响应是智能开发工具失控的首要原因（因为它不断尝试恢复，上下文窗口填满并开始循环）。”
    • 亮点：清晰阐述多语言能力和格式准确率的观点
  3. “👀 要能够在Aider中成功编辑代码，它需要进行100%匹配的查找 - 替换块，否则就会被拒绝。”
    • 亮点：明确Aider中编辑代码的关键要求
  4. “😎 Sonnet is far better compared to new Gemini.”
    • 亮点：直接表明Sonnet和Gemini的性能比较结果
  5. “💡 just checked it a web development project (RAG, Chatbot for University network) for 2 hours, on roo code it performed better and faster (except the rate limits) then sonnet 3.7 on cursor.”
    • 亮点：给出Gemini在特定项目中的性能比较情况

情感分析

总体情感倾向是比较中性的，主要是在进行理性的技术探讨。分歧点在于不同模型之间的性能比较（如Sonnet和Gemini）以及Aider的格式准确率等问题。可能的原因是大家基于自己的测试经验或者对不同模型的期望不同，从而产生不同的观点。

趋势与预测

  • 新兴话题：不同模型组合下的新架构或模式的探索可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：对人工智能模型的优化、使用限制的调整以及相关开发工具的改进可能会产生影响。

详细内容：

标题：关于新型模型的热门讨论

在 Reddit 上，一则关于新型模型的帖子引发了热烈关注。帖子标题为“Aider - A new Gemini pro 2.5 just ate sonnet 3.7 thinking like a snack ;-)”，获得了众多点赞和大量评论。

帖子主要围绕着新型模型 Gemini pro 2.5 和 Sonnet 3.7 的性能、使用体验、格式问题以及 API 限制等方面展开讨论。有人提出想测试 Gemini 2.5 Pro 作为架构师和 Sonnet 3.7 非思考型作为编码员的组合，也有人分享了使用 Gemini 2.0 Flash Thinking 进行编码时遇到的格式问题。

讨论焦点与观点分析： 有人认为，虽然 Gemini 2.5 Pro 在编码方面表现出色，但在语法格式上存在不足。例如，有用户分享道：“作为一名有一定经验的编码人员，我在使用 Gemini 2.0 Flash Thinking 时，它在生成代码输出的 markdown 方面经常失败。我只是做一个简单的 HTML 页面上按钮位置交换的测试，它都无法正确输出 markdown 代码块。但在 HTML 部分的处理还算不错。”

关于模型的组合使用，有人提出如果 Gemini 2.5 Pro 编码能力强但格式差，将其作为架构师，与 Deepseek 3 0325 作为编码员的组合或许是最佳选择。

在 API 限制方面，有人指出免费 API 层级每分钟 2 次调用，每天最多 50 次。但也有人认为，在完全发布后，限制可能会提高。

对于格式准确性，有人表示 89%的正确格式让人担忧，因为错误的响应是导致开发工具出现问题的首要原因。有人认为低格式准确率可能会导致重试成本增加，也有人认为只要能在三次尝试内正确格式化，主要得分就不受影响。

有观点认为，当模型出错且无法修复错误时，可能需要重新开始新的聊天或回溯到之前的步骤。

也有人认为 Sonnet 3.7 在纠正错误时过于急切且消耗大量上下文。但也有人经过测试后认为 Sonnet 在某些方面表现远胜于新型 Gemini。

总之，这场讨论展示了大家对新型模型的深入思考和不同见解，让人们对这些模型有了更全面的认识。