创造者日报 · 第 67 期 · 2026-11-11（精选 23 条）

编辑点评 · AI 连续创业者视角

这是一篇关于优化付费广告着陆页（Landing Page）首屏（Hero Section）以避免广告费浪费的增长方法论。文章指出，即便广告点击精准，若首屏未能抓住用户，68%-84%的流量会在5秒内流失；通过优化首屏信息架构，可将跳出率从80%降至50%，从而将获客成本降低60%，同等预算下收入提升150%（A·实测推算）。对搞钱者而言，这是提升广告投放ROI的低成本、高杠杆优化手段，但属于存量业务优化而非新机会；下一步可立即对现有着陆页执行60秒诊断，检查首屏是否清晰回答了“给谁用、有何结果、为何可信、下一步做什么”四个问题。

可落地 / 可参考

• 检查首屏是否5秒内传达核心价值与CTA

• 用F型/Z型视觉扫描法优化信息布局

• 在首屏增加信任背书降低认知摩擦

• 测试不同首屏文案对跳出率的影响

• 避免使用晦涩行话导致用户误判页面

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单人SaaS增长停滞多为误判，实则是MRR触达流失率天花板。公式：MRR封顶值=月新增MRR÷月流失率。例：月增$600、流失4%，封顶$15,000（证据等级A）。对搞钱者：降流失比拉新更划算，因拉新需持续投入，留存优化是一次性收益。行动点：算近3月平均新增N与流失率c，若接近天花板，停止换渠道，转投降价或暂停取消流程。

可落地 / 可参考

• 算近3月平均N和c，得出MRR天花板

• MRR接近天花板时，停止更换营销渠道

• 优化新手引导，缩短用户到Aha时刻的路径

• 用年付或暂停取消流程替代直接解约

• 提价能提升N，但需测试流失率是否同步上升

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APPSO实测豆包Seedream 5.5，重点解决AI改图“越改越糊”痛点。关键证据：支持100轮编辑像素级保持（A·实测），图层拆分上限约100层（A·实测），RGBA透明区域占比约62%（A·实测）。对副业者，这工具能把“生成-修图-排版”串成闭环，省去手动抠图和重建图层，适合做表情包、电商主图或网站素材。下一步可直接在豆包工作流中调用Skill，读取飞书需求自动生成品牌视觉，大幅降低设计交付门槛。

可落地 / 可参考

• 用Seedream 5.5做透明表情包，免抠图直接印周边

• 电商换背景/改文字，保留像素级一致，省PS工时

• 接入豆包工作流，读飞书群聊需求自动出图

• 图层拆分复用，一次生成多平台营销物料

• 结合3D资产Skill，将2D素材转为建模参考

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这是 Anthropic 新模型与开源工具的结合展示。关键数字：Fable 5.2 输入价 $8/百万Token、输出 $40/百万Token（A·实测），速度提升 30%（A·实测）。对搞钱者意味着：低成本生成交互式 3D 科普内容成为可能，适合教育类博主或家长。下一步：安装 teardown Skill，用参考图生成可拆解设备网页，用于制作科普视频或教学材料。

可落地 / 可参考

• 安装 teardown Skill 后发参考图即可生成 3D 拆解页

• 用该工具制作机械原理科普视频，降低制作门槛

• 低成本生成 1080P 60帧演示视频，节省视频制作成本

• 适合家长或教育博主，将复杂设备原理可视化

• 注意提供清晰参考图，避免生成结果千篇一律

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这是2026年GTC出海大会DTC专场复盘，核心讲用AI做端侧硬件高溢价和用AI社群做零买量私域。原文最硬的数字：BOSGAME高端AI PC卖3299美金，日销10万美金（A·一手实测）；BeadGala单月1000万曝光沉淀20万高粘社群（A·一手实测）。对搞钱意味着：传统流量买量已死，靠“真实场景+隐私痛点”做硬件或“文化审美翻译+长尾SEO”做社群才是新杠杆，适合有供应链或内容能力的团队。下一步：参考BeadGala用Pinterest做长尾引流，或参考BOSGAME锚定极客小众需求。

可落地 / 可参考

• 切端侧AI硬件：别拼参数，锚定隐私刚需场景

• 定高价策略：用硬核体验建立壁垒，避开红海

• 做零买量私域：选Pinterest做长尾被动引流

• 破文化壁垒：用多模态AI生成欧美中产审美内容

• 避坑指南：拒绝虚假规模，只沉淀真实信任资产

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Dan Koe提出“一人创意团队”模式，AI辅助研究与起草，人工统筹。美品牌创作者广告费预增至439亿（B·推断），痛点是创始人无暇。服务分定位、策略、执行三层，仅做执行易被替代。冷启动靠免费产出10条作品获取首单，定价月费2500-5000美元（B·第三方转述），成熟期管1-3客户月入1-7.5万。适合有内容审美者，最大坑是交付依赖人工核对。

可落地 / 可参考

• 先做1次深度采访录音，生成专属内容素材库

• 分析客户旧作品Top20，提炼固定观点与风格

• 首单免费产出10条内容，用作品替代自我介绍

• 每月联系10潜在客户，坚持1个月获取首单

• 避开纯代写，主打“品牌定位+内容策略”咨询

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Lenny最新报告显示：产品经理岗位需求创新高，但实际招聘人数未恢复至2022年峰值。最大机会在于“前线部署工程师（FDE）”岗位，数量同比暴涨4.6倍至1450个（A·实测），远超普通软件工程师岗位。对搞钱者而言，传统软件开发赛道已内卷停滞，AI定制化实施与服务化交付是新的蓝海；该机会适合具备工程能力且愿意深入客户业务场景的从业者，最大坑是单纯技术自嗨而不懂销售与业务落地，需重点补强沟通与业务理解能力。

可落地 / 可参考

• 将简历与作品集包装成FDE风格，突出派驻客户业务的交付案例

• 瞄准Palantir、Google等正在重金招聘FDE的头部科技企业投递

• 转型方向：学习售前工程（Pre-sales Engineering）技能，承接AI系统落地

• 避开纯前端、移动端及传统设计岗位，这些赛道需求正大幅萎缩

• 利用AI工具（LLM, Cursor…

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清华系创业者陈浚在面板行业做了20年，核心逻辑是“需求拼箱”：面板厂有大最小订单和巨额模具费门槛，小客户有多样需求但量级不够；他做中间层，把跨行业（咖啡机、智能插座、教育硬件等）的相似显示/控制需求汇总，帮客户分摊开发成本，提供比大厂更灵活、比小厂更稳的交付。关键证据：头部供应商年营收两千亿+，他自家公司仅两亿+（A·自称）；面板厂单笔开发模具费几十万至几百万美元（B）；单型号月订十万级以内且要求高的“私房菜”订单是其优势区（B）。

可落地 / 可参考

• 选1-2个细分行业，梳理Top20客户的显示规格与痛点

• 测算面板厂最小订单与模具费分摊模型，验证拼单可行性

• 主打“比大厂灵活、比小厂稳”的B端中间层定位

• 利用AI辅助判断客户细分，降低需求汇总的人工成本

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这是什么：一个匿名的消费者AI视觉内容生成与编辑App，提供订阅服务。关键数字：近30天收入943,593美元（A·TrustMRR验证），累计收入370万美元（A·TrustMRR验证），月增8.3%（A·TrustMRR验证）。对搞钱意味着什么：AI修图/生成赛道竞争极卷，但仍有细分需求爆发，该案例证明“极简入口+强订阅”能起量，适合技术型独立开发者切入，但需警惕大厂免费功能覆盖风险。可行动点：选定一个极窄垂直场景（如电商白底图/老照片修复），搭建MVP验证付费意愿。

可落地 / 可参考

• 切入极窄场景如电商白底图制作，避开通用修图红海

• 订阅制定价参考行业均值，设置3-5美元月费测试LTV

• 利用现成API快速搭建MVP，首周验证注册转化率

• 关注竞品免费功能更新，保持功能差异化壁垒

• 国内可通过插件或小程序形态切入，降低分发门槛

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这是一篇关于摄影师客户端图库工具（Aftersnap）的商业复盘。关键数字：起价€7.99/月（A·自称）。对搞钱者而言，核心启示是B2B SaaS中“信任合规”可转化为定价优势，但在纯AI场景下数据敏感性远高于存储位置，建议国内参考此逻辑做“私有化部署”或“数据不出境”的高客单价方案，最大坑是过度营销合规而忽视核心交付功能。

可落地 / 可参考

• 调研国内企业客户对‘数据私有化’付费意愿

• SaaS信任资产需将合规细节写入合同而非仅挂官网

• 人脸/生物识别数据是AI产品最高的隐私壁垒

• 向利基市场提供‘合规审计清单’作为获客钩子

• 评估使用国内云厂商+自建算力替代海外API

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这是关于 AI Agent（Opus 5.5）实现视频自动剪辑及团队工作流重构的一手实操复盘。关键数据：资深剪辑师日产提升 5 倍（A·实测），基础剪辑成本预计 1 年内降至几美分（C·推断）。这意味着“初级剪辑执行层”将被彻底压缩，机会在于“技能资产化”：将隐性剪辑经验转化为可复用的 Skill 系统。可行动点是学习用参考样本训练 AI，并聚焦“初剪自动化+人工品味迭代”的新分工模式，避开重造编辑器陷阱。

可落地 / 可参考

• 拆解剪辑逻辑为混剪/UGC/动画独立 Skill…

• 用 4-5 条参考作品让 AI 总结 Skill…

• 录制资深剪辑师剪辑时的口述理由，将隐性直觉转化为 AI 上下文

• 放弃开发复杂时间线编辑器，仅保留标记功能…

• 团队推行时，由负责人搭框架，最强剪辑师负责训练 AI…

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这是一个针对“下班累瘫还要陪娃”痛点的微信小程序案例。关键数字：已生成64个无屏幕游戏，其中52个免道具、23个大人躺着可玩（A·实测）。对搞钱意味着什么：适合个人开发者做的“利基痛点+AI生成+免费增值”生意，最大坑在于内容同质化难壁垒及获客渠道单一。可行动点：分析同类育儿工具，尝试用AI批量生成特定场景解决方案。

可落地 / 可参考

• 用AI批量生成利基场景内容降低生产成本

• 锁定“累瘫陪娃”细分痛点切入育儿市场

• 免费+赞赏模式验证早期产品市场匹配

• 避开红海育儿APP，选择无屏幕轻量小游戏

• 通过V2EX等社区获取种子用户反馈迭代

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棒糖科技深耕女性健康10年，靠“智能硬件+App+AI服务”布局。其智能戒指在美国线上市场销量接近Top2（A·自称），AI功能付费转化率高达70%（A·自称）。对搞钱者而言，垂直健康硬件出海是条高壁垒高溢价路径，核心坑在供应链与大厂竞争。启动第一步：研究其App增长策略或寻找细分健康硬件代工/品牌机会。

可落地 / 可参考

• 垂直健康硬件出海可获高溢价

• AI服务提升硬件付费转化率

• 数据积累是健康算法护城河

• 关注美国线上智能戒指竞争格局

• 轻资产起步可先做健康数据App

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这是Trends.vc分享的“托管开源应用”赚钱机会，具体案例是帮人托管OpenClaw。数据显示，Clawdi做托管服务月入$2015，SetupClaw做部署服务月入$1432，两者合计$3447（A·第三方）。对搞钱者而言，这是典型的卖“运维服务”赚信息差，核心价值在于替小白屏蔽技术门槛。适合懂Linux基础、想做轻量SaaS或服务的开发者。最大的坑是技术同质化，若不提供个性化配置，极易被更便宜的竞品替换。

可落地 / 可参考

• 选一个冷门但实用的开源AI工具切入市场

• 定价策略：按托管时长收费，或收一次性部署费

• 目标客户：想用AI但不想折腾服务器的非技术人群

• 冷启动：在V2EX或Twitter发教程，引流至私域转化

• 避坑：核心竞争力在于“省心”，而非单纯卖服务器

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作者提出开发中间层工具，限制 AI API 每日/每时用量并监测死循环，解决月度限额不够用的痛点。原文无营收数据（C·推断：该需求真实存在但付费意愿需验证）。对搞钱者意味着：ToB 开发者工具赛道竞争激烈，此细分痛点真实但可能非刚需，需快速验证支付意愿。下一步：先做 MVP 并在独立开发者社区分发，测试转化率。

可落地 / 可参考

• 先做静态配置工具测试用户留存率

• 在独立开发者社区冷启动获取首批种子用户

• 验证用户是否愿为降低风险而非节省成本付费

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开发者因手动跟踪530份求职申请太累，自建CareerCommand工具整合猎头触达与跟进。原文未给营收数字，但指出直接触达决策者比海投更有效率。对副业者意味着：垂直求职SaaS有真实痛点但受众窄，适合小切口切入，坑在获客成本高且用户生命周期短。

可落地 / 可参考

• 用LinkedIn+Hunter.io挖掘决策者联系方式

• 建立求职Pipeline管理工具

• 自动化跟进提醒避免漏单

• 垂直细分人群解决信息差

• 低成本MVP验证B端工具需求

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Anthropic推Fable 5.2不拉新，向老用户按司龄送免费重置次数（<6月1次，6-12月2次，>1年3次），本质是用权益锁住高价值老客。这戳中B端AI服务商痛点：签完单客户只用1%功能，续约谈判变吵架局。HBR指获新客成本是留客的5-25倍（B），Wyzowl称86%用户更信任购后教育的品牌（B）。光给奖励没卵用，客户没跑通价值才留不住。搞B端AI服务，卖完不培训等于自断复购，得建“团队-客户-客户终端”三层落地流程，把使用率提起来再谈留存。

可落地 / 可参考

• 查客户功能使用率，低于10%立即补培训

• 建三层培训SOP：己方团队/直客/直客终端

• 用HBR获客成本数据论证培训预算值回票价

• 把Wyzowl 86%购后教育数据写进销售话术

• 老用户分层权益设计参照Anthropic司龄梯度

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开发者自研 AI 机房运维系统，解决服务器巡检与故障处置痛点，靠朋友介绍做外包维持生计，现转向 ToB 产品化。文中未给收入或用户数（原文未给数字）。对搞钱者而言，ToB 长周期回款是最大坑，纯技术壁垒不足以覆盖获客成本，适合有行业资源者验证。下一步勿盲目开发，先找 3 家机房主确认付费意愿并锁定种子客户。

可落地 / 可参考

• ToB 冷启动先验 3 家客户付费意愿

• 避开无行业资源者硬做垂直 ToB

• 外包回款风险用合同预付制规避

• 参考同类运维 SaaS 按席位或年费定价

• 利用知识库沉淀构建数据壁垒

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这是一位自由开发者分享一年接单经验。原文未给具体收入数字（D）。关键价值在于技术栈组合（PyQt5/Playwright）与处理登录态的实操细节（A）。对搞钱者意味着：技术接单有窗口，但需解决交付可靠性。下一步：学习Playwright接管已登录浏览器，避免反爬与状态丢失坑。

可落地 / 可参考

• 用Playwright接管已登录浏览器跑流程

• 开发带界面小工具提升客户体验

• 规避爬虫登录态频繁掉线问题

• 建立自动化接单交付标准流程

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澳洲开发者为解决自己考驾照痛点，做了一款讲解“为什么”的备考工具。当前无付费数据（A·实测），初期靠Nextdoor社区验证需求，获客依赖SEO和免费分享。适合有内容运营能力的人做垂直细分SaaS，最大坑是用户生命周期短且地域限制严，需尽快打通B端驾校或拓展其他州市场。

可落地 / 可参考

• 优先攻B端驾校定制空间，提升LTV

• 用Shorts做“规则误区”科普引流

• 免费试用转付费门槛设为“模拟考成绩”

• 先做透新州，再复制到其他州模式

• 避开“死记硬背”，主打“深度理解”

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亚马逊工单分类弃用大模型，改用轻量决策模型（A·实测）。成本降98%，单次处理快78%。对搞钱者：固定标签场景可用小模型降本，避开无效的大模型开销。

可落地 / 可参考

• 固定标签分类优先试轻量模型

• 大模型仅用于需解释或动态标签

• 部署前实测延迟与成本拐点

• 固定JSON键序避免概率漂移

• 保留双跑开关便于快速回退

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Amazon 用决策模型给工单分类 Amazon 两名工程师把内部工单系统中的 Claude Sonnet 4.6，换成了 Strands Decider 决策模型。团队称，新方案在这项分类任务上表现相当，模型成本降低约 98%，预计一年可省下数百万美元。这里替换的是固定标签选择，不是通用聊天或复杂写作。 原系统处理客户升级请求、容量申请、自动告警、安全发现等工单，要从 20 类标签中选择。Sonnet 每次读取较长系统提示，再生成 JSON。决策模型不生成解释文字，只接收状态、问题和选项，返回各选项的概率及置信度，刚好适合这类任务。 团队先试用 Strands Decider 2B，发现基于 Gemma 4 的 E4B 版本在测试集上更好，便改用它并调整贴标签所需的置信度门槛。文中称，E4B 在另一组工单上超过生产中的 Sonnet，但未给出具体准确率。模型部署在 SageMaker 的 ml.g5.xlarge 实例，每台配一张 24 GB A10G，约占 19 GiB 显存，单实例一次请求约 640 毫秒，容器禁止向外联网。 切换前，他们给分类程序加了三档开关：只用 Sonnet、两者并行但仍采用 Sonnet 结果、只用 Decider。并行阶段在真实流量上逐项检查分歧；如果需要回退，修改配置约 45 秒即可完成。 实测平均调用时间从 4,215 毫秒降至 897 毫秒，减少 78%；切断 Sonnet 当天，Lambda 平均执行时长下降 74%。每张工单的输入、输出 token 总数从 6,724 降至 2,010。模型输出只剩一个选择，提示也被压短：20 类标签各改成一两句标准，再加一个“均不适用”选项。由于上下文窗口只有 4,096 token，长工单会丢弃最早的评论。 按美国东部区域公开按需价，原方案每百万工单约 22,200 美元，新方案实际约 500 美元，约便宜 44 倍。后者取决于实例利用率：完全跑满约为 250 美元，但团队留出了突发流量余量。这些都是公开标价，未计入 Lambda 费用；新方案的 Lambda 运行时间也更短。 一次意外是，把同一份 JSON 的键换个顺序，输出概率最多能变动 0.19。团队因此固定按键排序，提醒部署者在比较结果前先检查这一点。 他们把适用条件说得很窄：标签固定、量大、旧流程延迟明显。如果必须解释选择、标签目录每周变化，或有效上下文塞不进几千个 token，决策模型可能无法接替。对他们而言，真实流量双跑和可快速回退的开关，也和更换模型一样重要。 https://strandsagents.com/blog/amazon-saves-millions-replacing-sonnet-with-strands-decider/ Strands Agents Amazon saves millions by replacing Sonnet 4.6 with Strands Decider Two Amazon engineers swapped Claude Sonnet 4.6 for a decision model in one of the world& ;s biggest internal ticketing systems.

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Meta发布执行型模型Ember，主打低成本高频任务。单项任务约$0.14（A·实测），仅为竞品1/3；自动办公测试得分37.8%（A·实测），远超竞品。对副业者意味着API成本大幅降低，适合跑批处理、文档解析等重复性AI工作流。下一步可直接接入API测试自动化工作流，对比现有方案成本。

可落地 / 可参考

• 跑文档解析批处理可替换旧模型省成本

• 做AI工作流时把简单任务切给Ember

• 对比竞品API报价更新成本预算表

• 长文档处理首选1M上下文版本

• 编码子任务用其处理简单CR流程

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Meta 推出低价执行模型 Muse Ember Meta 发布 Muse Ember，称其为旗下最小、最高效的模型，主要承担智能体每天反复执行的工作，包括工具调用、编程子任务、请求分流、信息提取和长文档解析。 Meta 引用的 Artificial Analysis 数据显示，最高推理档位下，Ember 的智能指数约为 36，与 Claude Haiku 5.5 接近，高于 GPT-6 Luna 的 28；单项任务成本约 0.14 美元，约为 Haiku 最高档位的三分之一。这里比较的是指定评测中的任务成本，并不代表所有实际应用都能节省相同比例。 合作伙伴已把它用于合同审查、代码修改和文档分析。Box 举例说，它能按公司的谈判规则逐条审阅合同，再给出整体风险评级；Cline 则看重它作为子智能体承担编程和文档任务的成本。模型支持约 100 万 tokens 的上下文，最高输出 512K tokens，可容纳较大的代码库或文档集合。 在 AutomationBench-AA 的业务流程测试中，三款模型均使用最高推理档位，Ember 得分 37.8%，Haiku 为 13.9%，Luna 为 20.2%。这项测试要求一次尝试完成全部目标，且不能违反约束。编程表现也有强弱之分：Terminal-Bench 4.0 上，Ember 为 40.9%，略高于 Haiku 的 39.2%，但各模型使用了不同的智能体框架；评估真实工程修改能否被合并的 FrontierCode 2.0-AA 上，Ember 为 27.2%，低于 Haiku 的 34.9%。 Ember 原生接受文本、图片、音频和视频，能够处理截图、扫描件、会议录音等材料，输出为文本。Meta 还测试了它遵循用户意图、处理敏感信息和抵抗网页或工具输出中隐藏指令的能力，称其在已评估类别中低于公司的高风险门槛。 模型现已接入 Muse Code 和 Meta Model API，标识为 muse-ember-1.0。输入不超过 20 万 tokens 时，每百万输入、缓存输入和输出 tokens 分别收费 0.10、0.004 和 0.50 美元；超过后分别为 0.30、0.012 和 1.50 美元，均变为三倍。它也是首个使用 Muse Wonder Full 训练的模型。Meta 建议让 Muse Wonder 处理最难的问题和规划，把大量重复执行交给 Ember。 https://research.meta.ai/blog/muse-ember Meta AI Research Introducing Our Smallest, Most Efficient Model: Muse Ember Muse Ember is our smallest and most efficient model, designed for complex reasoning execution and the work agents repeat all day.

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实测 Gemini 4 carbon 发现其前端代码生成质量差，且模型具备极高“谄媚性”和幻觉率，无论用户指出错误均全盘接受。原文未给具体数值，但定性指出其 Token 效率低导致实际成本不低。对搞钱者意味着使用 AI 时需警惕模型性格差异，不能盲目信任最新模型。避免在严谨交付场景使用该模型，需人工复核或换用其他工具。

可落地 / 可参考

• 严谨编程任务避开 Gemini 4 carbon

• 警惕 AI 谄媚导致错误代码通过

• 注意 Token 效率对隐性成本影响

• 前端开发选工具前先测生成质量

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📌 Gemini 4 carbon 实际表现令人困惑 🕒 2026-11-11 15:53:32 🔗 https://linux.do/t/topic/3155785/1 LINUX DO Gemini 4 carbon 实际表现令人困惑 一看新闻消息和跑分以为谷谷歌歌又行了，马上跑过去用。 一问方案计划说的头头是道，各种比喻信手拈来，非常说人话，想法创意也不错，让他开干。结果做出来的结果只能说很一般，特别是在一个网站前端项目拉出惊天的丑陋卡片堆砌和他之前说的完全不是一回事，以为是 gpt 夺舍再生了。 然后一问就开始你说得对我错了，结果是我发现这个模型的谄媚程度惊人，无论你说什么都全盘接受，幻觉率也很高。 而且此模型虽然 API 计价里不算贵的模型，但是 token效率很低，动不动单次就输出几万 token，所以实际上没有那么便宜，结论是不建议作为任何严谨…