目前的论文产出也进入AI大时代了，目前在用GPT6，想知道用其他模型的朋友体验如何
- GPT
- Claude
- GLM
- Gemini
- Deepseek
- Grok
- 其他
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投票人
额，什么叫按厂商分，各家都是多档的啊
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科研用的话感觉都用的各家旗舰高推理吧，就按厂家分了。
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为啥我投票都没有权限呢？ 是负载问题？
一直想用claude，但是穷学生封一个pro100多有点肉疼 
用的5xpro，我一般都是chat提供思路，然后用codex去实现。
我也…因为封号不敢用claude
主要在用GPT和GLM的模型，平时多用来写点代码、文献阅读以及数据处理和绘图，感觉智商是够用了，提的需求基本都是能完成的。
Astra的逻辑很严密，质量非常高，几乎不会出错误，但是它更像个职员，你让它做什么它才会做什么，如果你遗漏了，它基本不会指出。Opus5.5像一个科研同伴，你可以和它探讨任何方面，并且语言表达能力极其优秀，同样的论文，指定范文和去ai味的约束，astra的文有30％的ai率，而opus5.5为0，并且图表设计十分优秀，我建议框架由astra搭建，具体思路和opus探讨，写文也可以由opus完成，astra负责审稿。
实际上审稿我是混用的，ds，muse，gemini，qwen，seed，该上的都上了，最后由opus或astra阅读建议负责取舍就好
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怀念去年的github送的，几家都能随便用 
，claude封号的成本太高了 
其实在现在的AI4Science的范式中，不同的模型有不同的作用，要整合所有资源一起去弄，但个模型再强也会有限制性
Astra在科研上比5.6 Sol强一个档次。我以同样的提示词要求Astra pro和Sol pro进行发散性探索，然后把结果交给另一个Astra和Sol来review，一致认为Astra的报告质量更高，更具有可行性兼顾创新，而Sol就浮于表面了。
其实没必要只用一个模型呀。我现在就是复杂难题用astra；平时日常计算代码以及文献调研用glm；写作任务kimi-k3来干。
gpt非常聪明准确精密让他跑研究找佐证都是非常出色的，缺点就是不太会说话，过于深奥
gemini会说话会写文章，智力不太行
opus非常好但容易封号基本没用过，L站其实在 虫洞广场 > 人类之光 版块有过挺多讨论claude的能力是非常强的
deepseek胜在稳定不降智
佬可以加入虫洞广场科研版块