山姆性价比超级高的东西： 鸡蛋，牛奶，牛排，矿泉水，冰激凌。。。。 你们相信我，别的不说，这些东西，绝对是全中国范围内，完全不输特供。 普通人目所能及范围内，能享受到的最好的食品。 山姆的鸡蛋，牛奶，牛排，矿泉水，冰激凌，全中国，欧盟，英美澳加，都是世界一流的顶级品质，价钱不贵。 这就是山姆的极致性价比！！！ 闭眼买🤌

CodeX最具性价比的使用方式出现了 根据DeepSWE 排行榜最新数据：GPT-5.6 Luna Max 以 67% 得分，平均成本只要 $0.61 登顶最具性价比的模型，兼顾了性能和成本 所以现在最高效的玩法是： 主线程用 GPT-5.6 Sol 做整体规划和拆解，把边界清晰的子任务全部丢给 GPT-5.6 Luna Max 并行执行 直接把下面这段提示词复制给 Codex： ─── 请在 ~/.codex/agents/luna-worker.toml 创建一个名为 luna_worker 的自定义代理。 使用以下设置： model = "gpt-5.6-luna" model_reasoning_effort = "max" 为它写一个清晰的 description 和 instructions，专门用于处理边界明确、可独立完成的委派任务。保留我现有的其他配置不要动。根据我当前安装的 Codex 版本校验配置是否兼容，展示修改的 diff，然后后续子代理任务优先使用 luna_worker。 ─── 设置完之后，Sol 负责思考和决策，Luna Max 负责大批量落地执行。一个长 goal 下来，额度消耗会明显下降，速度却更快 也可以不建自定义文件，直接让 Sol 在主线程里为每个子任务单独开 Luna Max 线程，结果会自动汇总回来

七月买的性价比最高的东西就是这个 keep 手环了 本来是买来用于骑行的时候监测心率的 但到手之后发现还能游泳的记录心率和距离 而且健身，散步都能记录到 Keep 里 相比苹果表，这手环轻若无物，毫无压力 这玩意儿200块钱...真的太值了... 也就一个手串的钱 科学还是比佛学划算

Grok 4.5 High 性价比炸场：性能冲进前三，成本竟只要榜首的十分之一 Cursor AI 正式宣布与 SpaceXAI 合作训练的 Grok 4.5 上线，这是其迄今最强大的模型，并首次将能力从软件工程拓展至更广泛领域。在 CursorBench 基准测试中，Grok 4.5 High 以 66.7% 的综合得分位列第 3，每任务成本仅 $1.51。对比榜首 Fable 5 Max 的 70.5% 得分与高达 $17.32 的单任务成本，Grok 4.5 High 以约十分之一的价格实现了接近顶尖的性能，性价比极为突出。 此外，Grok 4.5 在 Terminal-Bench、SWE-Bench 等核心编码测试中同样表现强劲，直接对标 Opus 4.8、GPT-5.5 和 Fable 5。用户现可在 Cursor 中立即试用，首周享双倍请求额度。需注意，Grok 4.5 与 Composer 2.5 为不同模型类别，后者将继续提供。

DeepSeek真的是性价比和技术双重斩杀线... 有同学看不懂DSpark是啥, 简单给大家写个小教程讲讲. 推测性解码(投机解码)这个技术是用来提升大模型输出速度的. 本质是让小模型给大模型接话, 大模型判断小模型说的对不对. 因为现在模型普遍卡内存带宽, 而GPU算力是富余的, 所以大模型的prefill速度(看字)比decode速度(吐字)快很多. 那么让小模型沿着大模型的思路先说一段话, 大模型判断对不对(只需要看字), 只要小模型猜对了, 那么这就利用了prefill速度, 吐字就会成倍的提升. 但问题来了, 外挂小模型也要看字(prefill), 也要占用显存, 也要吃显存带宽. 那么有没有更好的方法来解决呢? 来了, 这就是DSpark. 看我的这个图(左侧DSv4架构图是 @rasbt 大佬的), DSpark 接在了 Final RMSNorm 过程中. 不是接一个完整的小模型, 而是一个3 层的MTP(多Token预测)微型Transformer堆叠. 大模型算完前面60多层后, 刚把当前这句话的"高浓缩概念"(特征向量/隐藏状态)推到 Final RMSNorm 这个出口，还没来得及翻译成具体文字时，DSpark开始截胡: 首先是半自回归极速脑补 (MTP + Markov Head), DSpark自己有一丢丢参数, 然后它就瞬间并行猜5个字(特征向量), 然后再用自己内部的一个串行网络理顺逻辑. (注意啊,先并行然后串行消除并行导致的逻辑不连贯). 然后, 它会有一个置信度预测头, 预判自己猜的准不准, 比如5个字的后2不准就直接砍掉, 防止后续送回大模型浪费算力. 最后把留下的3个字塞回词表映射层, 把向量翻译为token. 到此为止DSpark工作就做完了. 然后就是大模型扫一遍DSpark输出的对不对(只用prefill，不decode), 一旦正确了, 就直接吐字, 这样之前模型一次只能吐一个字, 现在就能吐3个字了! 最后, 推测性解码是不会降智的, 速度能提升60%-85%! 之前是雇一个小模型帮忙写草稿, 现在则是直接脑子里植入芯片了. 目前SGLang已经有这个特性的PR了(29538), 而且DeepSeek刚在自己的HuggingFace主页发了一大堆小模型的DSpark魔改版. 大胆猜一波未来发布的模型会不会标配DSpark? #dspark# #deepseek# #投机解码# #推测性解码#

来自山东临沂的性价比选手，23岁甜妹，164/50/C，条件很不错，性格也比较乖。妹子自述：胸大屁股翘，活儿很不错，水多且敏感，技术比较主动和配合。 说实话3天/5K 这个性价比综合妹子的条件来看，确实是秒杀款，而且这种比较反差的妹子，估计抢的人蛮多的。蹲大哥后续的实战视频hhh