Kimi 699 的套餐用完了，说一下感受吧
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登陆图镇楼
整体感受
快，轻/中任务适合，文笔不错（无对比，自我感觉）
快
首先 Kimi K2.5 给我的第一印象就是：太快了
从 lobehub 看 TPS 可以达到百几 token/s
(表头：模型 类型 输入Token 输出 Token TPS TTFT 花费 时间)
可以看到长上下文的情况下 TTFT 比较慢，不过可能是因为 lobehub 在大陆 newapi 在 hk 而 kimi 又在大陆导致的请求慢了，中间全是 https
相比 GLM 那坨史不知道好多少，一个月前从别人那借了一个 lite 套餐玩，TTFT 目测下来绝对没低于 10s 过，不知道是不是我 OpenCode 的问题
轻/中任务适合
轻
我个人认为 CURD[1] 项目任务已经被刷烂了，是个模型都能干
拿 Claude 糊太浪费了，Kimi K2.5 速度很快，糊起来很顺手
（此处应有代码或者截图，但是因为服务器到期没续丢失了 ）
续费失败图
image711×531 32.4 KB
中
个人认为写 C++ 或者 Rust 之类的偏 Native 的语言算是难度比较高的了
最近给 hifisampler-rs 项目写的 PR 就是用 Kimi K2.5 写的，之前用 Claude Opus 4.6 搞了半天都在原地转圈，用 Kimi K2.5 一下子给我改出点名堂来了，反馈说听着顺耳了点，虽然问题仍旧，但是比转圈好多了
image480×1440 163 KB
重
跑了一下重构 声码器，从 Python+PyTorch 重构到 CUDA，结果是完全流口水
一直循环： 改 -> 编译 -> 一堆报错 -> 改 -> 爆上下文 -> 转回去
百烧了不知道多少 token，我还在上课没法停下
（此处应有代码或者截图，但是因为服务器到期没续丢失了 ）
续费失败图
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文笔不错
到期前几天我终于做出了想干很久的事情：AI小说浪费token
于是： 此为 Session
Tips：
image338×218 5.9 KB
左侧换消息，设计一坨屎
txt_files.zip (1.4 MB)
作为收场礼物送给各位吧
不知道有没有人发现我以登陆成功为开始，到期为结尾的小巧思
最后
统计数据
image222×103 4.06 KB
在计算机编程中， 创建、读取、更新和删除 （ CRUD ）是持久存储的四个基本操作（动作）。 [1] CRUD 有时也用于描述用户界面约定，这些约定有助于使用基于计算机的表单和报表来查看、搜索和更改信息。 ↩︎
--【壹】--：
我不使用 openclaw，看我的说明可能不是好的选择，看看别的佬吧
--【贰】--：
龙虾用怎么样？迷你Max还有Kimi的套餐，现在正在犹豫。
--【叁】--：
这方面我不专业，我给了样例可以自己看，我主要用来开发
--【肆】--：
听他们公司员工说，关了售卖了，内部正在讨论这个套餐后续怎么修改合适，他们想加上一些限制
--【伍】--：
moderato 量少又很盘
allegretto 又太贵
没法两全其美
--【陆】--：
kimi可以用firework的7刀一周 不限量
--【柒】--：
这么量大管饱且快速的话，是不是很适合做自动化但是不需要思考的东西。比如信息搜索，以及一些简单调度之类的？
--【捌】--：
貌似没货了，不知道什么时候放货。。。。。
--【玖】--：
这种分段计价多人用最高级的套餐确实比较省
他们设计这样估计就是要让一个人用不完
虽然 kimi k2.5 应该有量化过，不然不会这么快
--【拾】--：
Allegro其实性价比挺低的。。不如2人拼199，也更安全
--【拾壹】--：
只看楼主说明的话，我觉得是最合适的场景之一。
我也考虑来着，但是感觉用不上api之外的那些权益
--【拾贰】--：
那个是k2p5-turbo，和最新的模型比还是有差距。。而且算下来4周28刀也200多了不如直接199
--【拾叁】--：
看了一下，你还真别说，这文风挺温馨的，感觉像小时候读的小说
--【拾肆】--：
我是蹭的，金币不是我考虑的问题（（（（（
--【拾伍】--：
我个人认为最好的方案应该是10个人拼车 Allegro，我实测下来这个套餐根本用不完，我+至少4个亲戚在一起使劲蹬（我开发，他们openclaw）都没见频限条到过50%
--【拾陆】--：
你和我想的一样，我在学校一直想做个 Deep Research Agent，这个模型真的很合适，但是没来得及实现想法就过期了
--【拾柒】--：
我第一次用 Kimi 写剧本的时候，也被震撼到了，完胜当时的 claude 4
--【拾捌】--：
我是搞文案工作的，也不是写小说。就文学方面，你觉得怎么样？就比如说对知识的分析啊。语气的感知呀之类的一段。
--【拾玖】--：
上周还买了个，还能免费试用一周，好久没怎么大方的了
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登陆图镇楼
整体感受
快，轻/中任务适合，文笔不错（无对比，自我感觉）
快
首先 Kimi K2.5 给我的第一印象就是：太快了
从 lobehub 看 TPS 可以达到百几 token/s
(表头：模型 类型 输入Token 输出 Token TPS TTFT 花费 时间)
可以看到长上下文的情况下 TTFT 比较慢，不过可能是因为 lobehub 在大陆 newapi 在 hk 而 kimi 又在大陆导致的请求慢了，中间全是 https
相比 GLM 那坨史不知道好多少，一个月前从别人那借了一个 lite 套餐玩，TTFT 目测下来绝对没低于 10s 过，不知道是不是我 OpenCode 的问题
轻/中任务适合
轻
我个人认为 CURD[1] 项目任务已经被刷烂了，是个模型都能干
拿 Claude 糊太浪费了，Kimi K2.5 速度很快，糊起来很顺手
（此处应有代码或者截图，但是因为服务器到期没续丢失了 ）
续费失败图
image711×531 32.4 KB
中
个人认为写 C++ 或者 Rust 之类的偏 Native 的语言算是难度比较高的了
最近给 hifisampler-rs 项目写的 PR 就是用 Kimi K2.5 写的，之前用 Claude Opus 4.6 搞了半天都在原地转圈，用 Kimi K2.5 一下子给我改出点名堂来了，反馈说听着顺耳了点，虽然问题仍旧，但是比转圈好多了
image480×1440 163 KB
重
跑了一下重构 声码器，从 Python+PyTorch 重构到 CUDA，结果是完全流口水
一直循环： 改 -> 编译 -> 一堆报错 -> 改 -> 爆上下文 -> 转回去
百烧了不知道多少 token，我还在上课没法停下
（此处应有代码或者截图，但是因为服务器到期没续丢失了 ）
续费失败图
image711×531 32.4 KB
文笔不错
到期前几天我终于做出了想干很久的事情：AI小说浪费token
于是： 此为 Session
Tips：
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左侧换消息，设计一坨屎
txt_files.zip (1.4 MB)
作为收场礼物送给各位吧
不知道有没有人发现我以登陆成功为开始，到期为结尾的小巧思
最后
统计数据
image222×103 4.06 KB
在计算机编程中， 创建、读取、更新和删除 （ CRUD ）是持久存储的四个基本操作（动作）。 [1] CRUD 有时也用于描述用户界面约定，这些约定有助于使用基于计算机的表单和报表来查看、搜索和更改信息。 ↩︎
--【壹】--：
我不使用 openclaw，看我的说明可能不是好的选择，看看别的佬吧
--【贰】--：
龙虾用怎么样？迷你Max还有Kimi的套餐，现在正在犹豫。
--【叁】--：
这方面我不专业，我给了样例可以自己看，我主要用来开发
--【肆】--：
听他们公司员工说，关了售卖了，内部正在讨论这个套餐后续怎么修改合适，他们想加上一些限制
--【伍】--：
moderato 量少又很盘
allegretto 又太贵
没法两全其美
--【陆】--：
kimi可以用firework的7刀一周 不限量
--【柒】--：
这么量大管饱且快速的话，是不是很适合做自动化但是不需要思考的东西。比如信息搜索，以及一些简单调度之类的？
--【捌】--：
貌似没货了，不知道什么时候放货。。。。。
--【玖】--：
这种分段计价多人用最高级的套餐确实比较省
他们设计这样估计就是要让一个人用不完
虽然 kimi k2.5 应该有量化过，不然不会这么快
--【拾】--：
Allegro其实性价比挺低的。。不如2人拼199，也更安全
--【拾壹】--：
只看楼主说明的话，我觉得是最合适的场景之一。
我也考虑来着，但是感觉用不上api之外的那些权益
--【拾贰】--：
那个是k2p5-turbo，和最新的模型比还是有差距。。而且算下来4周28刀也200多了不如直接199
--【拾叁】--：
看了一下，你还真别说，这文风挺温馨的，感觉像小时候读的小说
--【拾肆】--：
我是蹭的，金币不是我考虑的问题（（（（（
--【拾伍】--：
我个人认为最好的方案应该是10个人拼车 Allegro，我实测下来这个套餐根本用不完，我+至少4个亲戚在一起使劲蹬（我开发，他们openclaw）都没见频限条到过50%
--【拾陆】--：
你和我想的一样，我在学校一直想做个 Deep Research Agent，这个模型真的很合适，但是没来得及实现想法就过期了
--【拾柒】--：
我第一次用 Kimi 写剧本的时候，也被震撼到了，完胜当时的 claude 4
--【拾捌】--：
我是搞文案工作的，也不是写小说。就文学方面，你觉得怎么样？就比如说对知识的分析啊。语气的感知呀之类的一段。
--【拾玖】--：
上周还买了个，还能免费试用一周，好久没怎么大方的了