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来源：Hacker News

社区热议精选评论：

1. 那不过是'0x3 和 0x15 是同一个值'。这种'N 倍程序员'的量化指标到底意味着什么？ —— MegaButts

2. 我讨厌围绕 LLM 辅助编程的讨论如此两极分化。要么是'没用的跟风，每年浪费数十亿瓦'，要么是'比火和电还重要'。根本没有中间地带。 —— ryandrake

3. Copilot 不是好的衡量标准。我上个月在 Cursor 上花了 600 美元用 Claude，它带来的价值轻松是其 2-3 倍。 —— ryandrake

4. 我以前是 3-4 倍程序员，现在借助 LLM 变成了 9-15 倍程序员。这是真正的范式转变，而且还没有放缓的迹象。 —— sneak

5. 我不太赞成给出具体的效率或绩效指标。用 LLM 开发确实感觉很不一样，但随着项目复杂度上升，你需要给予的引导也越来越多。 —— nico

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来源：r/LocalLLaMA

社区热议：

1. GPT-4.5 本来就不是为编码优化的，拿它和 DeepSeek 比代码就像拿跑车和卡车比载货量。 —— fair_comparison

2. 即便如此，DeepSeek V3.1 的性价比也是碾压级的，这就是开源的力量。 —— cost_aware

3. 希望看到更公平的对比：同样的 prompt 模板、同样的系统设置，以及开放可复现的基准。 —— methodology_matters

4. 71.6% vs 44.9% 的通过率差距确实大，但更震撼的是成本：0.99 美元 vs 183.18 美元，差了 185 倍。 —— cost_per_token

5. DeepSeek V3.1 的混合推理架构才是关键，非思考模式够快，思考模式又够强，一个模型两种用法。 —— hybrid_fan

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