Після кодування з MiMo vibe протягом вихідних...

MiMo щойно з’явився, я вже використав безкоштовний кредит на OpenCode для спроби, зробив невеликий проект. Сам проект не був складним, але MiMo довго зависав, і не було явних повідомлень про помилки, тоді у мене склалося дуже погане враження про MiMo.

Але у п’ятницю ввечері я побачив, що хтось сказав, що система тарифікації токенів на офіційному сайті MiMo працює значно краще, ніж безкоштовний кредит у OpenCode, тому я поповнив рахунок на 200 гривень і продовжив роботу над своїм проектом та двома більш складними задачами з очищення даних.

Моє враження — вона справді значно краща за всі моделі, що я використовував раніше з Coding Plan.

Це не обов’язково проявляється у високій ймовірності успішного виконання однієї сесії, а скоріше у тому, що раніше при використанні Coding Plan я відчував, що вітчизняні великі моделі обмежують виклики Agent: можливо, обмежують довжину ланцюга мислення або кількість раундів виконання Agent, через що ці агенти схильні завершуватися на рівні 50-60% виконання задачі. Для складних крайніх випадків або багів, що важко обробляти, вони просто ігнорують їх.

У MiMo ця проблема значно менше. Вона справді може виконуватися кілька годин, щоб вирішити складні баги. Логіка зрозуміла: з Coding Plan чим більше викликів, тим дорожче, а при тарифікації токенів — чим більше викликів, тим більше доходу.

З мого досвіду, хоча я витратив 200 гривень, мені вдалося вирішити три задачі, які довго мене турбували. Вважаю, це цілком варто. Навіть купуючи готові дані онлайн, це обійдеться дорожче за 200 гривень.

Але цей досвід змусив мене задуматися про один протиріччя в вітчизняних моделях: Зараз топ-моделі, як Claude, вже здатні замінити багато роботи, і внутрішні виробники моделей можуть досягти 80-90% рівня Claude; але якщо просувати їх за допомогою саме Coding Plan, реальний досвід користування все одно буде гіршим — складні або заплутані задачі вони не зможуть обробити. Це не через недостатню потужність моделей, а через обмеження викликів, які накладає виробник. Такі обмеження впливають на популяризацію Agent у роботі.

Я вважаю, що ця проблема головним чином пов’язана з обмеженнями обчислювальних потужностей і звичками цінової політики внутрішніх сервісів. Що ви думаєте з цього приводу?

Моє особисте думка — у найближчі 3-5 років попит на обчислювальні ресурси зросте, але питання у тому, чи це буде вигідно компаніям на кшталт NVIDIA, або ж це справді сприятиме розвитку вітчизняних чипів.

(Останнім часом також говорять, що DeepSeek V4 затримується через необхідність адаптації до вітчизняних чипів, і через це тренування не може добре сходитися…)