@DeRonin_: 我的整个AI栈现在都换成中国产品了，便宜87%。相同收入，按任务替换：1. 推理/后端大脑 Opus 4.8 → Kimi…

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摘要

一位用户报告称，在推理、代码生成、智能体循环、批量处理以及图像/视频生成等方面，已将美国AI模型替换为中国替代品，实现了成本降低87%，平均质量仅下降4%，且收入未变。

我的整个AI栈现在都换成中国产品了 便宜87%。收入不变 按任务替换如下： 1. 推理/后端大脑 Opus 4.8 → Kimi K2.7 基准差距：~8% · 价格：便宜约11倍 2. 代码生成 GPT-5.5 → Qwen 3.7 Max 基准差距：~18% · 价格：便宜约7倍 3. 智能体循环 + 工具调用 Sonnet 4.7 → GLM 5.2 基准差距：~3% · 输入价格：便宜约5倍 4. 低成本批量处理 GPT-5.5 mini → MiMo V2.5 基准差距：~6% · 价格：便宜约12倍 5. 图像生成 GPT-Image-2 → Wan 2.5 基准差距：~5% · 价格：便宜约8倍 6. 视频生成 Sora 2 → Kling 3.0 基准差距：大致相当 · 价格：便宜约6倍 [ 30天后的结果：] 运营成本下降87%，输出质量平均下降4%，收入不变 最重要的是，这些模型一个月内不会被禁，而且我可以在本地运行它们 没有人会窃取我的数据，我可以根据需要学习它们 完整文章明天发布，内容包括： > 每种任务类型的精确路由逻辑 > 我仍在使用美国产品的两种情况 > 任何人都可以在一个周末内复制的迁移手册 非常重要的是，现在就迁移，趁还来得及
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缓存时间: 2026/06/29 12:38

我的整个AI栈现在都换成中国模型了

成本降低87%，收入保持不变

按任务切换情况：

  1. 推理 / 后端大脑 Opus 4.8 → Kimi K2.7 基准差距：约8% · 价格：便宜约11倍

  2. 代码生成 GPT-5.5 → Qwen 3.7 Max 基准差距：约18% · 价格：便宜约7倍

  3. Agent循环 + 工具调用 Sonnet 4.7 → GLM 5.2 基准差距：约3% · 输入价格：便宜约5倍

  4. 低成本批量处理 GPT-5.5 mini → MiMo V2.5 基准差距：约6% · 价格：便宜约12倍

  5. 图像生成 GPT-Image-2 → Wan 2.5 基准差距：约5% · 价格：便宜约8倍

  6. 视频生成 Sora 2 → Kling 3.0 基准差距：基本持平 · 价格：便宜约6倍

[ 30天后的结果：]

运营成本下降87%，输出质量平均下降4%，收入不变

最重要的是，这些模型一个月内不会被封禁，而且我可以本地运行

没人会窃取我的数据，我还可以按需学习它们

完整文章明天发布，内容包括：

每种任务类型的确切路由逻辑 我仍然付费使用美国模型的2种情况 任何人周末即可复制的迁移指南

现在迁移非常重要，趁还来得及

我已经在准备这个周末的方案，因为这里大多数人还不了解灾难的严重程度

我已经关闭了GPT或Claude的所有更新

并将我的整个系统几乎全部迁移到了中国模型上

仅在关键决策上仍保留Opus 4.7（这也只是时间问题）

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