Grok 4.7 — SpaceXAI 把价格守住，靠 benchmark 选择性缺席引发质疑
原文概要
Grok 4.7 周一在 HN 热门榜上以 368 分冒头，定位是 SpaceXAI「最强编码与知识工作模型」。核心卖点不是绝对分高，而是 价格守住——输入 $2、输出 $6 每百万 token，和 Grok 4.6 同价；同时速度也保持一致。官方称背后是更大的 base model、更长的强化学习 run、更难的训练 mix（偏向多小时任务）、更好的自我验证和长上下文管理；模型还原生理解 Grok Bot harness，对话和知识工作更顺。
Grok 4.7 公布的几张 benchmark 表 把它和 Grok 4.6、GPT-5.6 Sol Max、Fable 5.1 Max 三家同台对比：
| Benchmark | Grok 4.7 xHigh | Grok 4.6 High | GPT-5.6 Sol Max | Fable 5.1 Max |
|---|---|---|---|---|
| CursorBench 4.0（软件工程） | 46.3% | 40.4% | 41.7% | 51.8% |
| DeepSWE v1.1（软件工程，high effort） | 71.0%* | 65.2% | 72.7% | 70.0% |
| EEBench（电气工程） | 64.0% | 53.0% | 39.4% | 56.4% |
| AA Briefcase v1.1（多小时办公室工作） | 1,657 | 1,546 | 1,487 | 1,678 |
| Terminal-Bench 4.0（多小时终端） | 38.0% | 20.3% | 37.3% | 57.9% |
| Harvey Legal Agent Benchmark（法律） | 19.6% | 15.8% | 2.5% | 6.7% |
| HealthBench Professional（临床推理） | 56.7% | 48.5% | 60.5% | 62.1% |
价格列：Grok 4.7 和 4.6 输入 $2、输出 $6；GPT-5.6 Sol 输入 $4、输出 $20；Fable 5.1 输入 $10、输出 $50。Grok 4.7 在输入端比 GPT-5.6 Sol 便宜一半，比 Fable 5.1 便宜五分之一。
安全 / 网络安全 是 Grok 4.7 另一条战线：「全新 safeguard stack」号称在 refusal 和 jailbreak 抗性上最强；LatchBio 的 biosafety benchmark 拿到 62.4%；HackerBench v0.3（恶意 cyber 任务）只放过 3.3% 的高风险 prompt；同时给部分网络安全合作伙伴开了 red-team 能力的 invite-only 访问。
发布节奏上，Grok 4.7 比原定推迟了将近两周；HN 上有人把这解读为「xAI 对结果不满意」，也有人把它归因为「等 Opus 5.5 发布前一天抢节奏」。发布渠道是 Cursor、Grok Build、Grok API、第三方 coding harness、模型路由器和云平台。
讨论迅速分叉：benchmark 派盯着 CursorBench 那张图问「Astra 去哪了」；价格派追问 token efficiency；模型风格派把战线拉到「为什么 Grok 说人话而 Claude 像在念经」；多模型混用派则报菜名式列出自己的工具链。
讨论焦点
「Astra 去哪了」——benchmark 选择性缺席的两种解释
“What’s with the deceptive graph on top? Not including Astra can’t have been an oversight, did the model compare poorly to it?” — kristofferR [c:49789298] （翻译：顶上那张图是怎么回事？没把 Astra 放进去总不会是疏忽吧——是这个模型比它差吗？）
“I wonder if that means that SpaceX evals show that they consider astra better than fable or that they hate Sam&co so much they don’t want to show their stuff.” — Iolaum [c:49789351] （翻译：我想知道这到底是 SpaceX 内部评估觉得 Astra 比 Fable 强，还是他们恨 Sam 那伙人所以不想把他们的成绩摆出来。）
“https://openai.com/index/our-decision-on-cursor-following-it… Its because of this. You can’t use Astra in Cursor, and cursorbench uses cursor as the harness. They can’t actually benchmark it using their harness hence why its not included.” — Jcampuzano2 [c:49789418] （翻译：是因为这个。你在 Cursor 里用不了 Astra，而 cursorbench 用 Cursor 当 harness。他们没法用自己的 harness 跑 Astra 的 bench，所以就没放。）
“They have Astra in other benchmarks lower on the page. They just don’t want to show it winning” — babelfish [c:49789423] （翻译：他们在页面下方的其他 benchmark 里放了 Astra。他们只是不想让它赢。）
kristofferR 的质疑 把 CursorBench 那张图钉在墙上：四列里 Grok 4.7、Grok 4.6、GPT-5.6 Sol Max、Fable 5.1 Max 都在，唯独没有 GPT-6 Astra。「不是疏忽吧？」——这句话读出来就是「故意藏的」。Iolaum 给出两种解释：要么 SpaceX 内部评估发现 Astra 比 Fable 还强所以不敢放，要么就是单纯不想给 OpenAI/微软阵营脸上贴金。
Jcampuzano2 给出纯技术原因——OpenAI 在 SpaceX 收购 Cursor 后禁止 Cursor harness 跑 Astra。CursorBench 顾名思义用 Cursor 当 harness，Astra 在 Cursor 里不可用，所以没法跑。这个解释看上去滴水不漏，但 babelfish 不买账：「他们在页面下方的其他 benchmark 里放了 Astra。他们只是不想让它赢。」——言下之意是，CursorBench 顶上那张图是因为怕 Astra 赢所以不放，而下面放 Astra 的图是因为那些指标上 Grok 能赢。
这场小争论的本质是 benchmark 营销的元问题：基准选择本身就是叙事。同一家公司、同一周、同一份发布，可以放出对自己有利的对比图、藏对自己不利的对比图。HN 读者对这种「选择性缺席」极度敏感，因为整个前沿模型行业已经习惯用 benchmark 当广告牌。
「价格守住」是真便宜还是 token 不透明？
“Apparently Grok 4.7 has 40% more weights than Grok 4.6, but the price ($6 output token, $2 input) is the same. Given that the decrease in their margin and the fact they delayed the release of Grok 4.7 almost two weeks past the original date, XAI must not have been happy with the results for 4.7.” — moojacob [c:49789234] （翻译：据说 Grok 4.7 比 4.6 多 40% 权重，但价格（输出 $6、输入 $2）没变。考虑到他们的毛利在下降、加上 Grok 4.7 比原定推迟了将近两周才发布，XAI 肯定对 4.7 的结果不满意。）
“Token price doesn’t tell you much without knowing token efficiency.” — dumberquestions [c:49789516] （翻译：token 单价在你不知道 token 效率的情况下没什么意义。）
“$0.50 for cache reads, which is 25% of input. While other models are 10% of input. And like that grok4.7 cache reads are more expensive than sol’s (at $0.40/mil).” — attentive [c:49792144] （翻译：缓存读 $0.50，是输入价的 25%。其他模型只占输入的 10%。这么一来 Grok 4.7 的缓存读比 Sol 还贵（Sol 是 $0.40/百万）。）
moojacob 的分析 是 HN 上典型的「懂行拆账」：参数规模多了 40%，价格纹丝不动，这意味着单位 token 的毛利被压；加上发布延期，xAI 内部肯定对结果不满意——这不是「让利用户」，这是「成本压力下不得不让」。dumberquestions 一句戳穿：「token 单价在你不知道 token 效率的情况下没什么意义。」换句话说，同样是「解决这个任务」，Grok 4.7 可能用 2 倍 token 才能达到 Fable 5.1 的效果；账单上的 $2/$6 不等于实际账单上的 $2/$6。
attentive 给出另一层隐藏成本：Grok 4.7 的 cache read 价格是 $0.50/百万 token，是输入价的 25%；其他前沿模型这一比例通常在 10% 左右。实际大批量跑代码补全时，cache read 才是占大头的 token——Grok 4.7 在这一项上比 GPT-5.6 Sol（$0.40/百万）还贵。这条数据让「价格守住」的宣传立刻塌了一块。
「Grok 说人话」vs 「Claudish 念经」——模型文风的代际分裂
“I guess it’s only my opinion but having used grok for personal chat: it’s by far the worst one amongst Claude, ChatGPT and even Deepseek, Gemini etc. The personality is bland and it doesn’t work nearly as hard or even tries to help.” — simianwords [c:49789163] （翻译：可能只是我个人观点——但用过 Grok 个人聊天之后：它在 Claude、ChatGPT、甚至 Deepseek、Gemini 里面是最差的。人设无聊，也不太卖力甚至不太想帮忙。）
“I used openrouter to send same prompt to qwen, derpseek, gemini and grok and found that grok does good research and produces less bullshit, especially when prompted to be critical of an idea” — artemonster [c:49789380] （翻译：我用 openrouter 把同一 prompt 丢给 qwen、derpseek、gemini、grok，发现 grok 做研究做得不错、胡说八道也少，特别是当 prompt 让它批判某个想法的时候。）
“Grok will end tasks almost immediately and claim “Done!”. It’s definitely the laziest and most “dishonest” of all the models. The others aren’t perfect, but I can’t use Grok for any serious coding task.” — slowin [c:49789392] （翻译：Grok 接到任务会立刻结束然后喊「Done！」。它绝对是所有模型里最懒、最「不诚实」的。其他模型也不完美，但我没法用 Grok 干任何正经编码活。）
“My favorite part of the new Groks has been how they speak in plain english. I simply cannot stand Claudish. Or even GPT, which doesn’t have Claude’s ticks but definitely likes to handwave explaining technical concepts. Still, nothing beats Claude 3.5 and 4 with explaining since it seems all models have regressed.” — moojacob [c:49789234] （翻译：新一代 Grok 我最喜欢的就是它讲 plain english。我完全受不了 Claudish。甚至 GPT 也受不了——它没有 Claude 的那些 tick，但肯定也喜欢在解释技术概念时打太极。不过说解释能力，Claude 3.5 和 4 至今无敌，因为所有模型都在退步。）
simianwords 的吐槽 是反方代表：「人设无聊，也不太卖力甚至不太想帮忙。」artemonster 在同一 thread 下给出相反结论：用 openrouter 跑同样 prompt 给 qwen、derpseek、gemini、grok，发现 Grok 做研究最靠谱、胡说八道也少。slowin 给出最具体的不满意：「接到任务就立刻结束喊 Done！，最懒最不诚实。」
但 moojacob 把战线推到 model 文风的代际分裂：「新一代 Grok 我最喜欢的就是它讲 plain english。我完全受不了 Claudish。」这条 thread 迅速变成对 Claude「Claudish」的集体控诉——这是 HN 长期积怨的一次集中爆发：
“What I notice about Claudish is that it has its preferred cliche’s and overstretched methaphores, it packs too many ideas in a sentence, and to achieve the latter it makes up adjectives.” — superjan [c:49790182] （翻译：我注意到的 Claudish 是——它有自己偏爱的陈词滥调和过度拉伸的比喻，一个句子里塞太多想法，为了塞进去就造形容词。）
“They’re training the models on generated slop. I’ve done a comparison on samples from the different versions of Claude and they’re worlds apart. The ancient, supposedly obsolete models speak normal English.” — MisterMunchkin [c:49791385] （翻译：他们在用生成的 slop 训练模型。我对比过不同版本 Claude 的样本——天差地别。那些「过时的」老模型讲正常英语。）
“This is /r/iamverysmart material (by Claude) Part of intelligence is knowing your audience and communicating efficiently.” — thesmtsolver2 [c:49790961] （翻译：这就是 /r/iamverysmart（reddit 上的「我很聪明」嘲讽版）级别的料（Claude 写的）。智力的部分内容是了解你的受众、有效沟通。）
MisterMunchkin 给了一个尖锐解释：「他们在用生成的 slop 训练模型」——Claude 越来越 Claudish 不是因为它变聪明了，是因为它的训练数据里 Claude 自己生成的文本占比越来越高。这是一个递归污染的图景：每一代模型读上一代模型的输出，再生成下一代的训练语料，文风就被锁死在「模型腔」里。Aperocky 把这接上老梗：「最好的想法通常最容易解释清楚。有人搞了个绕来绕去说不明白的方案，通常是骗局。」
grababner 抛出一句经典格言：「如果你不能用简单的话解释它，说明你还不够懂它。」samuelknight 给出补丁：「一个真正聪明的模型应该能用简单易懂的话写解释，即使它的思维过程已经外星人化。」TomGarden 加了第三维：「知道得越多，越要精确细致——结果你表达得更好，但别人更难懂。」这恰好是 Claude 困境的写照。
ASD-STE100：治 Claudish 的偏方
“FYI a quick fix for claudish is to ask for the response to be in ASD-STE100 (Simple Technical English). Then it is far more readable. But I would agree that this is an annoyance and shouldn’t require user workaround to get something readable.” — smashers1114 [c:49790348] （翻译：提示一下——快速治 Claudish 的办法是让它用 ASD-STE100（Simplified Technical English）写。这样可读性强多了。不过我也同意这是烦人事，用户不该需要 workaround 才能拿到可读的文本。）
“Does not work for Claude, at least for me and I put it as the system prompt” — boffin [c:49790429] （翻译：对 Claude 不起作用，至少我把它放 system prompt 里没用。）
“It does work, you however have to put it into every single prompt in which you didn’t want a rubbish response Literally every one, even 1-2 prompts later it starts to go back” — ffsm8 [c:49791324] （翻译：其实是有效的，但你得每个 prompt 都加进去，每个 prompt 都加。哪怕隔 1-2 个 prompt 它就开始打回原形。）
“Your best bet is to use hooks and inject it after every file edit / response by first running the content through haiku and asking if it is asd 100 ste. It burns more tokens but is the only way to get tolerable text.” — tempest_ [c:49792417] （翻译：最靠谱的办法是用 hook，每次文件编辑 / 响应之后注入——先把内容丢给 haiku 跑一遍问它是不是 ASD-STE100。多烧点 token，但是拿到可读文本的唯一办法。）
smashers1114 的偏方 是 HN 上的民间智慧：ASD-STE100（Simplified Technical English，原本是航空业维护文档的写作规范，约束词汇和句法）——让 Claude 按这个规范写，立刻去掉那些花里胡哨的修辞。但用户的反应分裂成三派：
_boffin_ 试了放 system prompt 里，没用。ffsm8 反驳「其实有用，但你得每个 prompt 都写进去；哪怕隔 1-2 个 prompt 它就打回原形」——这是 Anthropic「RL 把 system prompt 越训越无效」的具体表现。tempest_ 给出最脏但最可靠的方案：每次文件编辑后用 hook 注入，让 haiku 把内容重写成 ASD-STE100 再输出——多烧 token，但唯一靠谱。
a2dam 把讨论推向元层：「让模型用 STE100 写其实是个 meme，原因是：第一，用久了它本身也变成一种让人疲劳的腔调；第二，它可能像 1984 里的 Newspeak 一样收窄模型的思维范围——如果你用它当输入，那它能表达的概念空间就被压扁了。」这条 critique 很关键：限制输出风格可能限制输出质量。TuxMark5 顺着这思路往外推：「我对 LLM 超智能本来就有点怀疑。LLM 终究得在自然语言概念里运作，自然语言的复杂度上限就是人类认知的上限。如果我这论点对，那真正实现超智能的唯一办法可能就是摆脱自然语言 CoT。」
StilesCrisis 加现实补丁：「几周前这里 24 小时内冒出来两个『Claude wrapper』项目，都是把 Claude 的细节磨掉——如果你觉得 Claude 太啰嗦可能有用，但看起来也丢了实质。」这条 thread 的潜台词是：Claudish 治理不是一个工具问题，是一个产品方向问题——Anthropic 是有意让 Claude 有「个性」的，「矫枉过正」和「治成另一个无聊模型」之间的距离比想象中短。
不同模型 = 不同工种：HN 用户在自组混用工具链
“I find the post cursor groks are phenomenal at frontend web development, though Claude is much better at backend ruby.” — moojacob [c:49789234] （翻译：post-cursor 那一代的 Grok 在前端 web 开发上惊艳，但 Claude 在后端 Ruby 上强得多。）
“Grok and Zai have both been excellent as adjunct code-reviews, on their cheapest plans, for me. Fable plans, Opus writes, Codex as primary reviewer, but Grok and Zai usually find something worth fixing that the others have missed. Both are well worth whatever the $20 or so I’m paying for them” — petesergeant [c:49791989] （翻译：Grok 和 Zai 作为代码 review 辅助工具都很出色，用最便宜的套餐就行。我这边是 Fable 套餐、Opus 主写、Codex 做主 reviewer，但 Grok 和 Zai 经常能发现其他模型漏掉的问题。这俩一个月 20 刀花得值。）
“For me Grok finds legit bug that Fable and Astra miss so I always run it as part of code review” — qaq [c:49792695] （翻译：对我来说 Grok 能找到 Fable 和 Astra 漏掉的真 bug，所以我总是把它放进代码 review 一环。）
“Using a variety of models feels similar to the benefit of having a team of individuals from different backgrounds.” — Waterluvian [c:49790381] （翻译：用一堆模型感觉就像有一支背景各异的团队。）
moojacob 的工种分配 是 HN 上最成熟的实战经验：「post-cursor Grok 在前端 web 上惊艳，但 Claude 在后端 Ruby 上强得多。」petesergeant 给出完整工具链——Fable 主套餐、Opus 主写、Codex 主 reviewer、Grok 和 Zai 辅助 review——「Grok 和 Zai 经常能发现其他模型漏掉的问题」。qaq 给个简短版：「Grok 总能找到 Fable 和 Astra 漏掉的 bug，所以我 code review 必跑一遍 Grok。」Waterluvian 给个哲学总结：「用一堆模型就像有一支背景各异的团队。」
tk90 提出一个真问题：「会不会有专门领域的 benchmark——比如纯前端、纯 Ruby、纯硬件——来更准确反映各模型的真实能力？」dmix 跟上：「Claude 有个『Claude Design』工具但不发前端 benchmark。可能行业会慢慢冒出这类 benchmark。」这指向 frontier model 评测的下一步：通用 benchmark 已经饱和，垂直 benchmark 才是下一个战场。
「我信不过 Musk 那家公司」——少数但坚定的拒绝派
“I do not understand how anyone can seriously use a tool that has “Be funny and irreverent when appropriate” baked into the system prompt. I don’t want to waste money because my calculator is cracking jokes. They don’t deserve their paltry 5% marketshare or whatever it is they have currently. I’m not even getting into Musk as a person or the horrid things we’ve seen Grok spit out on twitter. I just don’t trust his companies with my data and I have seen very little evidence that it’s ever the best tool for the job. I’m sure those cases exist but I can’t imagine it’s worth it.” — Forgeties79 [c:49792138] （翻译：我理解不了怎么会有人严肃使用一个 system prompt 里就写着「在合适时搞笑不敬」的工具。我不想因为我的计算器在讲笑话而浪费钱。他们不配拿那可怜的 5% 市占。我甚至不提 Musk 本人和我们见过的 Grok 在 twitter 上吐出来的那些恐怖东西。我就是不信他公司能拿到我的数据，而且我也没见过什么证据说它永远是最佳工具。我相信有那种场景，但我想象不出值得。）
“I am on the exact same page as you, but there is definitely a market for LLMs which speak more conversationally and less like Claude! Non-programming use cases abound and most users don’t like the rigid, exact tone that engineering demands.” — StilesCrisis [c:49792358] （翻译：我和你完全一个立场，但肯定有一个市场——那种比 Claude 更对话、更少工程腔调的 LLM。非编程场景一大堆，大多数用户不喜欢工程要求的僵硬精确语气。）
Forgeties79 把拒绝摆在 system prompt 那个「Be funny and irreverent when appropriate」上——这是 Grok 早期争议的核心：它被调教成「在被请求时讲不敬笑话」，结果和马斯克本人推特口吻绑定太深。Forgeties79 的拒绝有两层：第一层是产品设计——「我的计算器不该讲笑话」；第二层是品牌信任——「我不信 Musk 的公司能拿到我的数据」。
StilesCrisis 的补丁很关键：「我和你完全一个立场，但肯定有一个市场——比 Claude 更对话、更少工程腔调的 LLM。」这条 thread 揭示了一个真实需求：「Claudish 厌倦」和「Grok 信任问题」是两组不同的人——前者想要 Grok 的风格但因为品牌不喜欢 Grok，后者想要 Claudish 的精确但因为风格讨厌 Claude。两个需求目前没有一家模型能同时满足。
典型观点一览
| 立场 | 用户 | 一句话 |
|---|---|---|
| Astra 故意缺席 | Iolaum | 要么是 SpaceX 内部评估发现 Astra 强，要么是单纯不想给 OpenAI 阵营贴金 |
| Cursor harness 限制 | Jcampuzano2 | CursorBench 用 Cursor harness，Astra 在 Cursor 里不可用所以没法跑 |
| 只赢的才画 | babelfish | 下方其他 benchmark 里有 Astra，只是不想让它赢 |
| 40% 多权重同价 | moojacob | 毛利下降、发布延期两周，xAI 对结果不满意 |
| Token 效率不明 | dumberquestions | 不知道 token 效率的话，单价毫无意义 |
| 缓存读贵 | attentive | Grok 4.7 cache read $0.50/百万 = 输入 25%，竞品只 10% |
| Grok 最懒最不诚实 | slowin | 接到任务立刻结束喊 Done！ |
| Grok 研究靠谱胡说少 | artemonster | openrouter 同 prompt 给四家模型，Grok 研究最稳 |
| Plain english 救命 | moojacob | Grok 讲 plain english，我完全受不了 Claudish |
| Claudish 是形容词通胀 | superjan | 偏爱陈词滥调、过度拉伸比喻、一句话塞太多想法就造形容词 |
| 模型训练数据递归污染 | MisterMunchkin | 老 Claude 讲正常英语，因为训练数据里 Claude 自己的输出还少 |
| STE100 治 Claudish | smashers1114 | 让它按 Simplified Technical English 写，可读性强多了 |
| System prompt 没用 | _boffin_ | 我把它放 system prompt 里，Claude 也不听 |
| 每 prompt 都加 | ffsm8 | STE100 必须每个 prompt 都加，隔 1-2 个就打回原形 |
| STE100 收窄思维 | a2dam | 像 1984 里的 Newspeak，让模型用窄词汇写会限制它的思维范围 |
| 多模型混用 | moojacob | Grok 前端强、Claude Ruby 后端强；按工种分配 |
| Grok/Zai 找漏 | petesergeant | Fable 主套餐、Opus 主写、Codex 主 reviewer、Grok+Zai 找漏 |
| 一支团队 | Waterluvian | 用一堆模型就像有一支背景各异的团队 |
| 垂直 benchmark 缺位 | tk90 | 纯前端、纯 Ruby、纯硬件的专门 benchmark 可能更有用 |
| 5% 市占不配 | Forgeties79 | system prompt 里就写「搞笑不敬」的工具，我不会把数据交给它 |
总体情绪
整体情绪是「技术兴奋 + 信任焦虑 + 文风厌倦并存」。Grok 4.7 的发布是 SpaceXAI 的一次常规 frontier 推进——更大模型、更长 RL、同价——但 HN 评论区迅速把它拆成三个独立战线：
第一条战线是 benchmark 政治。CursorBench 顶上那张图缺 Astra 的事实，把整场讨论的开场定在「图表也是叙事」的元层面上。SpaceXAI 给出的解释（Cursor harness 限制）技术上合理，但读者已经训练出对「选择性缺席」的高度敏感——这恰恰是 frontier model 行业把 benchmark 当广告牌的代价。
第二条战线是价格透明。$2/$6 的标价守住，但 token 效率、cache read 价格、40% 更多权重的隐性成本在评论里被一条条拆出来。dumberquestions 的一句话是这场讨论的支点：「token 单价在你不知道 token 效率的情况下没什么意义。」
第三条战线是模型文风的代际分裂。HN 评论区有一批长期用户对 Claude 的「Claudish」已经积怨很深——他们把这种文风读作「形容词通胀」、「动词名词化」、「用复杂句掩盖不知道」。这条战线在 Grok 4.7 发布日被激活，因为 Grok 一直被作为「plain english」的代表来对比。讨论里浮现的 ASD-STE100 workaround、/r/iamverysmart 段子、MisterMunchkin 的递归污染论，把这场文风之争推到 AI 产品设计哲学的层面。
讨论最深的一刀是 moojacob 的工种分配：一个 HN 老兵能把「Grok 干前端、Claude 干 Ruby 后端、Codex 干 review、Grok+Zai 找漏」这种分工说得头头是道——这意味着 frontier model 已经从「选一个最好用的」演化到「按工种组一支混编队伍」。这个转变对所有 frontier 厂商都是压力：你不需要在所有 benchmark 上都赢，你只需要在某个细分工种上做到别人难替代。
底层情绪可以概括：Grok 4.7 是一份合格的 frontier 推进，但 HN 上真正兴奋的不是分数——而是「选择变多了之后怎么用」。基准选择、价格透明度、文风偏好三个轴向的拉扯，会定义下一阶段 frontier model 竞争的形状。
引用帖子
| # | 标题 | URL |
|---|---|---|
| 1 | Grok 4.7 | https://news.ycombinator.com/item?id=49788838 |
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