<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>评测 on Lynx 的技术博客</title><link>https://blog.lynxflow.co/tags/%E8%AF%84%E6%B5%8B/</link><description>Recent content in 评测 on Lynx 的技术博客</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Sun, 23 Aug 2026 00:00:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://blog.lynxflow.co/tags/%E8%AF%84%E6%B5%8B/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>CPA 模型池全量体检：80 个模型谁活着、谁聪明、谁在裸奔</title><link>https://blog.lynxflow.co/posts/cpa-model-pool-audit-smart-model-ranking/</link><pubDate>Sun, 23 Aug 2026 00:00:00 +0800</pubDate><guid>https://blog.lynxflow.co/posts/cpa-model-pool-audit-smart-model-ranking/</guid><description>&lt;img src="https://blog.lynxflow.co/images/cpa-model-pool-audit-smart-model-ranking.png" alt="Featured image of post CPA 模型池全量体检：80 个模型谁活着、谁聪明、谁在裸奔" /&gt;上个月我写过一篇亲测六个 Claude Code 模型的文章。这次把范围扩大：本机 CPA（本地模型网关）里一共挂着 80 个模型，我做了两件事——先逐个发真实请求探活，再对活下来的模型做防背题的智力实测，最后对照公开榜单交叉验证。</description></item><item><title>亲测六个 Claude Code 模型：谁快、谁聪明、谁在抽奖</title><link>https://blog.lynxflow.co/posts/claude-code-model-benchmark/</link><pubDate>Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 +0800</pubDate><guid>https://blog.lynxflow.co/posts/claude-code-model-benchmark/</guid><description>&lt;img src="https://blog.lynxflow.co/images/cc-bench-hero.png?v=090603" alt="Featured image of post 亲测六个 Claude Code 模型：谁快、谁聪明、谁在抽奖" /&gt;Claude Code 的模型选择器里躺着六个可选项:qwen3.8-max、glm-5.2-fast-preview、glm-5.2、deepseek-v4-pro-0813、qwen3-coder-next、grok-4.6,全部经由本机 CPA(一个本地模型网关)转发到各家上游。日常用的时候我只有模糊体感:&amp;ldquo;这个好像快点&amp;quot;&amp;ldquo;那个好像聪明点&amp;rdquo;。体感不可靠,于是花一个晚上把它们拉到同一条起跑线,实测了速度、思考时间、长输入处理和一个 9 题自动判分的智商小测,再对照公开榜单交叉验证。</description></item></channel></rss>