前言
2026年8月9日凌晨。项目发布了快两周，昨天有事耽误，晚上才有空改代码，发现K3用不了了。我关了电脑以后，却不知道前方何去何从。这篇文章本来是想发动态的，但是写着写着就成了上一篇文章的后传，索性熬夜也要写完发上来。可能有一些地方写得不好，望见谅。
如果你读过我上个月写的那篇《从“逃离浪浪山”到“走向新征程”》，大概知道这个故事的前半段——一个被英语听力机械音折磨了多年的学生，在AI编程浪潮里终于把“亿方听力大师”从想法变成了现实。那篇文章结尾的时候，我正站在项目发布的门槛上，觉得自己翻过了浪浪山，看见了光。
但我没说的是，翻过山之后，还有下一座山。
一、K3的滋味
端午节放假时候和暑假刚开始那段时间，我的开发状态其实一直很狼狈。到处蹭免费模型，DeepSeek用一阵，MiMo用一阵，哪个便宜用哪个。代码里有大量“AI越改越离谱”留下的烂摊子——我甚至不敢去数那些被模型们反复折腾过的文件有多少行是能跑的、有多少行是看着像能跑的。后来我那位认识快三年的UP主姐姐看不下去了，把她的DeepSeek开放平台的API Key给我用了，让我能够暂时放开用DeepSeek V4 Pro模型。而且在这之后她看到我貌似又触及了DeepSeek的上限后，又一次救了我。她给了我Kimi K3的订阅。
说实话，最开始我没想太多，没想到后续没有K3用了自己会变成什么样子，反正有将近一个月的时长，不用白不用。接上Kimi Code之后跑了几个任务，我整个人愣住了——它把我之前好多模型写出来的错误代码和代码味道，一条一条揪了出来。那些其他模型“写了但没完全写对”的逻辑，K3能自己运行验证、自己发现问题、自己修。K3的代码质量确实高一个档次。我当时就想：原来之前那些模型给我的感觉，一直是在打补丁；而K3是在盖房子。
那段日子是我开发效率最高的时候。一天能重构二十多处逻辑，跑下来零bug。我甚至产生了一种错觉——AI编程就是这样啊，你提需求，它干活，你验收。
然后昨天，订阅到期了。
二、回不去了
其实也不是完全没准备。我早就知道K3会到期，想着到时候换回DeepSeek就是了——刚好DeepSeek V4 Flash正式版上线，1M上下文，官方说全面超过V4 Pro预览版、赢了GLM 5.2。我想着，这总该够用了吧？
接上OpenCode，跑了一个任务。不对劲。又跑了一个。还是不对劲。索性把DeepSeek接到Kimi Code里面试试。
DeepSeek V4 Flash的API目前不支持多模态图像输入。但Kimi Code这个agent在设计的时候，显然没考虑到你接的模型可能没有多模态能力。它频繁地调用图像识别工具，DeepSeek接不住，就开始胡来，最后放弃。而且为了验证自己写的代码对不对，它甚至跑去用Python对比像素点——一个文本模型，硬生生在干图像的活。
我坐在屏幕前看着终端里滚动的日志，那种感觉怎么说呢——就像你用惯了4K显示器，突然换回1024×768。不是不能用，是你知道本可以更好。
更糟的是，bug修好了，但又出现了新的bug。我把本来好的功能修坏了。一个之前跑得稳稳当当的模块，经过我这一通“优化”，罢工了。
我不敢用了。
我怕项目里面某些地方被改出了隐形问题，现在看不出来，等用户用了才爆发。毕竟之前用K3审查的时候，揪出来太多其他模型埋下的坑——那些坑藏得极深，你不仔细看根本发现不了，但它们就在那里，等着某一天炸掉。
三、缊袍敝衣
我想起宋濂在《送东阳马生序》里写的一段话：
> “同舍生皆被绮绣，戴朱缨宝饰之帽，腰白玉之环，左佩刀，右备容臭，烨然若神人；余则缊袍敝衣处其间，略无慕艳意。”
以前读这段没什么感觉。现在突然懂了。
别人用的是K3、是Fable 5、是每个月大几百的订阅。我用的是免费额度、是打折套餐、是到处蹭来的API Key。别人一天能跑完的重构，我要折腾一周——不是因为我不够努力，是因为模型的能力天花板就摆在那里。
网上有个模仿李明博的段子，说有人天天用豆包应付日常对话，用不起ChatGPT的高级会员，只能听着豆包傻笑，反而培养出了辨别AI幻觉的能力。评论区一片叫好，说这是在逆境中成长。
我以前也觉得这话有道理。
但现在我想说——AI编程不是简单搜索对话。李明博吃酒糟可以忍，无非是委屈一下胃，网友调侃用豆包搜东西幻觉多可以花时间求证辨别，无非就是多花一些时间和精力。但代码错了就是错了，模型能力不够就是不够，你花再多时间做Prompt工程、再多次“换个说法再问一遍”，它写不出就是写不出。这不是凑活能解决的问题。瓶颈就摆在那，你再怎么努力，也撞不穿一堵比你高的墙。
我又想起另一句话——忘了在哪读的，说从前有个人，别人请他吃好的，他不敢吃。问他为什么，他说怕吃了好的，以后就吃不下坏的了。我以前觉得这话有道理，但总觉得离自己很远。现在我就是这个人。
宋濂说“略无慕艳意”，那是真定力。我不行。我用过K3之后，再回到DeepSeek的体验里，那种“知道本该更好”的感觉像一根刺，不致命，但扎得人心烦。我甚至有点后悔当初为什么要用K3——如果我一直用免费模型，可能现在还觉得日子过得去。
但没用过就是没用过，用过就是用过。回不去了。
四、下一步
项目已经发布了好几版。CNB和GitHub上都有下载。这几天用K3改了不少东西，成效是实打实的——代码质量上了一个台阶，很多之前不敢动的地方现在敢动了。统信公司看了项目，给我排了开学季的宣传档期，问我如果有功能变动提前说。但我现在不敢再动了。
离开K3之后，我用我手里能触及到的什么模型都感觉不对劲。不是矫情，是真的用不习惯了——K3的agent体验、代码质量、自主验证能力，把我惯坏了。现在换回其他模型，就像开惯了自动挡突然换回手动，不是不能开，是每换一次档都心里没底。
而且我越来越清楚地意识到一个残酷的事实：所谓AI编程，在某种程度上就是比谁的token多、谁的钱多。模型能力有差距，这个差距不是靠“更好的prompt”或者“更多的耐心”能填平的。你有钱订阅顶级模型，你就能vibe coding；你没钱，你就得在各大免费和便宜模型之间奔波，用一个模型修另一个模型留下的bug。
这跟技术能力没关系。这跟钱包有关系。
我下一步该怎么走？
继续用免费模型凑活着改？我怕改出更多隐形bug。攒钱续K3？一个月大几百，对学生来说不是小数目。找个替代方案？我试了，目前市面上很少有能打的。
文章写到这里，天快亮了。脑子里还躺着几个自己试出来的bug，项目仓库也开着。我知道它们在那里，我知道我应该修，但我不敢轻易动手了。
上一篇文章结尾我说“从一个人到一群人，这才是走向新征程的真正含义”。现在我想说的是——一群人很重要，但工具同样重要。没有趁手的工具，一群人也是一群手足无措的人。
浪浪山是翻过去了。但我现在站在一片新的旷野上，面前没有路，只有一堆不知道靠不靠谱的模型、一份到期的订阅、和几个不敢动手修的bug。
下一步，我将如何行走？且待我今晚领取一下QoderCN里面的免费额度，试一下里面的千问3.8行不行，再下定论。先写到这里，各位再会。
