AI模型K3实测：高效处理油管封面钩子聚类任务 额度消耗大但无幻觉

分享使用K3模型处理3246条油管封面钩子聚类任务的实际体验。199元套餐，任务全程自主拆解且无幻觉，最终输出机制与人工评价基本一致。但消耗469k上下文，快速用尽5小时额度。适合需要高精度内容分类的视频运营者，注意成本控制。

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一直都在找平替 claude 的模型来驱动我的油管矩阵，K3 上了我买了那个 199 的套餐想试试，glm 抢不到。

这次的任务是我需要把跑出来的 3246 油管的封面钩子，一条一条看，然后把他们聚类归为不同的模板机制，让 ai 直出点击率高的钩子。

我给的指令没有给出/goal，但 K3 全程就把任务自己拆解一跟到底，全程没有终端没有幻觉，怎么说呢，

这个任务我昨天给到 sol ultra 去做，他做了 7 个小时，自己擅自去把钩子里的钩子再拆解，搞了一堆乱七八糟的东西，最终跑了我一周的额度还没做完，虽然说是我的指令不清晰的问题，但是我还是觉得他有点多事了。

给到 opus 4.8 做的话更扯，我已经认为 4.8 幻觉到了不能用的地步了。

但 K3 额度消耗的挺大的，整个任务跑完，用了 469k 的上下文，就把我 5 小时的额度跑完了，但最后得到的机制不错，我让 fable 去评价说基本和他的分类一致。

个人小分享，仅供参考。