如果你是舊金山的 Twitter 微名人，你會收到來自編程代理初創公司的公關包裹。

這就是我們決定 (1) 讓 Cline 開源以及 (2) 不將推理轉售納入我們商業模式的原因： 當你控制推理（AI 模型調用）而我們構建了控制系統（指導這些調用的系統）時，雙方都無法隱瞞發生了什麼。 你可以清楚地看到調用了哪些模型，使用了多少上下文，做出了什麼決策。我們無法悄悄降低性能來提高利潤，因為你是直接支付給推理提供者的。 這種分離意味著只有當 Cline 變得更強大時我們才會成功。不是當我們找到巧妙的方法來減少你的代幣使用。不是當我們在不告訴你的情況下路由到更便宜的模型。不是當我們人為限制上下文窗口。 結果是：Cline 為每個任務使用正確的模型（由你定義），通過 MCP 集成你需要的任何工具，並在沒有任意限制的情況下運行。你獲得純粹、未經過濾的 AI 能力訪問。 我們這樣構建是因為當激勵正確對齊時，你不需要信任我們。架構本身保證我們朝著同一目標努力：實現最強大的 AI 編碼體驗。 底線是 Cline 為你提供最佳模型的最佳性能，毫無疑問。

非常期待我們接下來在操作系統模型方面的發展

在我們的內部「硬」差異編輯基準測試中，針對之前在差異編輯中失敗的前沿模型（在我們的差異算法更新之前），Kimi 超越了 Claude 3.5。 在接下來的幾週內，看到我們的「噩夢難度」基準測試的結果將會很有趣。

我想指出，對於現實世界的任務（而非基準測試），Kimi K2 的表現超過了 Gemini。 這是所有 @cline 用戶的遙測數據，顯示了不同的編輯失敗率。注意 Kimi 的失敗率約為 6%，這明顯優於 Gemini 約 10% 的錯誤率。 值得注意的是，Kimi 在本週的大部分時間內甚至超越了 Claude 4，達到了低於 4% 的失敗率！

在接下來幾週內，所有收到小黑盒子的人都是真正的。

嗯，我收到了一個神秘的盒子，上面寫著我的名字。

這是您如何在 Cline 中使用 @huggingface 提供者的方式 🤗 （線程）

🤗🤗🤗 🤗❤️🤗 @huggingface 和 Cline = 你的 LLM 遊樂場 🤗🤗🤗 你可以在 Cline 中訪問 Kimi K2 和 6,140 個其他開源模型！

許多這樣的情況 很高興你轉向了 @cline!