作者以“只提一次需求、只调用一次模型”的严格规则测试 Ling-3.1-flash，仅给出一句模糊需求——“做一个可直接交付的 AI 项目工期与 Token 成本估算器交互网页”。模型先自主拆解任务、补全产品逻辑，一次生成 805 行、41KB 的零依赖单文件 HTML，包含参数联动计算、成本图表、甘特图、场景预设与数据导出等功能。作者验证发现一处 undefined 变量 bug，手工修改一行代码修复。作者认为 AI Coding 的价值正从“补代码”转向“交付完整版本”，但生成结果仍需人工验收与修正。
作者实测智谱新发布的 GLM-5.3-Flash 模型，对比 DeepSeek V4 Flash 的价格与性能。该模型每百万 Token 输入 0.8 元、输出 2.8 元，在 Artificial Analysis 榜单上以 $0.045 成本获得 57 智力分，14 项 benchmark 中赢 DeepSeek 11 项，视觉端六项全胜，与 Opus 4.8 对比 13 项赢 9 项。实际测试中，模型可通过一句话从截图、视频、链接复刻网站（如 GitHub、3D 游戏 Krunker），前端与视觉能力极强。作者计划将日常 coding 和 agent 任务分流给它以节省成本。
腾讯发布混元 Hy4 preview 模型（770B 总参数、49B 激活、1M 上下文的 MoE 模型），作者通过 Workbuddy 实测 8 个项目：声音驱动动效画布、在线 808 鼓机、吉他调音器、复刻《沙罗曼蛇》游戏、极端金属 PPT、PDF 生成企业官网、Three.js 太阳系演示等。评测发现其前端审美显著提升，长程 Agent 任务稳定，能精准拆分任务、调用工具和 Skill，且行为守规矩（只引用 CC 版权图、不确定时主动询问）。作者对模型表现大为赞赏，认为腾讯迭代速度快，甚至萌生买腾讯股票的想法。
