GPT-5.5 на OpenClaw: пользователи сообщают о 5-часовом лимите, сгоревшем за 3 промпта, сломанный код
Пользователь Reddit на r/openclaw бьёт тревогу по поводу GPT-5.5 на OpenClaw, описывая это как «лохотрон». Он сообщает, что 5-часовой лимит использования был исчерпан всего за 3 промпта, и GPT-5.5 не только не исправил проблемы, но и добавил новые ошибки. Переход на DeepSeek V4 Pro решил проблемы.
Основные жалобы
- Исчерпание лимита: 5-часовой вычислительный лимит был полностью потрачен за 3 промпта, что указывает либо на агрессивные фоновые вычисления, либо на чрезмерное использование токенов.
- Снижение качества: Пользователь пытался исправить проблемы, которые создал GPT-5.5, но модель сделала всё хуже — поломала ещё больше кода.
- Альтернатива работает: DeepSeek V4 Pro справился с теми же задачами, исправив всё без сжигания лимитов.
- Теория заговора: Пользователь предполагает, что OpenAI намеренно саботировала реализацию на OpenClaw, чтобы подтолкнуть пользователей к другим сервисам, хотя доказательств нет.
Главный вопрос: плохо ли интегрирован GPT-5.5 на OpenClaw? Возможные объяснения: неверно настроенные контекстные окна, бесконтрольные циклы автоисправления или агрессивное предварительное вычисление, незаметно расходующее лимиты. Опыт пользователя говорит о системной проблеме, а не о единичном сбое.
Для кого это: Разработчики, использующие OpenClaw и сравнивающие GPT-5.5 с альтернативами, такими как DeepSeek V4 Pro.
📖 Источник: r/openclaw
👀 Смотрите также
Анализ кампании астротурфинга OpenClaw и накачки токена $CLAWD
Расследование на Reddit показало, что вирусный рост OpenClaw в конце января был обусловлен рекурсивной кампанией астротурфинга с использованием примерно 400 бот-инстансов, которые создали ажиотаж для накачки токена $CLAWD до рыночной капитализации в $16 млн, после чего его стоимость обвалилась на 90%.
Стратегия платформы Anthropic и ответ OpenClaw
Разработчик анализирует недавние ограничения Anthropic на внешние интеграции с Claude как преднамеренную платформенную стратегию, утверждая, что следует создавать переносимые стеки вместо того, чтобы полагаться на добрую волю провайдера.
Разработчик ищет советы по архитектуре для запуска моделей Embed, Rerank и Zero-Shot на 8 ГБ видеопамяти
Разработчик, создающий единый сервис Knowledge Graph/RAG для локального кодирующего агента, сталкивается с ограничениями памяти на 8 ГБ видеопамяти и 16 ГБ оперативной памяти, испытывая ошибки нехватки памяти (OOM), скачки задержек и завершение процессов ядром Linux при одновременном обслуживании трёх трансформерных моделей.
Новый ИИ-репетитор достигает размера эффекта 0.71–1.30 SD на курсе Дартмута
Новый ИИ-тьютор для вводного курса информатики Дартмута показал улучшение успеваемости на 0,71–1,30 стандартного отклонения по сравнению с контрольной группой.