逐字稿文字預覽
大家好,我是Kedda。OPS5.5今天發布了,這是目前最強的變碼模型,我體驗了一下它,非常不錯。OPS5.5在多個集選上都超過了Fibre 5.1,對比Astra也是非常有優勢。在A的榜單上,OPS5.5它的智力指數已經來到了第一名,比OPS5高了很多。但是它也有個問題,它的思考過程比較好Token。 好在呢OPS5.5现在它的价格对比OPS5有了一个较大的降幅 官方介绍OPS5.5对比OPS5会有40%的一个成本下降 CC的工程师分享OPS5.5是它过去几周的主力模型 同样的一个任务呢 OPS5.5花了9.5个小时完成 而Fiber 5.1用了12个小时 在Terminal Bunch 4.0基准上 我们可以看到当努力程度来到X-high的时候, 它的收益就不是特别明显, max的时候甚至有倒挂。 而在Frontier Code的结局上, 更有意思的是当选择high的推力程度的时候, 它的表现比medium还要差。 今天我的所有测试里我都用的是OPS 5.5 medium的推力程度, OPS5.5的写作呢 据官方介绍是有比较大的一个提升 这里有一个示例 大家可以简单看一下 OPS5.5现在说话更简洁 是很多用户的反馈 现在就来看一下我的实测 现在我们来看一下OPS5.5做的清明上合图 一看到这个画面的时候 我就觉得稳了 码头上的货物呢 种类特别多 而且我还看到 之前呢有人来撞击 但是他们是没有穿模现象的 所以这一点还非常好 而且呢冷物呢也有高有矮 穿着也各有不同 它的船的质感做的也是相当不错 很多用货的船那肯定是要盖一些棚子的 河水的光泽呢做的也是非常好 现在我们看一下桥上 桥上的视角 这是有人往下看桥 桥面上质感也非常好 大家背着这种框的质感呢 也是非常非常好 偶尔呢还是会有穿木的现象 穿上好多人在闲看下面的河里 这里的人物穿着真的是非常丰富 然后这一位像是在卖一些小商品 和鸟岸的柳树的质感呢 也是非常不错 我们看一下 会看到这里也有一些商铺 那他们是在卖什么呢 这里有好多筐 这个筐的质感做的真的是非常非常好 那这里也有一艘小船 堂屋的质感 这是我们来到了街边的一个商铺 像是在卖一些粮食什么的 做的非常非常逼真 这是另一家店铺 然后这里说是卖布的 的确这家很像卖布的 然后这家应该就是卖酒的了 OPS 5.5做的实在质感太强太强了 再看一下乔莎的穿工 旁边的屋子质感也是非常不错 再看一下码头装卸 码头装卸这里还非常好 有个GT做的真的好厉害啊 Officer 5.5这个效果太牛太牛了 当然这里也有一些创模现象 然后路边这里有好多货物 我们再往前看 这里有个叫上扇门的 像是卖酒的 右边呢也有一些牲畜 牲畜呢在拉一个很大的车 这个轮子做的稍微有点问题 但是还是挺形象的 然后左边呢 这里有点像在卖水果 然后这里也写了一个鲜肉的招牌 这是像是一个驢车 商铺上方呢 还有人在观望 我们来到酒楼的二层 这是它的视线 然后这里也有一个商铺 这个商铺 不知道在买什么 桥这里呢 下方像这种石头 做的一个基座 感觉也是非常不错的 而且这个桥的构建的 感觉也是非常科学的 最后再来看一下 城门俯瞰这里的一个视角 然后远处呢 还有一座塔 然后这里的城门 上面还有一块牌匾 可以进来看一下 这边也有一些街边小贩 再往前看看这个城门里 这好像是骆驼 在驼一些货物 然后我们会看到 这像是一位女子 在穿着长裙 两旁的这些建筑 也是有非常多的样式 非常非常好 它做一个磨齿工坊 先说一下 这是我体验过多个模型里面 表现效果最好的 它不仅是折叠出来 然后它折叠之后 还有这种动效 包括它的背景做的都是有点层次的 令我感觉非常不错 我们再看一下 这是它生成的五角星 再来看一下它生成的双球 还是非常像双球的 八面体 再看一下它生成的咖啡杯 但是如果把它给颠倒一下的话 感觉还是挺像咖啡杯的 再来看一下星芒球 做出来的这个效果 非常非常好 再来看一下杠零 这些是之前 所有模型都不能达到的一个高度 所以我认为OPS 5.5 在算法方面 推理程度方面 真的非常厉害 接着呢我给它一份 宜家的沙发安装指南 最近这个任务呢 我也让多个模型测试过了 OPS 5.5在这个问题上表现是最好的 比Fibre 5.1表现的还更好 现在我们看一下开始之前 它有哪些说明 然后配件清单 这里配件清单呢 我们可以看到它其实是从原来的PDF里面截取 然后展示出来的 之前Fibre 5.1的时候 它是生成SVG 然后做一个凝件 那和原图其实是有区别的 所以我觉得OPS5.5 在这里的处理会更好 我们选择贵妃位的位置 在下方就可以安装了 那我从第一步开始看 怎么去安装 這是第二個步驟,打長的螺釘。 它的螺钉打在哪里 都是给你展示出来的 再之后安装只脚 再把沙发 再安装脚垫 然后把沙发翻正 接着安装扶手 再打螺栓 电圈 右侧的贵妃模块 也可以看到和右侧的说明书圆图是一对应的 那这样的话就拼好了 再接着这里有一个连接夹 然后坐垫 最后再放上靠枕 最后安装好之后呢 还有储物和睡眠 那我们也可以通过上方点击 看一下这里也有两个动画 做的是非常非常好 再看OPS5.5生成的机械蝴蝶 优优独播剧场——YoYo Television Series Exclusive 优优独播剧场——YoYo Television Series Exclusive 它的质感还是非常不错的 我们可以放大看一下它这里的机械转动的效果 包括它的材质也是非常漂亮 我觉得和Astral生成的效果还是非常接近的 可能Astral的效果稍微再好一点点 再看5.5根据我发给它的原图 生成的OpenSCID文件的模型 我觉得OPS5.5做的这个大扣质感是非常非常好的 是我测过了所有的模型里 它将这个搭扣的质感做出来的 稍微有点遗憾呢 就是我们可以看到 它的有个针 应该是对卷这里的皮带上的孔 所以这里呢 好像是有点中断 但是它这个表在整体而言 做的是非常好的 表面呢 我给它的圆图 其实是它的机械结构 在这个表的左边 所以这里有一点问题 但是它整个机械结构 做的还是可以的 我们再看背后 它也有一些文字 更像真实的手表 再看OPS5.5生成的抓娃娃机 我个人觉得它生成的效果没有Astria生成的效果好 这是它最终生成的效果 左侧是我给它的圆图 我们可以看到右侧Office 5.5生成的 和左侧我提供给它的参考图 相差还是比较大的 主要是以背的一个角度弧度 OPS5.5生成的抱枕上的Hello Kitty 做的和原图还是非常像的 问题就是整个形状有较大的改变 所以我认为在Blender建模方面 OPS5.5是比不上Astra的 Zalara OPS5生成趣味小猪妖和神笔马娘的动画 OPS5.5呢 神城的动画非常非常好 字幕志愿者 杨茜茜 字幕志愿者 杨茜茜 优优独播剧场——YoYo Television Series Exclusive 再把AnthorSopic介绍OPS 5.5这篇文章链接 发给OPS 5.5 让它去生成一个趣味短片 优优独播剧场——YoYo Television Series Exclusive 字幕志愿者 杨茜茜 这个短片生成的质量也是非常非常高 很难想象这样的视频是通过代码 而不是AI视频生成模型来生成的 最后再看一下OPS5.5这次宣传的写作能力 提示词是一个人同时收到三条消息 有医院的 有房东的 有钱论发来的 AI需要用500字以内的第一轮程内心独白 把这三件事交织在同一个下午 输出故事 3点17分 手机在桌上粘正三下 像有人隔着木头敲门 我先点开音乐那条 各项指标未见异常 八个字 我读了四遍 好像多读几遍 他就会改口 半年来 我把每一次咳嗽都当成预告 现在预告播完了 正片却没有上音 我竟不知道该把这口憋了半年的气 土象哪里 第二条是房东 客客气气的说 夏季度企业每月加600 末尾跟 末尾跟那个抱权的表情 我下意识的算 600乘12 7200 差不多正是我偷偷给 万一预留的治疗费 身体刚把这笔钱还给我 房子就伸手接走了 第三条我盯着预览 看了很久 生日快乐 没有称呼没有标点 和从前对方发来的每一条一样 干净的让人没法回嘴 我自才想起今天是我生日 房东不知道 医院不在乎 只有一个已经不在我生活里的人记得 窗外的光写到键盘上 把FG两个小秃点照得发亮 那是手指回家的位置 我忽然觉得这个下午很公平 他告诉我还能活多久 告诉我活得会很贵 要告诉我 曾经有人认真地把我写进日历 而且至今没删 我先回房东好的 把报告截图存进相册 最后点开第三个对话框 打下谢谢 删掉又打上 按了发送 然后我下楼买了一块很小的蛋糕 小到一个人刚好吃完 我觉得OPS5.5在这里写得非常好 大家有兴趣的话可以回顾一下 我之前介绍 Astra他写的故事 非常厉害 以上呢就是今天介绍OPS5.5的所有内容 他生成的清明上河图 令我真的是非常非常惊艳 他生成的磨尺 也是我测过的最好的一个效果 非常非常好的模型 而且最重要的是 他现在的价格 对比之前OPS5 有了一个较大的降幅 所以现在哪怕我是pro用户 用它也能是多测几个题目 还是非常非常好的 希望我的视频对你有帮助 我们下期再见
本次執行流程與問題處理
下達指令
預期流程
- 下載與語音辨識
- 來源選擇與品質檢查
- 文字校正與句子單元
- 筆記與發布
- 公開網頁發布
1. 下載與語音辨識
工具：videonote-transcribe-url（主辨識管線：下載、Whisper 辨識與選稿）
處理：下載音訊、以 Whisper 辨識並選出最佳逐字稿
產出：yt_dlp_meta.json（影片元資料）、audio_16k_mono.wav（16kHz 單聲道音訊）、transcript.whisper.json（Whisper 辨識結果）、transcript.json（正式逐字稿）、transcript_selection_report.json（來源選擇報告）
耗時：1592.2 秒
關係：依序執行
結果：完成
2. 全文快速校讀
工具：videonote_rapid_transcript_review.py
處理：先速讀完整逐字稿，再修正高可信突兀詞句並列出待確認項目
產出：rapid_transcript_review_report.json（產出檔案）
耗時：42.5 秒
關係：依序執行
結果：完成
3. 建立句子單元
工具：videonote-build-sentence-units
處理：將逐字稿切成帶時間軸的句子單元
產出：sentence_units.json（句子單元）
耗時：0.6 秒
關係：依序執行
結果：完成
4. 句子密度平衡
工具：videonote_balance_sentence_units.py
處理：平衡句子長度與密度
產出：sentence_units.json（句子單元）
耗時：0.6 秒
關係：依序執行
結果：完成
5. 時間軸稽核
工具：videonote_timeline_audit.py
處理：檢查時間軸與音訊對齊
產出：timeline_audit_report.json（時間軸稽核）
耗時：0.6 秒
關係：依序執行
結果：失敗
問題：exit code 46
6. 品質檢查
工具：videonote_controlled_quality.py（檢查時間軸與品質）
處理：檢查語言、時間軸與可讀性品質
產出：controlled_quality_report.json（品質報告）、language_sanity_report.json（語言檢查）
耗時：726.6 秒
關係：依序執行
結果：完成
7. 播放時間軸回填
工具：videonote_rebase_display_timeline.py
處理：將網頁播放時間軸回填為校正字幕時間
產出：display_timeline_rebase_report.json（時間軸回填報告）
耗時：0.7 秒
關係：依序執行
結果：完成
8. 逐字稿交叉檢查
工具：videonote_cross_check_transcript.py
處理：交叉檢查逐字稿與來源字幕
產出：transcript_crosscheck_report.json（交叉檢查）
耗時：0.7 秒
關係：依序執行
結果：完成
9. 來源句整理
工具：videonote_prepare_source_entries.py
處理：整理來源句子供時間軸與頁面使用
產出：sentence_units.json（句子單元）
耗時：0.8 秒
關係：依序執行
結果：完成
10. 生成筆記摘要
工具：videonote-generate-note（生成筆記摘要）
處理：生成筆記摘要與重點
產出：note.md（筆記 Markdown）、note.html（筆記 HTML）
耗時：150.7 秒
關係：依序執行
結果：完成
11. 建立筆記頁面
工具：videonote-render-html（產生筆記 HTML）
處理：產生可閱讀的筆記 HTML 頁面
產出：note.html（筆記 HTML）
耗時：0.7 秒
關係：依序執行
結果：完成
12. 發布公開頁面
工具：videonote-publish（發布公開頁面）
處理：發布到公開網站與每日列表
產出：公開筆記網址、result.json（管線結果）
耗時：0.8 秒
關係：依序執行
結果：完成
手動來源字幕
- 尚未產生
自動來源字幕
Whisper 字幕
Qwen 字幕
- 尚未產生
Parakeet 字幕
- 尚未產生
MOSS 字幕
- 尚未產生
聲學時間證據（PyAnnote / WhisperX）
- 尚未產生
校正前後逐字稿
- 校正前 transcript.whisper.json 純文字 JSON
- 校正後 transcript.json 純文字 JSON
目前待解決問題與初步改善方向
- 逐字稿全文快速校讀未完成
已保留自動字幕/原始逐字稿並繼續生成筆記。；未完成的全文速讀項目可在精進模式回聽確認。；RAPID_REVIEW_STATUS=REVIEW_REQUIRED_INVALID_OUTPUT
- 部分時間軸可能不精確
unit 240: 8 chars owns 29.980s (max 8.000s)；unit 241: 8 chars owns 29.980s (max 8.000s)；unit 247: 8 chars owns 29.980s (max 8.000s)
- 逐字稿可先使用，但有待校正清單
segment=195 adjacent_duplicate: 與前一段完全重複，可能是滾動字幕或 ASR 重複；segment=241 adjacent_duplicate: 與前一段完全重複，可能是滾動字幕或 ASR 重複
- Qwen3-ASR 未完成，需確認 qwen_asr_lab 環境與音訊後重試精進模式。