https://yun7211.github.io/ai/model-basics/Recent content in 模型基础 on Yun 的个人博客Hugo -- gohugo.iozh-cnMon, 18 May 2026 12:00:00 +0800https://yun7211.github.io/ai/model-basics/model-selection-notes/Mon, 18 May 2026 12:00:00 +0800https://yun7211.github.io/ai/model-basics/model-selection-notes/<h2 id="不同任务需要不同模型">不同任务需要不同模型 </h2><p>选择 AI 模型时，不要只看模型名字或排行榜。真正重要的是任务需要什么能力：理解长上下文、写代码、总结资料、调用工具、推理规划，还是快速生成草稿。</p> <p>一个简单的判断方式是先区分任务类型：</p> <ul> <li>简单改写和摘要：优先速度和成本</li> <li>代码修改和调试：优先上下文理解和可靠性</li> <li>多步骤研究：优先推理能力和工具使用能力</li> <li>大量批处理：优先稳定性、成本和吞吐</li> </ul> <h2 id="看上下文而不是只看输入长度">看上下文而不是只看输入长度 </h2><p>上下文窗口越大，不代表效果一定越好。长上下文任务要关注模型能否抓住关键约束，以及是否会忽略早期信息。</p> <p>对于长文档或代码库，最好先组织结构化上下文，再让模型执行具体任务。</p> <h2 id="评估要贴近真实任务">评估要贴近真实任务 </h2><p>模型选择应该用自己的任务做小型评估。比如博客写作可以比较标题、结构、事实准确性和可读性；代码任务可以比较测试通过率、改动范围和解释质量。</p> <h2 id="小结">小结 </h2><p>模型选择不是一次性决定。随着任务、成本和工具链变化，模型策略也应该定期复盘。</p>