AI MODELS
AI大模型
模型能力、推理、API、量化、微调、GPU和本地部署。
多模态模型进入生产前：从演示能力到可验证工作流
多模态模型的难点不只是识别图片和声音，而是把跨模态结果接入可验证、可追踪的业务流程。
大模型评测不能只看榜单：企业如何建立任务级基线
企业选模型要从真实任务、可接受错误和成功成本出发，而不是只看一个公开榜单分数。
本地运行大模型怎么选：显存、延迟与成本的真实取舍
本地部署不是把模型下载下来就结束，显存、量化、吞吐、延迟和维护成本必须放在同一个任务里评估。
开源权重模型进入企业：一份从成本到治理的部署决策指南
开源权重模型不只是“免费模型”，企业需要从数据边界、算力、质量、运维和长期成本做完整判断。
Claude Fable 5.1：把长程推理变成可靠的生产工作
长上下文和编码能力只是起点，真正进入生产还需要任务边界、证据链、复核循环和成本控制。
GPT-6 Astra如何进入企业：从模型能力到可控交付
企业选择前沿模型，不能只看榜单和演示效果，还要同时评估任务匹配、权限边界、稳定性、延迟和完整交付成本。
大模型评测不能只看单价：企业要算的是“每个正确结果”的成本
从输入输出价格扩展到完成质量、调用轨迹、人工修改和业务结果，建立适合生产环境的大模型评测方法。
Gemini 3.8 Live带来的变化：多模态模型正在变成实时工作界面
从实时语音、视频理解和延伸思考出发，讲清多模态模型怎样改变产品交互，以及用户该如何避免只看演示。
Gemini 3.8 Flash之后，大模型选型要从“比榜单”转向“算结果”
从 Gemini 3.8 Flash 的长程编码与 Agent 能力出发，讲清企业和个人如何做模型实测、路由与成本控制。