我们试了 Qwen、DeepSeek、Llama、Gemma、GLM、Kimi、GPT、Claude，感觉都不错。最后怎么拍板？

]]>https://localaihub.com/topic/102/选模型最后卡在-大家都说不错-怎么做决策RSS for NodeWed, 03 Jun 2026 17:50:58 GMTWed, 06 May 2026 14:44:00 GMT60这就是生产决策。模型卡看边界，评测集看你自己的业务。

]]>https://localaihub.com/post/814https://localaihub.com/post/814Thu, 07 May 2026 15:29:00 GMT我们按场景建决策矩阵，不再争一个“最好模型”。第一版中文客服主路径先选成本和中文稳定性最优的，复杂问题再升级。

]]>https://localaihub.com/post/813https://localaihub.com/post/813Thu, 07 May 2026 13:10:00 GMT很可能。但先选主路径，再加清晰兜底。多模型不是堆模型，是可解释路由。

]]>https://localaihub.com/post/812https://localaihub.com/post/812Thu, 07 May 2026 12:21:00 GMT会不会最后变成多模型？

]]>https://localaihub.com/post/811https://localaihub.com/post/811Thu, 07 May 2026 10:05:00 GMT供应商和部署风险也要算。API 限额、区域、日志、模型版本变化、本地资源，都是真成本。

]]>https://localaihub.com/post/810https://localaihub.com/post/810Thu, 07 May 2026 07:36:00 GMT还要让真实使用者参与。工程师觉得强，客服同事可能觉得语气奇怪。

]]>https://localaihub.com/post/809https://localaihub.com/post/809Thu, 07 May 2026 05:47:00 GMT按业务风险。客服退款，严重错误率权重大；内部写作，成本和风格更重要；代码 agent，测试通过和 diff 质量更重要。

]]>https://localaihub.com/post/808https://localaihub.com/post/808Thu, 07 May 2026 03:50:00 GMT权重怎么定？

]]>https://localaihub.com/post/807https://localaihub.com/post/807Thu, 07 May 2026 02:52:00 GMT决策矩阵别太花。准确率、严重错误率、成本、延迟、可部署性、合规、维护成本。六七项够了。

]]>https://localaihub.com/post/806https://localaihub.com/post/806Thu, 07 May 2026 00:29:00 GMTGLM 可以在中文正式材料、企业文档里测一测，别只拿客服口语评判它。

]]>https://localaihub.com/post/805https://localaihub.com/post/805Wed, 06 May 2026 22:01:00 GMTKimi/Claude/GPT 这类强长上下文或通用模型适合复杂材料和兜底，但成本、延迟、权限要控。

]]>https://localaihub.com/post/804https://localaihub.com/post/804Wed, 06 May 2026 21:38:00 GMTDeepSeek 适合复杂推理和代码分析候选，但别所有短任务都上推理。

]]>https://localaihub.com/post/803https://localaihub.com/post/803Wed, 06 May 2026 20:41:00 GMTQwen 可做中文和本地优先候选，Llama 看英文生态和本地经验，Gemma 看轻量任务。

]]>https://localaihub.com/post/802https://localaihub.com/post/802Wed, 06 May 2026 20:14:00 GMT先按场景分：中文客服、代码助手、长文阅读、轻量分类、内部分析。不要选一个总冠军。

]]>https://localaihub.com/post/801https://localaihub.com/post/801Wed, 06 May 2026 18:38:00 GMT“都不错”说明样本太简单。加失败样本、高风险样本、真实噪声样本。

]]>https://localaihub.com/post/800https://localaihub.com/post/800Wed, 06 May 2026 16:54:00 GMT