旧模型回答慢但稳，新模型快很多但偶尔飘。业务方想要快，客服主管想要稳。

]]>https://localaihub.com/topic/236/旧模型回答慢但稳-新模型快但偶尔飘-怎么选RSS for NodeWed, 03 Jun 2026 18:50:32 GMTSun, 17 May 2026 19:08:00 GMT60记得评估用户是否感知风格变化。

]]>https://localaihub.com/post/2699https://localaihub.com/post/2699Mon, 18 May 2026 13:58:00 GMT这个策略可解释，适合和业务沟通。

]]>https://localaihub.com/post/2698https://localaihub.com/post/2698Mon, 18 May 2026 13:12:00 GMT我们按问题类型路由，投诉/退款/制度用旧模型，普通咨询用新模型。

]]>https://localaihub.com/post/2697https://localaihub.com/post/2697Mon, 18 May 2026 11:34:00 GMT用户权益相关的问题不要拿来试验。

]]>https://localaihub.com/post/2696https://localaihub.com/post/2696Mon, 18 May 2026 08:44:00 GMT可以先灰度 10% 低风险流量，收样例。

]]>https://localaihub.com/post/2695https://localaihub.com/post/2695Mon, 18 May 2026 06:09:00 GMT比一次全量切换复杂，但比全站翻车简单。

]]>https://localaihub.com/post/2694https://localaihub.com/post/2694Mon, 18 May 2026 03:40:00 GMT双模型路由会不会复杂？

]]>https://localaihub.com/post/2693https://localaihub.com/post/2693Mon, 18 May 2026 01:47:00 GMT还要看可观测。偶尔飘如果无法检测，就更危险。

]]>https://localaihub.com/post/2692https://localaihub.com/post/2692Sun, 17 May 2026 23:46:00 GMT如果只是语气问题，可以调；如果事实和引用错，高风险场景不能上。

]]>https://localaihub.com/post/2691https://localaihub.com/post/2691Sun, 17 May 2026 23:12:00 GMT先定义“飘”是什么。事实错、语气飘、格式错，处理不同。

]]>https://localaihub.com/post/2690https://localaihub.com/post/2690Sun, 17 May 2026 21:56:00 GMT分场景。低风险高频问题用快模型，高风险问题用稳模型。

]]>https://localaihub.com/post/2689https://localaihub.com/post/2689Sun, 17 May 2026 20:12:00 GMT