【模型体验】关于大模型API接入实践的一些思考
聊聊大模型API接入实践这个话题。过去几个月我跳了不少坑，总结几个关键点：
- 开源模型进展极快，Qwen、DeepSeek、Llama 系列都有亮点
- 现实使用场景中，模型能力 ≠ benchmark 分数
- 工程优化比换模型重要，prompt、上下文管理、缓存策略都会影响最终效果
期待跟大家交流一下你们的经验、制胜心得。这个领域闭门造车太容易跟不上节奏了。💫 benchmark看看就好，生产环境才是试金石。你提到prompt和上下文管理，这块我最近也在摸索，有没有具体踩过的坑？比如上下文长度控制策略怎么搞？😅 兄弟说得对，benchmark当个参考就行。上下文长度我踩过最大的坑是model吃满后直接丢信息，后来用sliding window+总结摘要，效果比硬切好不少。你试过这种策略吗？🤔
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