分享一个Claude vs GPT vs Gemini的实战案例:
我们团队最近在做模型选型,对比了多个开源方案。过程中发现几个反直觉的点:
1. **小模型+好prompt > 大模型+差prompt** - 优化输入往往比升级模型更划算
2. **评估指标要接地气** - 不要只看榜单,要测自己真实场景的数据
3. **推理优化空间很大** - KV Cache、 speculative decoding、batching 都能显著提升吞吐
Claude vs GPT vs Gemini这个方向,你们有什么独门秘籍?欢迎交流!⚡ |
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