百万Token模型来了，你的RAG系统还香吗？
Gemini 2.5 Ultra这类百万token模型已上线。我们实测了在知识库问答、文档审阅、代码理解三大场景下，长上下文直投和RAG系统的准确率与成本差异。结论是两者并非替代关系，本文提供混合架构的具体策略和选型清单
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关键词：实测
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三颗车芯跑7B大模型实测：骁龙、天玑、麒麟在座舱里拼什么？
我们将骁龙8 Gen4、天玑9400和麒麟9100的开发板置于25度恒温箱，跑同一套7B模型，测试语音助手、多模态理解和离线导航三个场景。纸面算力和实际体验之间，隔着一片工程沼泽。
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GPT-5o发布三个月，我们实地走访了长三角和珠三角的12家工厂。本文不谈概念，只给数据：它在准确率、误判率、成本和迭代速度上的真实表现如何？以及，你的工厂到底该不该用它。
阅读全文用Llama 4 Scout和RAG，半小时搭建本地文档问答
2026年4月Meta开源的Llama 4 Scout（16B参数）让本地知识库问答触手可及。本文实测在一张12GB显存的二手RTX 3060上，通过Ollama和LlamaIndex，半小时内搭建起一套数据完全不出本地
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阅读全文用二手3060显卡，我跑通了3B模型的微调
一张12GB显存的二手RTX 3060，能不能微调30亿参数的模型？我们用开源工具Unsloth、Axolotl和LLaMA-Factory，在杭州一个电商团队的客服场景里做了实测。结果发现，成本不到十块钱，耗时约一小时
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一个1.5B的蒸馏模型，在骁龙8 Gen 3手机上推理128个token需要150毫秒，在树莓派5上处理256个token则要1.2秒。我们用VibeThinker-3B等模型，在安卓手机和树莓派上对比了ONNX Run
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随着大模型从实验室走向规模化生产，推理框架的选择成为决定服务性能与成本的关键。本文基于2026年最新实测数据与版本迭代，深度对比vLLM、TGI、TensorRT-LLM等主流开源推理框架的架构、性能、适用场景，并提供面
阅读全文2026下半年AI多模态大模型技术路线之争：原生多模态与混合专家路线的性能与成本实测对比
2026年下半年，AI多模态大模型技术路线呈现两大主流路径：以Gemini 2.0 Ultra为代表的原生多模态架构和以GPT-5 Turbo为代表的混合专家（MoE）架构。本文基于最新发布的模型版本与实测数据，从视觉理
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本文基于2026年中最新旗舰机实测，深度对比三星、苹果及国产机型的端侧大模型、系统级智能体能力。分析AI手机从功能集成到原生智能体的演进，涵盖性能、功耗、隐私平衡及用户体验，揭示AI手机2.0时代的竞争格局与未来路径。
阅读全文AI编程助手‘Agent化’演进：2026年下半年GitHub Copilot X与Cursor 2.0的自主测试、代码重构与多智能体协作能力实测
本文基于2026年6月的最新行业动态与实测，深度对比GitHub Copilot X与Cursor 2.0在向自主智能体演进过程中的核心能力。聚焦两者在自动化测试、大规模代码重构及多智能体协作开发复杂任务中的真实表现，为
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2026年下半年，高通骁龙8 Gen 5与联发科天玑9500旗舰平台发布，其NPU算力跃升为端侧大模型与AI Agent 2.0体验带来质变。本文深度解析两者架构差异、实测性能对比，并为开发者提供完整的适配工具链、性能调
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