Llama 4 选型实测：别盯着跑分，得看你的显存和散热
Llama 4 发布一年，生态分化出 20 多个分支。但实测发现，决定模型好用与否的不再是参数，而是硬件上限。从 M5 芯片的端侧表现到 Behemoth 的部署坑点，聊聊 2026 年怎么选模型才不浪费钱。
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关键词：开源
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H20受限后，国产开源模型的算账逻辑变了
2026年上半年，Qwen、Yi、GLM等模型借MoE架构将70B级推理成本压至每千Token 0.003元。配合昇腾910C与寒武纪思元590的适配，精度损失控制在1%左右，整体推理成本较H100降低约60%。实测数据
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距离欧盟AI法案高风险条款8月2日生效仅剩38天。我们采访了国内三个中小AI开发团队，他们正在用EUCA-Toolkit等开源工具应对合规要求，但在文档撰写、测试验证和系统备案过程中，普遍踩中了‘误判风险等级’、‘测试数
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欧盟AI法案高风险条款8月2日生效，用Llama、Mistral做简历筛选这类应用，团队必须备好技术文档。核心是四块：系统描述、风险管理、技术细节、测试验证。开源模型的合规责任主要在应用开发者身上。
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Anthropic在2026年3月以CC0许可开源了Claude的23000字“宪法”，定义了AI如何行事。本文通过一个模拟的内容审核场景，拆解中小团队引入这套框架的真实成本和技术门槛，并提供一份可操作的评估清单。
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Notion AI 3.0凭借“第二大脑”概念月活突破1亿。我们采访了产品经理、研究员和独立开发者三位重度用户，对比其与Obsidian等开源方案在知识整理与调用上的真实效果，并剖析了订阅成本与产出回报比。
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欧盟《人工智能法案》高风险条款将于2026年8月2日全面生效，违规罚款最高3500万欧元。没有专职法务的团队，可以借助三个开源工具，在风险评估、文档生成和流程自查三个环节低成本搭建合规框架。
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合同审查、训练监控、本地知识库——这三个2026年跑通的AI Agent项目，都避开了追求“通用智能”的坑。它们把钱花在法律知识图谱、运维SOP脚本、分层检索管道上，而不是堆砌大模型参数或追求全自动。核心经验：用可控流程
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