待验证50% 置信基准精确时间

对于代码Agent任务，业界经验表明14B以上的模型效果明显好于7B以下，32B左右的模型在大多数中等复杂度任务上已达可用水平

1

来源数

50%

置信度

中期 (~90 天)

时效性

2026/9/22

首次发现

有效期至：2026/12/21

来源

Claude Code本地化部署指南：用本地模型跑CC省Token

涉及实体

代码Agentconcept

相关事实

待验证对于代码分析任务，一个能全速跑在显存里的14B模型实际体验往往好过一个被迫卸载到CPU的27B模型79% 相似待验证Agent 任务需要模型多轮调用，12B 模型在消费级显卡上单次推理已需数秒，多步任务耗时会显著叠加68% 相似待验证练手项目复杂度应控制在AI能够一次性理解全部上下文的范围内，通常是几百行到一两千行代码66% 相似待验证鸿蒙OS 7端侧可运行30B参数的模型，无需联网，复杂任务成功率超过90%65% 相似待验证在代码Agent场景下，一次完整任务的轨迹长度可达数十万token65% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/941918

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/941918

MCP

get_claim(id=941918)