Unverified50% confidenceTradeoffExact time
模型厂商可能针对特定基准进行优化（刷榜），导致跑分亮眼但实际任务表现平平
1
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50%
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9/25/2026
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Unverified更稳健的评估方式是关注模型在'无聊任务'（企业真实工作流中高频低创意度场景）上的表现75% similarUnverified生产级Agent工作流中，Token优化往往不是靠更聪明的Prompt，而是靠更好的架构边界划分75% similarUnverified工具调用的稳健性往往比模型本身的参数规模更能决定agent在真实生产任务中的成功率75% similarUnverified模型选择本质上是多目标优化问题，有时需要最低价格，有时需要最快响应，有时需要特定能力74% similarUnverifiedPrompt Engineering的效果存在天花板，只能在模型已有能力范围内进行优化，无法弥补模型对特定业务领域知识的根本性缺失74% similar
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