本文对国产大模型qwen和deepseek系列进行横向评测，采用统一测试框架对比编程场景表现。测试覆盖代码生成、Bug修复等核心场景，使用可复现的定量分析方法。结果显示：在代码生成方面，qwen-max和deepseek-v3表现相当，均能实现线程安全、关键字参数等完整功能；qwen-plus在边界条件处理稍弱；deepseek-r1因推理过程导致延迟较高但注释最详细。测试框架支持多模型统一调用，

本文解析了大模型API的Token计费机制与实用省钱技巧。Token是文本处理的最小单位，中英文Token密度差异显著（中文约为英文2倍）。计费按输入/输出Token分开计算，输出通常更贵。文章对比了主流国产模型定价，指出DeepSeek-V3性价比突出，并分析了影响Token消耗的关键因素：System Prompt、Few-shot示例、对话历史和输出长度。通过智能客服案例展示了成本估算方法，

用同一个 prompt 打了 8 个模型，测了每个的 TTFB 和总响应时间。结论比你想象中差异更大——某些"便宜小模型"比旗舰快了 10 倍以上。

一个日均 10 万次调用的项目，月费从 $3000 降到 $1200，没有降低服务质量。本文分享我们的完整优化路径。

让模型输出 JSON，说起来简单，实际上能把人逼疯。这篇文章讲清楚三种方案的差别，以及怎么通过 TheRouter 在多个模型上统一使用。

--- 过去两年，主流大模型的 context window 从 4K 涨到了 128K，再到如今 Gemini 3 Pro 的 1M、Llama 4 Scout 宣称的 10M。每次发布都伴随着"长文档处理"、"长上下文理解"的宣传。

你可能已经习惯了“用哪个 AI 编程工具更强”的争论。

上周我排一个 Agent 执行链路的问题，日志里有一行特别刺眼：模型把「检查依赖」理解成了「重装依赖」，生成了一条 rm -rf ./node_modules && npm install。

去年 10 月，我在跑一个自动化内容分析 Agent——每隔几分钟拉一批数据、调 LLM 分析、写回数据库。它跑了好几周没出过事。

文章摘要： 本文聚焦智能Agent架构中的记忆层，对比了记忆层与上下文管理层的区别，并介绍了三种持久化架构。记忆层负责跨会话的知识持久化，决定了Agent能否记住用户偏好和历史信息。与上下文管理不同，记忆层具有永久存储、跨会话、数据库存储和检索后注入的特点。文章详细分析了三种记忆架构：1)键值对存储，适合结构明确的小量数据；2)对话日志+摘要归档，通过定期压缩对话历史生成摘要；3)向量检索，实现语