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大模型选型避坑指南：2026年企业到底该选GPT、Claude还是开源模型
企业级大模型选型不应只比参数和分数。本文从场景、成本、数据合规、可维护性四个维度，给出2026年一套可落地的模型选型决策方法。
2026/8/19评测基准的选择学：你的AI产品该用哪个benchmark，又该怎么防作弊
MMLU、GSM8K、Arena……榜单分数高不代表你的场景好用。本文讲清benchmark的适用边界、数据污染问题，以及如何自建一套贴合业务的评测集。
2026/4/26实时语音 API 横评 2026：延迟、打断、成本，谁才是真的「能对话」
实时语音不是把语音转文字再转回语音那么简单，真正的门槛在延迟、打断（barge-in）和端到端成本。本文横向对比主流实时语音 API，给出选型建议。
2026/10/6微调还是 RAG？2026 年该怎么做决策
微调和 RAG 常被当成二选一的对手，其实各治一种病。本文用一张决策表帮你判断该用哪个、能不能一起用，并给出成本与迭代速度对比。
2026/4/26端侧 AI 落地：把模型装进手机和 PC 的这一年
端侧 AI 从概念走向日常。本文讲清它为什么现在可行、能跑哪些任务、面临的隐私与性能权衡，以及开发者的落地路径。
2026/4/26小模型崛起：SLM 正在悄悄取代一部分大模型
不是所有任务都需要千亿参数。本文讲清小语言模型的优势边界、适合接管的场景，以及大小模型混搭（路由）的架构思路。
2026/4/26向量数据库怎么选：2026 年选型避坑指南
选向量库别只看跑分。本文从检索规模、延迟、过滤能力、运维成本四个维度对比主流方案，给出按场景的选型建议与常见踩坑点。
2026/4/26Copilot 还是 Agent：同样是 AI 助手，差别到底在哪
Copilot 和 Agent 经常被混为一谈，但它们的交互模式、适用场景和风险完全不同。本文用对比讲清两者差异，帮你判断该用哪一个。
2026/4/26