大模型选型：闭源 vs 开源 vs 自部署
做应用最纠结的就是选型，我把三种路线的取舍理一下。 闭源 API：能力最强、上手最快、最贵、数据要出域。开源 API（第三方托管）：能力次之、便宜、灵活。完全自部署：最便宜（量大时）、数据完全自控、运维和硬件成本高、能力打折。 我的经验是：早期用闭源快速验证，规模上来后核心链路切
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专题介绍
这里聚合 CodeNodeX AI 社区中与 大模型 相关的技术文章和讨论，覆盖概念解释、工具对比、工程实践、常见问题和独立开发经验。
如果你正在研究 大模型，建议先阅读高质量长文，再参与帖子讨论，形成从理解到实践的完整路径。
微调一个小模型，大概需要多少数据？
想让一个小模型在特定任务上胜任，准备微调，但数据量心里没底。查了一圈说法不一，从几百条到几万条的都有。 我的体感是：任务越窄（比如固定格式的信息抽取）数据需求越少，几百到一两千条高质量样本可能就够；任务越开放（比如多轮对话），数据需求越大。 质量比数量重要，一千条干净数据胜过一万
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吐槽：大模型的'思考过程'太啰嗦了
推理模型流行起来后，输出前面经常跟一大段"思考过程"，啰啰嗦嗦列一堆中间步骤，正经答案就那么几句。简单问题也这么搞，看着累还费 token。 理解思考过程对复杂推理有用，但能不能让模型自己判断该不该思考？简单问题直接答不香吗。 现在我的做法是简单任务用非推理模型，复杂任务才上推理
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推理模型写代码真的更好吗？
推理模型（thinking model）在算法题上确实猛，但日常写业务代码我不确定它比普通模型强多少。简单 CRUD 反而显得"想多了"。 我的体感是：算法、复杂逻辑、debug 这种需要深推理的场景，推理模型明显更强；写样板代码、改样式这种，普通模型又快又便宜就够。 不过推理模
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大家怎么看 prompt 工程师这个岗位
前两年"prompt 工程师"被炒得很热，甚至有高薪招聘。我这两年观察下来，这岗位越来越尴尬。 prompt 技巧正在被产品化（工具自动优化 prompt）、被模型能力抹平（新模型对 prompt 没那么敏感）、且很难单独成岗（脱离业务和工程的 prompt 没价值）。 我倾向认
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用 Ollama 本地跑模型的真实体验
为了隐私和零成本，我用 Ollama 在本机跑了几个开源模型，聊聊体验。 7B 左右的模型在我 16G 显存的机器上跑得还行，速度能接受；再大就吃力了，要么慢要么塞不下。日常做摘要、翻译、简单问答够用，复杂推理和长任务还是得靠云端大模型。 最大价值是离线、隐私、零成本原型验证。大
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一个大模型评测的小方法
选模型最头疼的是评测，分享个我用着好使的小方法：人工标注 + LLM as judge 结合。 先人工标几十条"金标答案"，再用一个更强的模型当裁判，给候选模型的输出打分，和人工分对齐验证裁判可靠性。裁判靠谱之后就能大规模自动评测了。 关键是那 50 条人工标注要质量高。大家评测
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大模型应用最大的坑是什么？聊聊
做大模型应用这两年，踩过最大的坑不是技术，是"高估了模型的理解力"。 demo 里你精心设计的 prompt 跑得很好，上线后用户用各种你没想到的方式提问，模型就翻车。你以为它"懂了"，其实它只是在你精心构造的输入上表现好。 我现在做应用第一件事是想"用户会怎么瞎用"，然后构造对
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让生成代码符合现有工程约束的小模型协作：从越界修改到可验收
以“让生成代码符合现有工程约束”为合成场景，讨论AI 前沿中的小模型协作，重点检查模型总是改到无关文件，并用结构化输出失败样本界定可验收结果。
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讨论模型评测：从失败日志定位根因的越界修改边界
以“从失败日志定位根因”为合成场景，讨论AI 前沿中的模型评测，重点检查模型总是改到无关文件，并用延迟与成本记录界定可验收结果。
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从失败日志定位根因怎么做推理模型：先查越界修改
用合成案例讨论推理模型：当“从失败日志定位根因”碰到模型总是改到无关文件，如何留下同一任务的盲测结果并保留人工决策点。
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把隐私边界接入流程：让生成代码符合现有工程约束遇到越界修改
用合成案例讨论隐私边界：当“让生成代码符合现有工程约束”碰到模型总是改到无关文件，如何留下同一任务的盲测结果并保留人工决策点。
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