模型与算力：1269 条
MODEL分类选哪个模型、要多大的上下文、要不要自己租卡跑，按任务而不是按名气。
模型与算力
模型怎么选：榜单、跑分与真实任务的差距
榜单回答「谁更强」，回答不了「适不适合你的活」。给出一套按任务选型的方法，和 20 条样本的自测流程。
自建 vs 调用：什么时候租卡自己跑才划算
算临界点、选路线、算显存：自建不是「更便宜」的同义词，它换的是可控性和长期单价。
AI 模型评测
公开基准跑分目录，能回答「谁更强」，但回答不了「适不适合你的活」。
评测基准百科
把散落各处的评测基准汇总成可检索的索引，找基准不用再翻论文。
众测榜
真实任务众测排行：任务来自实际使用，比刷榜分数更接近日常体感。
权威榜单
LMArena、LiveBench、SWE-bench、司南、Scale SEAL 等 19 份官方榜逐榜整理，每页都标清口径与出处。
模型智商榜
跨厂商综合能力分与 30 天趋势，专门盯同一个模型没换版本却悄悄变笨的降智下滑。
多模态模型
图文、视频、语音理解的模型清单与计费方式，图片按 token 计的坑在这里。
嵌入模型
做检索与 RAG 要选嵌入模型：维度、价格、多语言能力对照。
语音模型
语音识别与合成的模型与价格，按分钟还是按 token 计费要看清。
部署测算
给定模型与量化精度，估算显存、并发与单卡吞吐，判断要不要自建。
加速卡规格库
各型号 GPU 的显存、带宽与适用场景，租卡前先确认跑得动。
GPU 租用比价
各平台按小时 / 按月的租卡报价，自建成本的大头在这里。
训练算力与成本
按模型看训练算力（FLOP）、参数量与数据量，以及公开披露的训练成本。
2026 年最值得关注的 ai 开源项目
教你把年度开源 AI 项目热度转成可执行的跟进清单：按方向分类、按许可证和显存算门槛、先小规模验证再决定是否投入生产。
2026主流开源大模型横评：Llama 3、Qwen（千问）、DeepSeek 本地部署谁更香？
给选型决策者一套横向对比开源大模型本地部署适配度的方法：六个维度打分、三种部署路线的取舍，以及该去站内哪几页核对最新数字。
2026多模态大模型评测：图表解析、图片理解与OCR文字识别横向对比
按图表解析、图片理解、OCR 三个维度拆解多模态模型的评测判据，给自测方法与站内榜单入口，帮你按自己的任务挑模型。
2026年AI大模型评测标准
给做模型选型的人一套当年可复用的评测维度清单：能力、成本、工程、合规怎么拆，以及每项该去哪里核对当期数字。
2026年显卡选购避坑指南
给跑大模型的人讲显卡选购的误区与关键参数取舍：显存优先于算力、带宽比核心数更影响推理、量化档位决定能跑多大模型，附一张自查顺序表。
2026年程序员必备的7款AI编程工具推荐：Cursor、Windsurf、Copilot深度横评
给选型中的开发者一套 AI 编程工具的对比框架：按补全、改写、Agent、上下文与计费口径五维打分，不靠跑分，价格额度去站内核对。
2、常用的数据集成模型有哪些
面向数据工程师梳理常见数据集成模型的适用边界，给出按延迟、一致性、数据量与团队能力做选型的判断标准和落地步骤。
AI agent和大模型应用开发区别
用架构分层和职责边界讲清 Agent 与大模型应用开发的区别，并给出一套判断该用哪种形态的检查清单。
AI 大模型应用开发 和 agent 开发区别
帮刚入行的开发者分清大模型应用开发与 agent 开发在交付形态、技术栈、调试方式上的边界，并给出可落地的自我定位与技能补齐顺序。
AI 模型排行 Kimi K3
讲清看 Kimi K3 各类排行榜时该盯哪几项、哪些榜单不适合用来选型，并给一套自己动手验一遍的判断动作。
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