海外からのアクセス：www.kdjingpai.com

Ctrl + D このサイトをブックマークする

現在の場所図頭 " AIアンサー

Kodeのマルチモデル・コラボレーション・メカニズムは、タスクの特性に適したAIモデルを自動的にマッチングする。

2025-08-28

232

直接リンクモバイルビュー

Kodeの技術アーキテクチャは、複数の大規模言語モデルのインテリジェントなスケジューリングを可能にします。DeepSeek、Kimi、GLM、Qwen Coderなどの異なる専門性を持つモデルを同時に設定することができ、タスクの特性に基づいて最適なモデルを自動的に選択します。自動モードでは、内蔵のスケジューリングアルゴリズムがタスクのタイプ（アーキテクチャ設計、コード記述、アルゴリズム最適化など）を分析し、最適なモデルを選択します。

このメカニズムにより、1+1>2の相乗効果が生まれる。例えば、マイクロサービスアーキテクチャを設計する際に、抽象的な思考が得意なO1モデルを呼び出し、具体的な機能を実装する際には、コーディング能力が高いQwen Coderに切り替えることができる。経験的な測定によると、複数の専門モデルを組み合わせることで、単一のモデルと比較して、タスク完了の質が平均23%向上することが示されている。

この答えは記事から得たものである。Kode: クロードコードオープンソース最適化版について

関連記事

無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Kodeのマルチモデル・コラボレーション・メカニズムは、タスクの特性に適したAIモデルを自動的にマッチングする。

おすすめ

日本語