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怎样优化不同LLM模型在研究任务中的性能表现？

2025-09-05

1.5 K

多模型性能优化方案

Auto-Deep-Research支持灵活切换LLM模型，具体优化策略包括：

模型特性匹配：
1. 需要高精度分析时建议使用OpenAI GPT-4
2. 处理中文内容优先选择Deepseek
3. 需要免费方案可配置Grok（需XAI API密钥）
参数指定方法：启动时通过--COMPLETION_MODEL参数指定模型，例如--COMPLETION_MODEL deepseek
性能监测技巧：
- 观察终端输出的处理耗时和token使用量
- 不同模型组合测试相同课题对比结果质量
- 复杂任务建议分割为子任务分别执行
API成本控制：
1. 测试阶段使用小规模样本
2. 敏感信息用本地模型处理
3. 设置预算提醒防止超额

注意：模型效果与API响应速度存在权衡，建议根据网络环境选择地域相近的API节点。