2026 年的大模型市场，「哪家最强」已经不是正确的问题——因为最强的那一档，单价是次优档的 5 到 8 倍。正确的问题是：我的每一个请求，该落到哪一档？ 这份对比按九个维度把国内外主流平台拆开看：能力、价格、上下文、多模态、生态、易用性、部署、合规，以及各自真正该被用在哪里的场景。 本文数据检索时
从 Prompt 到 Agent：AI 应用工程的四级台阶 Vibe Coding → Agent 架构 → 工程化 → 上下文工程。这是 2026 年 AI 应用的四个递进台阶，也是新团队最常搞混顺序的地方。 开篇：一个常见的失败顺序 很多团队的路径是这样的： 第一周：用 Claude 写了个 P
大模型 API 成本优化：把账单压到十分之一的六个杠杆 团队通常发现省钱的空间从来不在单价上，而在请求本身里。这篇给出实测有效的六个杠杆。 开篇：账单是怎么涨起来的 一个功能在 Be
MCP 与 A2A：智能体协议栈完全指南 MCP 给了 Agent 手和脚，A2A 让 Agent 能和其他 Agent 协作。两者不是竞争关系，而是分层协作。 2026 年的三层协议栈 ┌─────────────────────────────────┐ │ WebMCP（Web 接入层）
大模型评测体系：从传统指标失效到 LLM-as-Judge 传统软件测试是确定性的（输入 A 必须输出 B）；大模型输出是开放且随机的。没有科学的评测体系，迭代就是盲人摸象。 传统 NLP 指标的全面失效
大模型幻觉治理：五层防护体系与量化方法 幻觉不能被消除，但可以被压到可测量的水平。这篇给出一套能落地的防护栈。 幻觉是什么，为什么必然存在 LLM 幻觉 = 生成的文本听起来可信，但事实错误或无依据。
大模型微调完全指南：全参、LoRA、QLoRA、DoRA、GaLore 选型 参数高效微调能以全参微调 90-98% 的效果，成本降到几十分之一。这篇给出可执行的选型决策。 先回答：什么时候该微调 微调的理由经常被误解。不是"为了让模型更聪明
上下文工程完全指南：写穿、选择、压缩、隔离 模型在商品化，上下文工程在差异化。两个团队用同一个 Claude 做同一款 Agent，效果差 3 倍——差的从来不是模型，而是谁把上下文调度得更聪明。 上下文工
AI Agent 架构设计模式：从 ReAct 到多智能体协作 Agent 不是更聪明的 chatbot，它是一台会自主决策的任务引擎。这篇给出五种主流模式与选型决策框架。 基础组件：不论哪种架构都一样
