大模型

先把网页订阅和 API 调用分开记录；API 再按输入、输出、缓存与失败重试分别估算，避免拿一次聊天体验代替月度成本。

先用同一份任务卡分别完成中文改写、代码解释和资料整理，再按你最常做的任务、是否要接 API、团队已有工具决定。

用 Qwen2.5-Instruct 分词器把角色消息转换成聊天模型输入，核对 assistant 起点及两种分词路径，避免重复特殊 token。

在受支持的 Linux GPU 环境安装 vLLM，启动 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B，通过模型列表与聊天请求验证 OpenAI 兼容 API。

核对 DeepSeek-R1 六个官方蒸馏版本的参数规模与底座，从运行框架、许可、真实任务和资源成本选择 Qwen 或 Llama 版本。

从真实任务、业务边界和历史失败中构建智能体评测集，写清通过条件，保存工具调用与失败原因，并持续加入回归样本。

用一张虚构客服工单区分大模型、固定工作流和智能体，给出订单归属核对、接口失败转人工及工具权限的具体判断。

用官方模型列表区分 DeepSeek-R1 原版与蒸馏版，核对 Qwen、Llama 底座、具体模型卡和许可，再用同一批问题做选型。

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