比较

AI / LLM 领域的关键路线对比分析，从模型选择到工程决策。

模型路线对比

选择哪个模型、哪条路线——面向决策层的宏观对比。

• GPT-4o vs Claude vs Gemini 2.5 Pro — 三强闭源 API 模型（GPT-4o / Claude / Gemini 2.5 Pro）的能力、定价与场景选型对比。
• Llama vs Qwen vs DeepSeek — 三大开源模型家族在架构、许可、生态与场景选择上的全方位比较。
• DeepSeek-R1 vs o3 vs Claude Thinking — DeepSeek-R1、OpenAI o3、Claude Thinking 的推理范式对比。
• Open Source vs Closed Source LLMs — 闭源与开源路线在能力、成本、隐私、治理上的系统对比。
• OpenAI vs Anthropic — OpenAI 产品广度 vs Anthropic 安全深度的多维度对比。

技术方案对比

用哪种技术实现——面向工程团队的方法论对比。

• DPO vs RLHF vs PPO — DPO、RLHF、PPO 三种偏好对齐方法的原理、效率与效果对比。
• Full FT vs LoRA vs QLoRA — 全量微调与参数高效微调方法在资源、性能上的对比。
• Transformer vs SSM (Mamba / RWKV / Jamba) — Transformer 与状态空间模型（Mamba/RWKV/Jamba）的架构流派之争。

工程架构对比

系统如何搭建——面向架构师的工程决策对比。

• RAG vs Long Context — 检索增强生成与长上下文模型在成本、准确性、可扩展性上的系统对比。
• RAG vs Fine-Tuning vs Prompt Engineering — RAG、微调与提示工程三种领域适配策略的系统对比。
• Workflow vs Agent — 预定义编排流程与动态 Agent 决策的工程权衡与选型指南。
• Hosted API vs Self-Hosted (vLLM) — API 服务与自托管推理（vLLM/TGI/llama.cpp）在成本、延迟、控制上的对比。
• Edge vs Cloud Inference — 端侧（本地/边缘）推理与云端推理在隐私、延迟、成本、能力上的系统对比。