使用jev让dsv4获取更大模型的能力

qomos 2026-10-14 08:06 1

多模型路由可能是老生常谈的问题了,现在 dsv4 速度很快但是有雷霆思考和思维链退化的问题, glm5.3 就好的多.


我用了一个比较简单的方式综合两者的长处:



  • 开始任务前使用高级模型

  • 任务开始后对上下文进行实时的语义收敛分析和循环检测,采用阈值门控的方式,达到门控上下沿调用jev判断是否升级/降级模型


实测下来基本避免了dsv4的思维链缺陷,整体思维链偏向glm5.3,任务体感跟glm5.3 不相上下,且测试相同的任务完成速度减少了30%,dsv4介入率在84%左右,整体token费用大概减少70%.


可能因为ds和glm都是同一个老师出来的结果,对于gpt的效果没这么好,佬们有什么想法也可以交流一下.

最新回复 (4)
  • uouuou 10-14 08:37
    1楼

    如何确保上下文缓存呢?清空上下文?

  • bzbybw 10-14 08:38
    2楼

    这就去试试,感谢佬友分享

  • qomos 楼主 10-14 08:43
    3楼

    上下文没有去管,按最简单的方式来做的,实际上真正来回切的情况很少,deepseek在有glm开头时对思维链继承的比较好,很少会出现wait,but,also等短语组合开头的情况,就算是切回时缓存过期也只是一次fill的费用比全用glm的token还是显著减少

  • fablia 10-14 08:44
    4楼

    换思考强度还好说

    换模型,缓存是都不要了吗

* 帖子来源Linux.do
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