大模型落地瓶颈：跑分高不等于实战好

大模型在基准测试中表现亮眼，但在实际部署时却常卡在“推理鸿沟”上。长链路任务中的延迟、成本和上下文限制，让模型在生产环境中频频失手。具体表现为三个痛点：一是高频低延迟场景下的算力吃不消；二是多步骤任务容易累积错误且缺乏自我纠错；三是盲目堆砌参数已无济于事。开发者必须结合RAG、思维链优化和垂直微调等工程手段，才能真正缩小模型能力与业务需求的差距。接下来的技术重心，需要从比拼模型规模转向提升推理鲁棒性与工程落地能力。