正向代理与反向代理

本文详细介绍了正向代理和反向代理的工作原理及应用场景。正向代理中客户端直接发起请求,代理服务器作为中间人转发请求并返回结果。而在反向代理场景下,客户端并不直接连接真实服务器,所有请求都由代理服务器接收并决定如何转发,通常用于负载均衡。

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1. 正向代理:客户端和代理服务器看做一个局域网,比如在公司内网上外网,可能需要在浏览器设置代理信息才能访问出去;即代理服务器代替客户端用户再次发送请求到外网,然后收到的结果反馈给客户端用户;这里用户知道使用了代理,但对目标服务器是透明的。

 

2. 反向代理:代理服务器和目标服务器组成一个局域网,比如客户端用户通过外网URL访问某个应用;但实际用户发送来的请求实际先到代理服务器后,代理服务器再将请求转到某个目标服务器(多个服务器有部署同一个服务,这也是ngix通过反向代理做负载均衡);这里用户不知道使用了代理,但对目标服务器知道。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/stpan/p/9513610.html

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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