【收藏必备】大模型开发的稳定之道：不变与变的平衡艺术

原创于 2025-12-20 11:19:38 发布 · 525 阅读

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文章探讨了大模型开发中的"不变"与"变"。不变性体现在API统一和底层技术稳定，可据此构建稳定架构；变则体现在新功能、性能提升和成本变化等方面。开发者应将AI融入业务流程而非盲目追求新模型，通过LLM Router等技术应对变化，定期评估新模型，在稳定性与创新间取得平衡，抓住大模型机遇。

一、大模型的不变
二、由“不变”带来的设计
三、大模型的变

一、大模型的不变

虽说大模型领域是以“变”为主，不断推陈出新，但从做一个软件系统的角度，我想先谈谈大模型的不变。因为在软件开发中，我们一直在追求的就是将变与不变隔离开，让不变的东西尽可能稳定下来。
大模型的不变首先体现在 API 上。OpenAI API 在某种意义上已经成为了行业的事实标准，加之集中接入的引入，我们只要使用统一的 OpenAI 接口，几乎可以访问所有的模型。从这个角度上说，访问大模型的 API 就是统一的。
有了统一的大模型 API，也就意味着我们的代码可以通过相同的方式进行处理，无需考虑不同 API 之间的差异性。站在开发的角度看，这是代码稳定的前提条件。不同的模型之间的差异，主要体现在给 API 传入的模型参数的差异。
不过，前面我们也说过，大模型应用开发中，API 的影响是很低的，真正的核心内容都在于大模型的交互上。从我们的观感上看，各种新的大模型层出不穷，大模型有不变的东西吗？答案是有。
虽然 GPT 刚出现时，让人眼前一亮，而且 OpenAI 又几次发布了让人惊讶的新模型，但本质上说，大模型的底层技术在短时间之内并没有更大的进步。
从 GPT 3.5 到 GPT 4，我们可以理解为是有了更多的数据，让大模型表现进了一步，而 GPT 4 到 GPT-o1，其实是一些工程上的进步，简单地理解，是把提示工程的技术内置到大模型里了。不光 Open AI 的大模型是这样，其它大模型也是如此。
我们目前看到的这些进步基本上都是工程层面的进步，也就是说，一个大模型有的东西，另一些大模型很快就能跟上，比如，当 GPT 4 支持了图像识别，Llama 也很快有了一个 Vision 版本；GPT-o1 用提示工程让大模型的推理能力得到提升，不久，Qwen 就推出了 QwQ，它也具备不错的推理能力。
工程上的进步很重要，但这些都是量变，不是质变，所以，虽然想做好有难度，却并非遥不可及。一个新技术出现，追随者很快就能跟上。出现这种情况，也很好理解，毕竟大家处于同一个时代，底层技术都是公开的。
正是因为如此，大模型的能力都会处于一个类似的水平线上，而且，底线会越来越高。这些大模型的底线能力就是大模型里不变的东西。
讨论大模型中这些不变的东西，我想说的是，开发一个 AI 应用，核心点并不是选择一个更好的大模型，而是自己的业务。在现阶段，再好的大模型也不能帮我们把业务理顺，再好的大模型也只能起到一个辅助的作用，不要过分高估大模型所能起到的作用。我们要做的是，用大模型改造我们的业务流程，让 AI 嵌入到我们的业务流程中去。

二、由“不变”带来的设计

理解了大模型现在的水准，还可以帮助我们做出一些更好的架构决策。举个例子，我们之前好几次强调过 AI 应用的成本问题，一个重要的原因是，调用大模型服务，不管你的内容是什么，大模型服务都要按照同样的标准进行收费。
仔细分析一下，我们便不难发现，我们应用中，有一部分的工作属于简单的推理工作，比如我们介绍过的 ReAct，其中一个核心步骤就是确定调用哪个工具。如果我们搭建了一个本地的开源模型，这些简单的推理工作完全可以在本地完成，无需为此支付模型调用的费用，以此节省调用模型的成本。
一旦我们想清楚，不同的请求可以发给不同的模型，我们就可以在架构上做一个区分，一部分请求需要发给大模型服务获取更好的表现，一部分请求（比如简单推理）交给本地的模型，完成基本的操作。在这种思路下，整个的服务处理过程就会有多个不同的模型参与。既然可以引入一个额外的模型，我们完全可以再进一步，在处理过程中，引入多个模型，让不同的模型完成不同的工作。
在这个架构中，我们引入了一个 LLM Router，也就是大模型路由，它负责根据用途的差异，采用不同的模型。比如，聊天就用 Open AI 的服务，推理使用本地部署的开源模型。有了大模型路由，我们就可以把应用和使用不同模型隔离开来，以保证应用代码的稳定。
大模型路由，则是要根据用途确定不同的大模型，请求方甚至都不用指定模型，因为我们到底使用哪个模型已经在路由内部配置好了。
之所以把用途与模型隔离开来，是因为评估什么模型适合用在什么地方，本质上是一个技术选型的工作。这点一旦确定，在一段时间内是可以保持稳定的

三、大模型的变

你或许会有疑问，按照我的说法，我真的不需要关心大模型的新进展了吗？我只要把大模型应用开发完，就放在那不动了吗？
从软件开发的角度来说，一个系统能够正常运作，我们也就没有必要经常动它。我们当然希望我们做好的系统能够长时间保持稳定。但作为一个有经验的程序员，我们知道，一个有生命力的系统不可能长时间稳定，总有一些新的需求会进来。有了大模型，这一点应该也是没有什么变化的——总会发现适合大模型的新场景，总要评估怎样的模型是合适的。
正如我们在各类新闻中看到的，新模型不断出现。作为技术人员，我们需要关注的这些模型的特点是什么，核心在于找到大模型中“变”的地方。这里的“关注”，首先是找出这些“变”的地方可以创造怎样的使用场景。举个例子，GPT-4V 的出现，让大模型具备了图像识别的功能，这就可以创造出很多不同的玩法，比如，根据手绘图生成代码。
其次，我们需要看看是否会有性能的大幅度提升，比如，GPT 3.5 到 4，虽然从功能上改变不大，但性能上有了大幅度提升。在这种情况下，我们就可以评估是否有替换模型的必要。我就曾经在一些项目中，把 GPT 3.5 用在了一些推理的场景上，而聊天的场景切换到 GPT 4 上。
再者，我们也可以关注使用成本。比如，2023 年的时候，GPT 4 在性能上可谓一骑绝尘，很多时候，我们想达到理想的效果，必须忍受其高昂的使用成本，但到了 2024 年，很多开源模型都已经达到了 GPT 4 的水准，我们完全可以用这些模型替代 GPT 4。当然，OpenAI 也是看到了这个趋势，GPT 4 新模型的使用成本也在逐渐降低。
前面说的是一些通用的考量，如果你的应用场景是比较特殊的，往往就需要关注针对这些场景的模型。比如，很多编程工具像 Cursor、Cline 会推荐使用 Claude 3.5 sonnect。这些模型针对特定的场景做了一些优化，在这些场景下，其表现会远远好于通用的模型。这些特定场景的模型还没有像通用大模型一样相对稳定，其变化还是值得开发者们关注。
简单说，由于不变，我们可以把系统做稳定；应对变，我们可以抓住核心点，定期评估。大模型领域目前还是处于快速发展之中，我们普通程序员要做的，就是抓住大模型带给我们的机遇，做出更好的应用。

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