补篇三 模型层的真正难点，不是选大模型，而是选错能力

很多团队最后花了很多钱，问题却没有解决。 原因往往不是模型弱，而是能力匹配错误。

例如，一个任务真正缺的是结构化输出稳定性，但团队却一直升级推理模型。 又例如，一个任务真正缺的是审批和规则，不是模型能力，但团队一直在换模型。

所以模型层最难的地方，不在选大，而在选准。