过去几年，参数规模常常被当作模型能力的近似指标。但在真实产品里，用户感受到的并不是参数数量，而是模型能否稳定完成一段多步骤任务：理解目标、调用工具、检查结果，并在必要时修正路线。
能力正在从模型扩展到系统
一个可靠的 AI 应用通常包含检索、权限、工具、执行环境和观测体系。模型只是其中最关键的一环。相同基础模型，在不同上下文设计和反馈机制下，最终效果可能相差很大。
成本与可靠性成为硬指标
企业采购不只看演示效果，还会计算单位任务成本、延迟、错误恢复和数据边界。未来的领先产品，需要在能力、可靠性和经济性之间取得平衡，而不是单纯追求更大的模型。