LEASH 免训练框架：弱模型打头阵按需升级，成本降近两成

Simular 与威斯康星大学麦迪逊分校提出免训练框架 LEASH，针对 computer-use agent 长程任务中「每步都用前沿模型太贵、只用小模型又易失败」的困境，让小模型先执行、按需从弱模型升级到强模型。实验显示成本降低 19.2%，效果可媲美全程使用 Claude Opus 5。

2026-10-17 ~ 2026-10-17 · 2 条相关

• LEASH 框架：小模型打头阵，成本降 19.2% 媲美全时 Claude Opus 5 — xwang_lk · 2026-10-17

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