研究：4B 小模型做 agent 决策，成本降八成还更快

伊利诺伊大学、普林斯顿与 Google 研究者发布 JevAgentHarness 论文，指出 LLM agent 每步都调用大模型，但多数调用其实只是选择题（选哪个工具、是否停止等）。他们提出把这些多选式决策交给开源 4B 小模型，仅在不确定时才调用大模型，结果显示成本降低 81-89%，速度还快约 2.5 倍。

2026-10-19 ~ 2026-10-19 · 2 条相关

• 4B 决策模型替代大模型做 agent 选择，成本降 81-89% 还快 2.5 倍 — alex_verem · 2026-10-19

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