本地 9B 模型实测:图工作流比 ReAct 循环省 2.6 倍 Token
treble-maker123 · reddit · 2026-08-21
作者在 M1 MacBook Pro 上使用 Qwen 3.5 9B 模型,对比了标准 ReAct 循环与图工作流在邮件分拣任务上的表现。
- 准确率:两者差异极小且不具统计显著性。
- 效率:图工作流优势显著,ReAct 循环因需要大量叙述生成了 2.6 倍的输出 Token,实际耗时也长了约 1.5 倍。
作者推测,随着任务规模增大或状态更复杂,这种效率差距可能持续存在,并希望了解在非玩具场景下 LangGraph 的实战经验。
「编程与Agent」频道最新
- 腾讯发布 UI-Mate-27B,支持桌面 GUI 智能体操作 — tencent · 2026-08-24
- 实测对比:从 DeepSeek 到 Claude 二十美元订阅 — Unlikely_Bluejay5392 · 2026-08-24
- Claude Code 推出远程控制功能,编码效率提升 — rohanpaul_ai · 2026-08-24
- Vercel CEO rauchg 详解 fx 扩展哲学:MCP、Skills、插件与 Unix 组合 — AccBalanced · 2026-08-24
- Netflix 揭秘 LLM Judge 生产实践:每周评估数十万条推荐解释 — omarsar0 · 2026-08-24
- Simon Willison 用 Fable 5 实测 smolvm:硬件级隔离沙箱获认可 — yawnxyz · 2026-08-24