混合智能体系统补齐本地模型短板，Terminal Bench 分数提升 13.4%
AravSrinivas · x · 2026-08-25
Arav Srinivas 指出，本地模型距离完全脱离前沿模型仍有差距。Perplexity 采用「顾问升级 (advisor escalation)」策略，即在必要时将任务路由至云端前沿模型。这种混合智能体推理系统在 Terminal Bench 2.1 上将分数从 59.6% 提升至 73.0%，每次执行成本为 0.415 美元，以三分之二的成本恢复了约五分之三的前沿差距。
所属事件:Perplexity推顾问升级混合架构，Terminal Bench提升13.4%(2 条相关)→
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