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大模型虽好，但恕我直言：在OCR面前，开源小模型更香

作者所在公司项目需处理大量纸质文档，起初考虑云端大模型API调用和开源大模型本地化部署，却因成本高、硬件要求高受阻。后经推荐调研PaddleOCR，其功能全、成本低、易用性强，最终被选为项目核心方案。

很多开发者吐槽并弃用 Cursor，因其付费后砍功能、技术变差、营销像‘障眼法’，引发信任危机。部分用户转向 Claude Code，不过企业侧使用情况有差异。AI 编程工具竞争激烈，需多维度构建优势，市场未来趋势明显。

过去半年，推理能力成大模型新分水岭。InfoQ研究中心评测八款热门模型，围绕五大维度，用超90%原创试题。发现各模型在不同维度表现有差异，推理模型发展正从‘一个大脑’变为‘带工具的多能智能体’。

Anthropic 发布新产品 Claude Design，由 Claude Opus 4.7 支持，以研究预览形式向部分用户开放。它定位为设计师“搭子”，覆盖多设计工作流。网友评价高，但也有人指出其生成结果有同质化问题，对传统设计工具冲击待察。

OpenAI发布GPT - 5，一口气推出三个版本API。发布会图表出错被吐槽，其自适应思考能力似抄Claude作业。发布会重押编程能力，因Anthropic靠Claude在API市场抢了不少写代码用户，实测中GPT - 5与Claude 4.1表现接近。

清华大学牵头，联合多机构推出电镜领域AI Agent AutoMat，它能把原子级STEM图像转成标准CIF结构并给出关键物性，将人工流程缩短至几分钟。它还构建数据集验证，性能超现有工具，不过也有瓶颈待解决。

火山引擎原动力大会发布豆包大模型1.6，它是国内首款多模态SOTA模型，支持256k上下文长度。实测中它解答高考数理化带图大题表现出色，还具备图像识别、视频理解、GUI操作等能力。此外，火山引擎还推出系列工具和平台助力企业。

在无信息泄漏的术数题库中，Claude、GPT等主流模型准确率低，而Tianfu Agent系统将准确率提至50%，逼近人类Top20选手。它采用多Sub - Agent协作等策略，还在工具管理、规则使用等方面有创新。

作者拆解GitHub上生产级Agentic AI系统项目，指出生产级AI系统要把‘稳定性’‘容错性’‘可运维性’融入代码。介绍了项目在环境配置、LLM调用容错、日志监控等方面的设计，还给出工程化落地避坑指南。

Notion CEO Ivan Zhao 在播客采访中分享打造 AI 产品的观点。他认为 Notion 整合 SaaS 成生产力工具，数据库是核心。好产品做到 7.5 分即可，构建 AI 产品像“酿啤酒”，知识工作领域 Agent 未真正出现。