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LangChain集成ScaleDown:用专用小模型替Agent管理上下文

LangChain博客介绍了langchain-scaledown集成及LangSmith LLM Gateway对ScaleDown约束解码模型(CDM)的支持,提供三个中间件分别用于摘要历史、压缩工具结果和提取结构化数据。ScaleDown官方称其模型在该类窄任务上比前沿模型快 200 倍、便宜 467 倍。

Sudoku测试中LLM仅解出 2%:Logical Intelligence用能量推理模型Kona达到 96.2%

据Logical Intelligence公开的实验,GPT-5.2、Claude Opus 4.5、Sonnet 4.5、Gemini 3 Pro和DeepSeek V3.2等前沿LLM在Sudoku上总体只解出 2%,API花费约 1.1 万美元;名为Kona的能量推理模型参数量小约一千倍,解出 96.2%,GPU时间花费 4 美元。该公司CEO Eve Bodnia解释了Kona这类能量推理模型(EBRM)为何在约束满足问题上表现不同。