洞察
智能体专家：FunctionGemma + Gemma 4 E2B 与微调即发货论
Google 的 FunctionGemma (270M) 与 Gemma 4 E2B (2B) 是 2026 年最小的可信函数调用模型。它们不是通用模型——它们被明确设计为可微调。这就是全部要点。
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教程
Llama Stack 装进手机：用微调 Llama 4 模型打造自托管 Llama 智能体
Meta 的 Llama Stack 是基于 Llama 的智能体的标准参考架构。把它与微调的 Llama 4 衍生模型以及 Swift/Kotlin 客户端 SDK 结合，你就得到了完全运行在用户手机上的完整智能体技术栈。
Deploy custom AI models — no ML expertise required.
$14.50/mo — locked in for life. Increases to $34.50/mo at launch.
教程
Mastra + Vercel AI SDK + 设备端 GGUF:无 API 成本的 TypeScript 移动智能体栈
TypeScript 优先的移动开发者不必使用 Python 智能体框架。Mastra 与 Vercel AI SDK 加上一个通过 llama.cpp 在设备端运行的微调 4B 模型,产出零按 token 成本的完整智能体栈。
洞察
2026 年设备端工具调用：Qwen3-4B vs Gemma 4 E4B vs Phi-4-Mini
我们在 BFCL v4、真实移动延迟与微调后准确率三个维度上对 2026 年最佳的三款设备端工具调用基础模型——Qwen3-4B、Gemma 4 E4B 与 Phi-4-Mini——进行了基准测试。每款都在不同场景中胜出；以下是如何选择。
教程
用你的微调本地模型替换 OpenAI Agents SDK 中的 OpenAI
OpenAI Agents SDK 刻意保持模型无关。把 OpenAI 客户端换成在 Ollama 上运行的 Ertas 训练模型,你 保留开发体验同时干掉按 token 成本。一份直接替换教程。
教程
Pydantic AI 设备端：微调 Qwen3-4B 打造类型安全的移动智能体
Pydantic AI 为 LLM 智能体带来类型安全与 FastAPI 工程美感。把它与一个通过 llama.cpp 在设备端运行的微调 4B 模型组合起来，你将在移动应用中获得生产级智能体——零 API 成本，且输出按构造经过验证。
对比
Pydantic AI vs LangGraph:微调模型该选哪个智能体框架
Pydantic AI 与 LangGraph 是 2026 年的两大生产级智能体框架。先在类型安全 vs 图编排之间做出选择,然后在其上叠加微调。本文教你如何抉择。
Guides
Hermes Agent 与 Hermes 4：有什么区别？
Nous Research 现在有两件不同的产品共用 Hermes 名字——2025年发布的模型家族和2026年发布的自我改进智能体框架。这里告诉你如何区分以及在何种场景使用哪一个。
Industry
2026年开源AI模型生态全景
截至2026年4月开放权重AI模型生态的全面快照——中国实验室的主导地位、MoE架构成为默认选择、统一思考模式范式，以及这一切对生产环境部署意味着什么。
Industry
为什么中国实验室如今主导开源AI
到2026年4月，中国实验室在综合智能基准上占据开放权重模型的前五席。这一格局并非偶然——它反映了中美AI研发之间需要数年才显现的战略、结构与经济差异。
Technical
有效上下文长度问题：为什么100万Token其实没有100万Token
宣传具有100万或1000万Token上下文窗口的模型，并不能在整个范围内保持有用的检索准确率。本文讲解"有效上下文"究竟意味着什么、为什么它对生产部署很重要，以及如何针对这一差距进行设计。
Technical
2026年的混合专家：从Mixtral到DeepSeek V4
2026年MoE已成为旗舰开放权重模型的默认架构——DeepSeek V4、Kimi K2.6、MiMo V2.5 Pro、GPT-OSS、Mistral Small 4都在使用它。这里讲述其中原因、设计选择如何演进，以及它对生产部署意味着什么。
Guides
生产环境 A/B 测试：云端 API vs 端侧 AI
如何在上线移动应用中对云端 API 和端侧模型进行公平的 A/B 测试。指标、分组设计、统计显著性以及真正重要的指标。
Guides
如何为移动应用添加AI：开发者决策指南
涵盖为iOS和Android应用添加AI功能的所有方法的综合指南。云API、端侧模型和混合架构的真实成本与性能数据对比。
Guides
Android应用中的AI：ML Kit、云API和端侧LLM对比
Android应用中AI的三条路径。Google ML Kit用于常见任务，云API用于完整LLM能力，llama.cpp端侧模型用于成本和隐私。面向Kotlin开发者的实用比较。
Insights
当应用获得用户时，你的AI API账单将增长10倍
大多数AI教程跳过的成本计算。你的API账单随每个用户线性增长，真实的乘数效应比定价页面显示的更糟。以下是1K、10K和100K MAU时会发生什么。
Insights
移动端 AI API 定价: 每用户的真实成本
如何计算每个移动应用用户的真实 AI 成本。供应商对比、隐藏的成本倍增因素,以及决定你的 AI 功能是否可持续的单位经济学。
Insights
AI API 速率限制会在规模化时节流你的移动应用
OpenAI、Anthropic 和 Google 的速率限制是为受控使用设计的,而非面向数千并发用户的移动应用。限制在哪里被触发以及触发后会发生什么。
Insights
为什么你的 AI 应用感觉很慢: 网络延迟是瓶颈
AI API 调用为每次交互增加 500-3,000ms 的延迟。在移动端,这是用户喜爱和放弃一个功能之间的差距。时间花在哪里,以及如何解决。
Insights
移动用户真正想要的AI功能（2026）
基于研究数据的AI功能清单，驱动移动应用的留存和参与度。用户想要什么，忽略什么，以及如何根据真实行为数据确定AI功能的优先级。
Deploy custom AI models — no ML expertise required.
$14.50/mo — locked in for life. Increases to $34.50/mo at launch.