WorkBuddyに最適なモデルはどれですか?速度、推論、ファイル形式に基づいて選びましょう

WorkBuddyにはすべてのタスクに適した単一のモデルはありません。日々の書き直し、要約、簡単なQ&Aでは、ファストモードを優先してください。解決策、トラブルシューティングエラー、多段階分析を比較する際は、より思考力の高いモデルを選択してください。画像、スクリーンショット、スキャンを認識するには、まずマルチモーダリティのサポートをモデルに確認してください。Auto on Timeが使えない場合は、システムがタスクに基づいて自動選択できるようにし、新しいモデル名を追うよりも安定しています。

リーダーボードではなくタスクでモデルを選びます

同じモデルはコンテキストの長さにも影響を受けます。デフォルトの20万コンテキストは通常、ほとんどのオフィスタスクをカバーします。1Mに切り替えることは、より多くのコンテンツを収容できるだけで、回答が自動的に賢くなるわけではなく、待ち時間やポイント消費が増加する可能性があります。長い文書はまず無関係なページを削除し、添付ファイルを分割し、問題を明確にしてからコンテキストを拡大するかどうか判断すべきです。

カスタムモデルを使う価値があるのはいつでしょうか?

チームがすでにTencent Cloud Token Plan、Coding Plan、OpenAI互換API、またはローカル展開のOllamaを持っている場合は、モデル設定でカスタムモデルを追加できます。プロバイダー、APIキー、モデル名を入力した後、まず機密情報のない小さなタスクで接続、コンテキスト、ツールコールを確認し、その後公式作業に使用します。サードパーティのモデル料金はサービスプロバイダーによって別途請求され、WorkBuddyパッケージポイントには含まれません。

公式の指示によると、カスタムモデル設定やAPIキーはローカル設定ファイルに保存されますが、スクリーンショットは外部から撮影したり、キーをプロンプトに書き込んだり、プロジェクトリポジトリに提出したりする必要があります。複数の人が同じコンピュータを共有する場合は、別のシステムアカウントを使用し、設定ディレクトリの権限を制限してください。

小さなテストをいくつか使って最終的な選択をします

同じ脱感作資料を準備し、候補モデルに3つのタスクを完了させます:5点の抽出、矛盾のチェック、指定フォーマットのファイル生成。精度、時間、スコア、ファイルの開かれるかどうかを比較し、デフォルトのモデルを修正します。日常作業にはクイックモデルを使い、難しい場合は推論モデルに切り替え、画像タスクではマルチモーダルに切り替えます。モデルが頻繁に詰まる場合は、まずタスクと付付範囲を絞り込みます。モデルを頻繁に変えたり運に頼ったりしないでください。