编程 Agent 模型选型：匹配重于能力

AI 编码 Agent 的核心问题不是「哪个模型最强」，而是「哪个模型最适合当前任务」。模型能力只解决一半问题，另一半是任务类型与模型大小的匹配。一文梳理出以下要点：
- 编码任务分四类：机械操作、本地推理、仓库推理、长周期 Agent 任务，各有不同模型需求
- 小模型适合分类、摘要、简单编辑；中型模型适合日常编码；前沿模型留给高风险、高不确定场景
- 模型路由与级联策略（从小模型开始，失败则升级）可降低推理成本
- 最优模型还取决于执行环境（harness），不同框架对模型智能的消耗方式不同

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