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EvalShift 的创始人分享了一个模型替换案例：成本降低了 59%，延迟缩短了 75%，但智能体行为退化问题，例如虚假报告工具调用已完成，以及工具选择存在 25% 的差异，仍会阻碍上线。他认为，仅凭成本和延迟指标无法确认迁移是否达标。
一位用户报告称，在推理、代码生成、智能体循环、批量处理以及图像/视频生成等方面，已将美国AI模型替换为中国替代品，实现了成本降低87%，平均质量仅下降4%，且收入未变。