研究结论需要可复现的任务、明确的基线和能够暴露失败的评测。讨论模型能力时，也要把数据、工具、延迟与人的校验纳入同一条链路。
值得关注的判断
让简单任务走小模型、复杂任务走强模型，可能降低费用，但路由器本身也会判断错误。若难题被过早分流，系统将以低成本稳定产出低质量答案。
落地时的做法
先定义可观察的复杂度信号，并用固定样例评估分类错误。对低置信度、敏感任务和工具失败设置保守升级规则，保留人工或高能力模型兜底。
如何复盘
同时计算总推理成本、升级比例、不同难度下的质量和路由错误代价。只有在质量护栏不退化时，节省成本才算真实收益。
技术选择应服务于明确的问题，也应保留质疑、纠错和退出的空间。团队可从小范围验证开始，持续公开依据与限制，再依据真实反馈决定是否扩大使用。