AI 百科

LLM API

大模型 API 指以接口方式提供大模型能力的服务形态：开发者按需调用模型，平台负责算力与稳定，代表如 SiliconFlow、OpenRouter 等。

LLM Evaluation Benchmark

大模型评测基准是用标准化题库衡量模型能力的方法体系，代表有 MMLU、C-Eval、CMMLU、OpenCompass 等；评测分数是模型选型的重要参考，但需结合场景与真人体验综合判断。

Large Language Model (LLM)

大语言模型（LLM）是海量文本数据训练出的深度神经网络模型，核心能力是理解和生成自然语言，是 ChatGPT、Claude、DeepSeek 等 AI 助手的底层技术。

Local LLM

本地大模型（Local LLM）指在个人电脑或自有服务器上直接运行的开源大语言模型，数据不出本机、离线可用、无需按 Token 付费，代表工具包括 Ollama、LM Studio、llama.cpp 等，是隐私敏感场景与低成本实验的主流方案。

Local LLM Deployment

本地大模型部署是指在自己的计算机或自有服务器上运行开源大语言模型的技术方案，交互数据不离开本机，兼顾隐私、成本与可控性，常借助 Ollama 等工具实现。

Local Deployment

本地部署是把大模型运行在自己的服务器或电脑上，实现数据不出内网、成本可控、可定制微调，是隐私敏感场景与降本的主流选择。

Long Context

长上下文指大语言模型单次能够处理的输入长度，从早期的几千 token 扩展到如今的百万级，让模型可以整本读入书籍、长文档与完整代码库，是 AI 应用能力边界的重要指标之一。

Long Short-Term Memory (LSTM)

长短期记忆网络（LSTM）是解决循环神经网络"记不住长序列"问题的网络结构：通过门控机制选择记住或遗忘信息，是语音、文本、时间序列等序列任务的核心架构。