北京
大模型任务跑到一半换模型，不是无缝衔接，而是要付一笔“交接税”。一篇新论文把这个代价量化了出来：强模型接手时，弱模型的历史留得越少，效果往往越好；弱模型接手时，保留强模型的工作记录反而更有利。
接手方不是从零开始
中途切换模型，接手的一方并不会清空重来。它继承的是另一个模型的推理过程、工具调用、编辑痕迹，还有那些走进死胡同的尝试。这些“非原生轨迹”会直接影响后续表现。
论文标题叫《交接税：大模型智能体中的非原生轨迹延续》，发布在arxiv上，编号2608.24358。核心发现指向同一个结论：交接策略必须看方向，不能一刀切。
方向不同，策略相反
具体来说，往更强的模型切换时，删掉大部分弱模型的历史记录，结果会更好。强模型有能力自己重新推理，弱模型留下的错误路径反而会把它带偏。
反过来，往更便宜的模型切换时，保留强模型的工作成果更划算。弱模型可以站在强模型打好的地基上继续干活，省下从头摸索的成本。
代价的本质是轨迹污染
这笔“交接税”的根源在于：强模型会继承弱模型的错误，而弱模型能继承强模型的有用铺垫。同样的历史记录，在不同方向的交接中价值完全不同。
对工程实践来说，这意味着模型切换不能简单地把上下文原样传递。需要根据切换方向，主动裁剪或保留历史内容，才能把交接损耗压到最低。
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