提示工程101第十五课：提示词长度与复杂度管理
高效的提示词设计需在平衡上下文与简洁性之间找到恰当的点。本教程探讨如何管理大语言模型中的提示词长度与复杂度，包括通过示例展示使用Qwen3模型和LangChain库实现的具体方法。
月度归档： 2025 年 6 月
碾压PS，超越GPT4o：Flux Kontext超级P图
黑森林发布了Flux Kontext，分为Max版和Pro版付费版本。通过API进行调用，价格分别为0.04美元/0.08美元不等。ComfyUI提供统一通道支持这些付费API，用户只需一次性充值即可使用，节省时间和成本。
基于Qwen3的Embedding和Rerank模型系列开源
Qwen3 Embedding系列通过多阶段训练pipeline，结合弱监督预训练、有监督微调和模型合并，利用强大的文本合成能力提升嵌入质量。
小红书开源了个模型 142b，激活14b
中等规模的dots.llm1模型在仅使用11.2万亿高质量真实数据的情况下达到与Qwen2.5-72B相当的性能水平，上下文长度达32K，参数量为140亿（14B）和1420亿（142B），并提供预训练中间检查点。