高效推理：专注于低延迟和 高吞吐量，适合实时应用。  轻量化设计：模型结构优化， 资源占用少，适合边缘设备 和移动端。  多任务支持：支持多种任务， 如文本生成、分类和问答。 Kimi k1.5  垂直领域优化：针对特定领域 （如医疗、法律）进行优化， 提供高精度结果。  长文本处理：擅长处理长文本 和复杂文档，适合专业场景。  定制化能力：支持用户自定义 训练和微调，适应特定需求。 测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 爬虫数据采集  目前DeepSeek R1、Open AI o3mini、Kimi k1.5支持联网查询网址，Claude 3.5 sonnet暂不支持；  四个模型均能根据上传的网页代码，对多个网址链接进行筛选、去重，完全提取出符合指令要求的所有网址链接并形成列表；  在复杂爬虫任务上，DeepSeek o3min生成的代码均能正常执行数据采集任务，o3响应速度更快，R1数据采集结果更加完 整准确；其他2个模型都存在多次调试但代码仍然运行不成功的问题，如代码中罗列URL不全、输出文本中提取数据为空等。 Kimi k1.5 能够提取所有网址，代码运 行后生成本地文件，但提取 数据结果为空。 结论 Claude 3.5 sonnet 可以提取所有网址，调整后可输出正 确代码，运行代码能生成本地文件， 但提取数据结果为空。

. 9 1.4. 多选分支 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.5. 案例分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.5.1. 匹配 16 "goodbye"; console.log( string.match(regex) ); // => ["goodbye"] 也就是说，分支结构也是惰性的，即当前面的匹配上了，后面的就不再尝试了。 1.5. 案例分析 匹配字符，无非就是字符组、量词和分支结构的组合使用罢了。 下面找几个例子演练一下（其中，每个正则并不是只有唯一写法）： 1.5.1. 匹配 16 进制颜色值 要求匹配： #ffbbad

. 9 1.4. 多选分支 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.5. 案例分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 1.5.1. 匹配 16 "goodbye"; console.log( string.match(regex) ); // => ["goodbye"] 也就是说，分支结构也是惰性的，即当前面的匹配上了，后面的就不再尝试了。 1.5. 案例分析 匹配字符，无非就是字符组、量词和分支结构的组合使用罢了。 下面找几个例子演练一下（其中，每个正则并不是只有唯一写法）： 1.5.1. 匹配 16 进制颜色值 要求匹配： #ffbbad

获取 1 1.1 1.2 1.2.1 1.3 1.4 1.4.1 1.5 1.5.1 1.5.1.1 1.5.1.2 1.5.1.2.1 1.5.2 1.5.2.1 1.5.2.2 1.5.3 1.5.3.1 1.5.4 1.6 1.6.1 1.6.1.1 1.6.1.2 1.6.2 1.6.2.1 1.6.3 1.6.4 1.6.5 1.6

趋 向使用硬盘上的最大空间。因此，应该为此分区提供至少 500 MiB 磁盘空间。但 是，需要根据打算安装的软件包的数量和类型增大此空间。根据计划的使用量和可 用的磁盘空间，可能需要为此目录分配 1.5 到 6 GiB 的磁盘空间。 小提示： /usr 分区有时被称为用户系统资源，而此时的用户并不是原来所说的那个。 X.II 创建分区 正如前边所提到的，多分区非常有用，尤其是当一个分区损坏时，因为这使您可以启