问题——能力提升与可用性短板并存。当前，大模型在参数规模、推理效率、上下文长度等指标上持续突破，但不少企业在业务接入过程中发现，模型进入真实工程环境后，容易出现结果不稳定、过程不可控、难以验收等问题：同一模型、同一提示、同一数据集，在不同运行组织方式下表现差异明显。业内基准测试显示，仅通过调整任务执行架构与管控机制，编程类任务通过率可由42%提升至78%。这表明，影响最终效果的关键正从“模型能力”转向“工程体系”。
从“看起来能用”到“用起来可靠”，差距往往不在模型参数，而在工程体系；以Harness为代表的运行控制与治理框架，正把大模型从单点能力展示推进到流程化、标准化、可审计的交付体系。未来，谁能率先建立稳定、透明、可迭代的工程底座，谁就更可能在大模型应用规模化进程中抢占先机。