Weights & Biases 整合 WorkDaddy：大模型接入（2026）
讓 Weights & Biases 成為你 WorkDaddy Agent 團隊的引擎：31 個可用模型、上下文視窗最高 1M token，用自己的密鑰幾分鐘接入。
Weights & Biases 是 2026 年 WorkDaddy 模型層支援的 178 家 LLM 供應商之一，屬於「企業數據平台」組。目錄現收錄 Weights & Biases 的 31 個模型：20 個顯式推理、10 個視覺輸入、31 個支援工具調用——這正是 Agent 工作最關鍵的能力。最大上下文視窗達 1M token。
關鍵資訊一覽
| 可用模型數 | 31 |
|---|---|
| 推理模型 | 20 |
| 視覺模型 | 10 |
| 支援工具調用 | 31 |
| 最大上下文視窗 | 1M tokens |
| API 端點 | https://api.inference.wandb.ai/v1 |
| API Key 變數 | WANDB_API_KEY |
| SDK 轉接器 | @ai-sdk/openai-compatible |
| 官方文件 | docs.wandb.ai ↗ |
2026 年為何讓 WorkDaddy Agent 跑在 Weights & Biases 上
工具調用、上下文規模和成本決定一家供應商驅動 Agent 團隊的水平。Weights & Biases 為 WorkDaddy 帶來 31 個工具調用模型——足以支撐店舖修改、數據查詢、內容生產的完整閉環——頂配 1M token 上下文可處理整倉代碼和長報告。WorkDaddy 模型無關，你可以把重推理路由給 Weights & Biases 最強的模型，批量任務交給最便宜的，同一支團隊內完成。
2026 年 Weights & Biases 最佳電商 Agent 模型
WorkDaddy 目錄中 Weights & Biases 目前的旗艦陣容，按發佈時間由新到舊：
Kimi K3 — Kimi K3 is a 2.8T-parameter multimodal MoE model with 104B active parameters built for long-horizon coding and agentic workflows. (1M context)
GLM 5.2 — GLM-5.2 is a Mixture-of-Experts language model featuring 40 billion activated parameters and a total of 744 billion parameters. (262K context)
MiniMax M3 — MiniMax M3 is a multimodal MoE model with 23B active parameters optimized for coding and agentic workflows. (262K context)
Kimi K2.7 Code — Kimi K2.7 Code is a 1T-parameter MoE model with 32B active parameters purpose-built for long-horizon agentic coding and software engineering. (262K context)
Nemotron 3 Ultra — Nemotron 3 Ultra is a powerful MoE model designed for long-running agents across coding, deep research, and enterprise automation. (262K context)
Mellum2 12B A2.5B — Mellum2-12B-A2.5B-Instruct is a fast MoE model with 131K context built for coding, tool use, and low-latency AI workflows. (131K context)
如何把 Weights & Biases 接入 WorkDaddy
WorkDaddy 透過 @ai-sdk/openai-compatible 轉接器與 api.inference.wandb.ai 通訊。在「設定 → 模型」加入憑證（通常是 WANDB_API_KEY），選擇預設模型，所有 Agent 即刻可用——也可以把 Weights & Biases 作為多引擎之一，讓任務自動路由到最合適的模型。
代表模型
| 模型 | 上下文 | 推理 | 發佈時間 |
|---|---|---|---|
| Kimi K3 | 1M | 支援 | 2026-07-16 |
| GLM 5.2 | 262K | 支援 | 2026-06-16 |
| MiniMax M3 | 262K | 支援 | 2026-06-12 |
| Kimi K2.7 Code | 262K | 支援 | 2026-06-12 |
| Nemotron 3 Ultra | 262K | 支援 | 2026-06-04 |
| Mellum2 12B A2.5B | 131K | 不支援 | 2026-06-01 |
運作方式
完成連接
在 WorkDaddy 打開「設定 → 模型」，選擇 Weights & Biases，貼上你的 API Key（WANDB_API_KEY）。沒有密鑰？可先用託管閘道。
交給 Agent 做事
把 Kimi K3 或 31 個可用模型中的任何一個設為預設——支援按 Agent 覆寫，讓模型匹配任務。
審閱並批准
無論用甚麼模型，Agent 輸出都保持草稿優先：如常審閱 diff、批准操作。
常見問題
2026 年 WorkDaddy 支援 Weights & Biases 嗎？
支援——Weights & Biases 是受支援的 LLM 供應商，目錄收錄其 31 個模型，透過 @ai-sdk/openai-compatible 轉接器以自帶 API Key 方式接入。
在 WorkDaddy 能用多少個 Weights & Biases 模型？
目錄為 Weights & Biases 收錄 31 個模型，其中 20 個推理模型、10 個視覺模型。上文旗艦陣容展示了最新的幾款。
Weights & Biases 模型的上下文視窗有多大？
最大型號可達 1M token——適合整倉店舖代碼和長篇分析報告。
Weights & Biases 是電商 Agent 的最佳大模型供應商嗎？
取決於任務組合——Weights & Biases 屬於「企業數據平台」組。WorkDaddy 模型無關，2026 年的務實答案是組合使用：每個 Agent 任務路由到最合適的模型。