🏷️ 技术选型

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一边是数据私密、零成本跑API的本地开源模型，一边是性能碾压、免维护的云端闭源大模型。很多人纠结很久却算错了账。本文从显存门槛、真实TCO、性能差距落到具体场景，给你一张2026年该用本地的清单和该上云的清单。

本地部署和云API之争，口号喊得多、算账算得少。本文用2026年的真实价格、显存成本和延迟数据，给出一个按场景决策的算账框架，帮你在隐私、成本、延迟和运维四本账之间做对选择。

DeepSeek、Llama、Qwen等开源模型与GPT、Claude、Gemini等闭源模型正面对撞。从成本、隐私、可控性、性能、生态五个维度，帮企业做技术选型决策。

当头部闭源模型价格高企、定制受限时，开源模型正在成为越来越多团队的选择。本文按推理、代码、多模态、中文理解四个方向，盘点 2026 年值得关注的开源大模型家族，并给出选型建议。

RAG和微调不是二选一，而是不同场景下的不同工具。本文从知识更新、幻觉控制、成本、代码能力四个维度拆解两者的本质差异，给出可直接对照的决策表，并演示RAG+微调组合使用的常见路子。

2026年多模态大模型从'能看图说话'进化到'生产级理解'。本文用图像理解、视频解析、文档RAG、推理能力四个维度横评主流模型，给出不同场景的选型建议与实测要点。

当团队用AI量上来，云端API账单会像滚雪球一样膨胀。本文不吹「开源更省钱」，而是用最朴素的账本思维，对比API按量计费与开源本地部署的总拥有成本，帮你算清楚自己该选哪条路。

数据要留本地、又怕自建太贵,到底该本地部署还是走云端API?本文从硬件成本、单token成本、数据合规与模型能力四个维度,给出决策树与混合方案,帮你不再为『该把AI放哪』纠结。

选一个AI供应商容易，想换掉它很难。本文列出一份供应商锁定自查清单，从提示资产、数据迁移、接口兼容到成本结构，帮你在签约前就避开未来的迁移地狱。

RAG和微调不是二选一，而是解决不同问题。本文用真实场景拆解两者的适用边界、成本结构和组合打法，附一张可直接对照的决策清单。

本地部署省钱又安全？云端API省事又强大？本文用一张决策框架帮你想清楚：什么情况下必须上本地，什么情况下云端才是正解，以及混合架构怎么搭。