一、开源还是闭源
开源模型提供更高的定制自由度和数据私密性，闭源模型则省去部署运维成本、开箱即用。企业应综合评估数据敏感度、预算和团队能力，而不是简单跟随市场热度。
一）参数量不是唯一标准
小模型在垂直任务上经过微调，往往能取得接近大模型的效果，而推理成本只有零头。选型时先定义任务清单，再按任务难度匹配合适规格。
二、部署方式的选择
云端API适合快速验证，私有化部署适合数据合规要求高的场景。混合架构是当前主流，核心数据留在本地，非敏感任务走云端，兼顾成本与安全。
一）推理性能优化
量化、蒸馏和缓存技术可以显著降低推理成本。对时延敏感的业务，需要评估模型在目标硬件上的实际吞吐，不能只看理论指标。
三、持续迭代机制
模型不是上线就结束，需要建立评测集、反馈通道和版本管理机制。企业应该把大模型当作需要长期运营的基础设施，而不是一次性项目。
大模型选型没有标准答案，只有适合自身业务的最优解。