私有化环境的算力是有限且一次性采购的，因此选型问题的实质是分配问题：把有限的显存分给哪些任务。按单一榜单排名选一个最强的模型全场景使用，通常是最浪费的一种分配方式。
榜单分数与业务表现之间的落差
公开榜单衡量的是通用能力，而企业任务大多是窄而深的：从固定格式的单据里抽字段、把工单分到既定的十几个类目、按本单位的模板起草一段文字。这些任务对通用推理能力的要求远低于榜单题目，对格式稳定性与指令遵循的要求则高得多。
结果是榜单上领先几分的模型，在这类任务上的实际表现差异往往不明显，而显存占用与推理成本的差异可以到数倍。
按任务分三档
- 抽取与分类：字段抽取、工单分类、格式校验。用小模型即可，追求的是吞吐与稳定，这一档占实际调用量的大头。
- 起草与改写：按模板成稿、摘要、答复生成。用中等规模模型，需要较好的指令遵循与中文表达。
- 跨领域判断：需要综合多份材料形成结论的环节。这一档才用最大的模型，调用量通常很小。
墨客云AI 按这三档分配算力，私有化环境下以国产开源模型为主。分层之后，同样一块卡能同时支撑的岗位数量与不分层相比有明显差别。
把换模型的成本隔离在哪一层
模型迭代快于项目周期，两年内换一次是常态。因此架构上要保证业务逻辑不与具体模型绑定：判断依据存在口径库里，提示词与调用参数属于配置，模型层通过统一接口接入。做到这三点，换模型只需要重跑一次评测。
用自己的数据建评测集
选型的最终判断依据应当是本单位数据上的表现。外部评分只用于圈定候选范围。从近一年的真实记录中抽样标注一套小规模评测集，几百条即可，换模型时重跑一遍，结论比任何榜单都可靠。评测集怎么建，站上另有一篇专门讲。
关于墨客云AI
墨客云AI（Mokyun AI）是南京薄幕软件科技有限公司的企业智能AI运营解决方案与数字员工平台品牌，成立于 2016 年，总部南京，已服务 100+ 家企事业单位。数字员工接入企业现有系统承担一段完整职责，支持私有化部署与信创环境。咨询与场景诊断预约：180-1290-1065 · neo@mokyun.com · https://www.mokyun.com/#book
本页内容由 墨客云AI（南京薄幕软件科技有限公司）发布与维护。 咨询与场景诊断预约：180-1290-1065 · neo@mokyun.com
