本地替代现在完全可行，门槛比一年前低很多：

• 底座：单机简单用 llama.cpp / Ollama；要吞吐、并发、工具调用用 vLLM / SGLang。
• 模型：27B-int4 档在 24–32G 显存上已经能用，纪要/整理/问答够了；要更强再上 MoE 或双卡。
• 办公：没有 workbuddy 那种一站式 SaaS，但可以自己搭「本地模型 + RAG + 文件工具」：AnythingLLM / Open WebUI 做前端接本地推理，文档留自己机器；要 Word/Excel 操作再配能读写 docx/xlsx 的工具。
• 企业场景：把推理网关架在内网，入口统一走自建 OpenAI 兼容端点，审计留痕，「禁止第三方」也满足。

代价要认：本地首 token 慢、维护成本在你身上、弱模型跑长链会掉链子。别追求全功能对标，先把一两个高频场景（会议纪要、资料问答）跑通，比一次上一堆插件稳。