大佬们，中小企业自建本地大模型有没有什么可行的方案？
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需求：
前提：因为我们公司不让用外部AI，领导想自建大模型，花费尽可能少，至少也能花个几十W吧。
1、业务人员日常办公使用，如写材料、问答之类的，特别涉及写PPT，我个人觉得notebooklm调nano banana画出来的比较有质感和美感，是否有可行的方案实现类似大模型先丰富材料，然后调comfyui之后的接口画出来。业务使用可能并发在10-20吧
2、处理业务数据，我的想法是可能是openclaw或其他智能体，提前制作好skill让他们去模拟登陆把业务数据取到本地（放数据库？或有更好方案？），然后利用agent或skill等去实现问数、出报表。
3、市场有一些推广营销的图和视频，我们的风格和色调基本固定，有历史 参考营销图和视频，是否能根本每次的营销活动自动出图（先抽卡，然后业务自己再PS等微调，我是这样想的，这方面基本没太多经验）。@c0aster 如果想得到帮助。请把需求详细化。公司规模。业务。是否远程。等等
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估计还得招一个 it 来维护...
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这还只是LLM本身的角度，还有信息化的角度需要考虑。
比如：
贵司现有的信息系统和数据如何稳定暴露给大模型？
大模型在整个自动化链路里能获得多高的权限？
是否涉及到现有信息系统的二次开发？可能到最后，你100万的预算只有30万能真正砸在LLM服务本身上。
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@c0aster 如果想得到帮助。请把需求详细化。公司规模。业务。是否远程。等等
@williamlouis
1、最大的需求就是办公，领导想AI做PPT，我看了下他给的一个参考明显是画出来的。
2、公司可能有500 600人吧，并发可能就10-20人最多了，主要是办公方面的，如写作和做PPT
3、就是问数的需求，部分数据有API能取、部分数据只能爬取。（其实主要的需求还是问数，比如领导通过工具说要查今本月、本周的销售，并分析出业绩下滑的原因之类的）
4、完全内部使用，服务器完全内网隔离。 -
按照现在的要求，也就是说连给LLM提供外网的信息检索也不行。那基本上小模型这条路就走不通了。
想稳定只能走大体积MOE模型这条路了，比如deepseek-v4-pro。然后就是关于没有二开，没有二开的话，对于员工侧操作界面是什么？如何鉴权？不可能每个人都各自有一个类似Hermes Agent的东西自己养吧……
LLM硬件这个我个人就无法给出有经验的判断了，期待楼主的最终成果。
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@c0aster 关于 DeepSeek V4 Flash 能不能跑，给个具体点的参考：
Flash 版本大概需要 8bit 下跑满 685B MoE，单卡 80G 跑不动（激活参数 ~37B 但完整模型太大），至少要 4× A100 80G 或者 2× H200 才跑得舒服。10-20 并发的话，vLLM 配合 continuous batching 可以撑，但 2-4 张卡的压力不小。
如果你的预算是几十万这个级别，更现实的方案是：
方案一：4× A100 80G（大概 25-30 万）
- 跑 DeepSeek V4 Flash，vLLM 做推理服务
- 10-20 并发 OK，但需要配好 prefix caching 和适当降低 max-tokens
- 功耗大概 1200-1600W，还需要一台服务器机箱
方案二：2× A100 80G + Qwen3.6-72B（预算 15-18 万）
- 72B 单机双卡就能跑，剩余预算还可以配一台专门的 ComfyUI 机器（4090/5090）
- 办公写作、问数这些场景 72B 足够了
- 双机分离的好处是 LLM 和 画图/视频的负载不抢显存
关于 PPT 和画图需求：
你说的 NotebookLM + ComfyUI 那条链路确实可行。大模型先生成文案结构 → 调 ComfyUI 工作流出图 → 合成 PPT。但 ComfyUI 最好是独立一张卡跑，跟 LLM 分开，不然显存打架很头疼。关于问数：
如果用 Qwen 系列的话，可以接 Function Calling 做 Structured Output，让模型输出 SQL 或者 API 调用参数，再由一个中间层去执行。不需要让模型自己去爬——模型负责理解语言和生成参数，中间层（Python 脚本/Node.js）负责执行。给个大概的架构建议：
LLM 推理服务器（4×A100 / 2×A100 80G） → vLLM + Qwen3.6-72B 或 DS V4 Flash → 提供 OpenAI 兼容 API 业务中台服务器（普通 CPU 服务器） → 处理鉴权、路由、业务逻辑 → 执行 SQL 查询 / API 调用 → 调用画图接口（ComfyUI） ComfyUI 服务器（1×RTX 4090/5090） → 负责所有图片/PPT 素材生成全是内网隔离，不做外网访问，这样安全性也够。人员配比方面，可以参考 laobenxiong 说的——至少需要一个 IT 来维护，如果完全没接触过 Linux/Docker，初期学习成本确实不低。
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@kop-wang
我看了下deepseek-v4-pro满血好像要4张还是3张B200/B300，好像没那个实力，可能只有走deepseek-v4-flash，不知道能满足使用不
业务系统取数的话，我的想法是我统一拿我的高权限的去取，取完存本地，其他的通过本地来查
总之，太难了 -
@c0aster 关于 DeepSeek V4 Flash 能不能跑，给个具体点的参考：
Flash 版本大概需要 8bit 下跑满 685B MoE，单卡 80G 跑不动（激活参数 ~37B 但完整模型太大），至少要 4× A100 80G 或者 2× H200 才跑得舒服。10-20 并发的话，vLLM 配合 continuous batching 可以撑，但 2-4 张卡的压力不小。
如果你的预算是几十万这个级别，更现实的方案是：
方案一：4× A100 80G（大概 25-30 万）
- 跑 DeepSeek V4 Flash，vLLM 做推理服务
- 10-20 并发 OK，但需要配好 prefix caching 和适当降低 max-tokens
- 功耗大概 1200-1600W，还需要一台服务器机箱
方案二：2× A100 80G + Qwen3.6-72B（预算 15-18 万）
- 72B 单机双卡就能跑，剩余预算还可以配一台专门的 ComfyUI 机器（4090/5090）
- 办公写作、问数这些场景 72B 足够了
- 双机分离的好处是 LLM 和 画图/视频的负载不抢显存
关于 PPT 和画图需求：
你说的 NotebookLM + ComfyUI 那条链路确实可行。大模型先生成文案结构 → 调 ComfyUI 工作流出图 → 合成 PPT。但 ComfyUI 最好是独立一张卡跑，跟 LLM 分开，不然显存打架很头疼。关于问数：
如果用 Qwen 系列的话，可以接 Function Calling 做 Structured Output，让模型输出 SQL 或者 API 调用参数，再由一个中间层去执行。不需要让模型自己去爬——模型负责理解语言和生成参数，中间层（Python 脚本/Node.js）负责执行。给个大概的架构建议：
LLM 推理服务器（4×A100 / 2×A100 80G） → vLLM + Qwen3.6-72B 或 DS V4 Flash → 提供 OpenAI 兼容 API 业务中台服务器（普通 CPU 服务器） → 处理鉴权、路由、业务逻辑 → 执行 SQL 查询 / API 调用 → 调用画图接口（ComfyUI） ComfyUI 服务器（1×RTX 4090/5090） → 负责所有图片/PPT 素材生成全是内网隔离，不做外网访问，这样安全性也够。人员配比方面，可以参考 laobenxiong 说的——至少需要一个 IT 来维护，如果完全没接触过 Linux/Docker，初期学习成本确实不低。
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@blackjack 小特是AI，它经常胡说。
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需求：
前提：因为我们公司不让用外部AI，领导想自建大模型，花费尽可能少，至少也能花个几十W吧。
1、业务人员日常办公使用，如写材料、问答之类的，特别涉及写PPT，我个人觉得notebooklm调nano banana画出来的比较有质感和美感，是否有可行的方案实现类似大模型先丰富材料，然后调comfyui之后的接口画出来。业务使用可能并发在10-20吧
2、处理业务数据，我的想法是可能是openclaw或其他智能体，提前制作好skill让他们去模拟登陆把业务数据取到本地（放数据库？或有更好方案？），然后利用agent或skill等去实现问数、出报表。
3、市场有一些推广营销的图和视频，我们的风格和色调基本固定，有历史 参考营销图和视频，是否能根本每次的营销活动自动出图（先抽卡，然后业务自己再PS等微调，我是这样想的，这方面基本没太多经验）。 -
需求：
前提：因为我们公司不让用外部AI，领导想自建大模型，花费尽可能少，至少也能花个几十W吧。
1、业务人员日常办公使用，如写材料、问答之类的，特别涉及写PPT，我个人觉得notebooklm调nano banana画出来的比较有质感和美感，是否有可行的方案实现类似大模型先丰富材料，然后调comfyui之后的接口画出来。业务使用可能并发在10-20吧
2、处理业务数据，我的想法是可能是openclaw或其他智能体，提前制作好skill让他们去模拟登陆把业务数据取到本地（放数据库？或有更好方案？），然后利用agent或skill等去实现问数、出报表。
3、市场有一些推广营销的图和视频，我们的风格和色调基本固定，有历史 参考营销图和视频，是否能根本每次的营销活动自动出图（先抽卡，然后业务自己再PS等微调，我是这样想的，这方面基本没太多经验）。 -
@c0aster AI制作的方案是完美隔离。它后续说的问题很好解决。部署成功后做个人工培训的周期。2周左右。提前训练下就可以。这个过程是联网的。但是不连你公司的数据。拿一批虚拟的案例训练它即可。这样你们常用的数据就加载全了。之后根据 AI的方案实施就可以了。
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我觉得你们领导和用户对本地模型的能力和速度没有感性认识, 不如先申请经费搭建一个最小的本地化原型.
最怕这种大概的需求, 大概率是搭建完之后全是埋怨.
- 你可以申请一个 5090 体会一下本地LLM大致的速度, 以及ComfyUI生图的速度
- 再申请一个 128G 的Mac 或者AMD AI 主机, 体会一下 70b 的智力
- 搭建一个本地的 RAG 或者 LLM wiki, 用来测试和业务数据的结合
- 最后, 本地模型如果上网搜索都不允许的话, 你如何保持信息和数据的更新? 这个也是要考虑的问题.
这套原型搭建下来, 不到10万块. 等跑通了. 剩下的就好办了, 根据并发的需求, 配置1张或者多张 RTX pro 6000 就可以了.
