抡锤者

@Sunman-Lede 本地部署Qwen 3.8没有办法干什么大活，更不要说一些长链开发，就算稍微复杂一点的多模型盲审辩论质证也实现不了。最多就是做些边角料的事情和无审查性任务。复杂的规划、架构，还是要靠云端大参数的模型，或许分拆成极小的模块化子任务可行，但是时间成本和纠错产生的算力成本，也要考虑在内。这个老特讲过的，除了本地视频处理，一般大模型本地输出性价比不是很高。

不用纠结，配置本地模型其实是一个认知实验，如果错过了，你会失去体验Ai发展历程中的很多乐趣。另外就是云端模型涨价无法预料，比如我用的字节的火山方舟Coding plan pro，上个月用Glm-5.2可以跑超过48小时的超长任务，这个月离谱涨价，别说用Glm了，用DeepSeek-v4-flash都很难跑满5小时，价格直接从2元/M冲到了9元/M。 部署本地Ai算力，意义在于不受制于人。至于真实的效能，以现在的发展速度，相信3个月后，开源模型会和现在的DeepSeek flash 80% 的能力相当，那么云厂会降价吗？显然不会，只会越来越贵。不信，你去看看硅基流动、讯飞星火，连开源的Qwen3.6 都拿来卖8元/M。 无限涨价原因是，现在真正Ai用起来的还是2%的人，随着突破4%、5%或者更多里程碑，那么算力紧缺会持续的。尤其是Ai是猜的，后面用户会自然地各种试错获取更优质的内容，那么一旦订阅用完了，连个交接都做不了的时候，本地Ai的能力就体现出来了！