一句话总结：企业私有化部署大模型的核心决策是 模型能力 vs 硬件成本 vs 合规要求。7B~14B 模型可满足 80% 企业内部场景，32B+ 适合复杂推理与代码生成。
为什么企业选择私有化部署？
- 数据不出域：金融、政务、医疗的硬约束
- 成本可控：高调用量下 API 费用超过自建
- 定制微调：行业术语与业务流程适配
- 离线可用：内网环境、弱网场景
主流开源模型对比
| 模型 | 参数量 | 中文能力 | 推荐场景 | 最低 GPU |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-V3 | 671B MoE | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 复杂推理、代码 | 8×H800 |
| Qwen2.5-72B | 72B | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 通用企业应用 | 4×A100 |
| Qwen2.5-14B | 14B | ⭐⭐⭐⭐ | 知识库问答、客服 | 1×A100 |
| DeepSeek-R1-Distill-7B | 7B | ⭐⭐⭐⭐ | 轻量推理、边缘 | 1×RTX 4090 |
| Llama 3.1-70B | 70B | ⭐⭐⭐ | 英文为主场景 | 4×A100 |
部署架构选型
方案 A：纯推理（vLLM / TGI）
适合：RAG 问答、批量文本生成
方案 B：推理 + 微调（LLaMA-Factory / Axolotl）
适合：行业术语适配、风格定制
方案 C：混合部署
敏感数据 → 本地模型
复杂任务 → 云端 API（脱敏后）硬件与成本参考
| 规模 | 配置 | 月成本（云 GPU） |
|---|---|---|
| 试点（7B） | 1×A100 40G | ¥8,000~15,000 |
| 生产（14B） | 2×A100 80G | ¥25,000~40,000 |
| 旗舰（72B） | 4×H800 | ¥80,000~120,000 |
自建机房一次性投入高，但 18~24 个月可收回成本（日调用 >10 万次时）。
常见问题
私有化部署需要多少 IT 人力？ 至少 1 名运维负责模型服务监控，泽衍科技交付含运维文档与告警面板，可降低门槛。
开源模型性能够用吗？ 2026 年 Qwen2.5、DeepSeek 在中文场景已接近 GPT-4 水平，企业知识库问答、Agent 工具调用完全可用。
如何满足等保与信创要求？ 选择国产 GPU（昇腾、海光）+ 国产 OS + 国产模型（Qwen、DeepSeek 国产版），泽衍科技有政务、金融行业交付经验。