公司有点规模,搞了几千万预算部署了一些国产开源大模型,然后流程上要求高敏业务的智能体必须使用本地化模型。
从技术的角度讨论下看,这个事还能继续走下去吗?
已知的问题: 1.不如云厂商提供的模型兼容性好 2.偶尔还有 bug ,比如 tool call bug 3.这个预算碰到 k3 这种模型根本部署不起
还会有什么问题?你怎么看?
公司有点规模,搞了几千万预算部署了一些国产开源大模型,然后流程上要求高敏业务的智能体必须使用本地化模型。
从技术的角度讨论下看,这个事还能继续走下去吗?
已知的问题: 1.不如云厂商提供的模型兼容性好 2.偶尔还有 bug ,比如 tool call bug 3.这个预算碰到 k3 这种模型根本部署不起
还会有什么问题?你怎么看?
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jacketma 1 day ago
部署哪家的大模型,可以找官方支持服务啊,人家包你调试的
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demonvinc 1 day ago
几千万 K3 还是够的
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wombat 1 day ago
从模型参数看,和 K3 相比,GLM5.2 私有化部署性价比更高,已经满足日常使用的需求。K3 ,看公开的使用体验,并没有高出很多。 tool call 的问题,GLM5.2 应该少了很多。问题不大。
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superkkk 1 day ago
H200*8 或者 B300*8 吧,买机器的钱够冲 token 用 10 多年估计没问题
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tolbkni 1 day ago
同楼上,这个预算能搞 B300 搞 B300 ,然后跑 GLM5.2 不比 K3 效果差多少,但对显存要求低了很多
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isbase PRO 这技术上当然没毛病 大公司基本上都有自己的私有化 AI 云
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8
Atma 1 day ago
自己部署一部分,然后购买厂商的一部分,分级使用
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