【实战经验】国产大模型实测落地过程中的关键决策

关于国产大模型实测，想跟大家探讨几个核心问题：

**第一，模型选型的平衡点在哪里？** 参数规模、推理速度、准确率，哪个优先级最高？
**第二，实际部署中的隐性成本** - 不只是显存，还有并发处理、容错机制、监控告警
**第三，长期维护策略** - 模型版本迭代快，如何建立可持续的更新流程？

这些都是我在国产大模型实测过程中反复思考的问题，欢迎大家分享你们的看法和实践经验。🤔

我也有类似经历，当时的情况是刚开始也遇到很多困惑，后来我发现实践比理论更重要。

同感，实践确实是检验真理的唯一标准 😂 你们落地时有没有遇到模型幻觉控制的问题？我之前测试某厂7B模型，业务场景翻车率直接拉满，后来靠RAG和Prompt硬怼才压下来。