基础款
适合个人使用，调用云端算力
- CPUi3系列
- 内存DDR4 8G
- 存储512G
- 显卡无
- 系统Ubuntu 或 NAS
待发布
观点 · 选型指南
为什么不建议本地部署大模型？
跟风部署前先算清这笔账，看看本地部署到底适不适合你。
本地部署的痛点
- 能力局限明显，仅能完成改文案、做表格等基础重复工作，涉及逻辑推理等高阶需求输出质量差。
- 模型迭代跟不上行业节奏，AI 大模型技术迭代速度极快，本地设备很难同步升级。
- 使用成本高，需高价购置高配硬件，且设备无自主迭代优化能力，长期使用价值持续降低。
什么时候才有价值
仅满足以下全部条件，本地部署才有价值，否则纯属浪费成本：
- 日常有海量、高频、重复的基础性 AI 工作；
- 工作数据敏感、涉密，绝对不能上传云端；
- 可以通过长期高频使用摊平硬件采购成本，实现回本。
最终建议
- 普通用户选云端：免费/低成本云端大模型完全可满足日常需求，效率更高、体验更好。
- 摒弃跟风心态：不要为了"尝鲜"高价入手设备部署本地模型，本质是无效消费。
- 场景优先原则：高阶推理选云端，涉密高频基础工作再考虑本地部署。