公有云大模型API虽方便,但存在三大痛点:一是数据安全风险,涉及客户隐私、商业机密或国家管制的敏感数据无法上传至第三方平台;二是高度定制化需求难以满足,通用模型在企业特定场景(如合同审核、医疗诊断、行业专业知识问答)中表现平庸;三是长期使用成本不可控,Token消耗巨大时年费远超自建方案。私有化大模型部署在自有Token机房内,数据完全隔离,模型可针对企业知识库做SFT/RLHF调优,且推理成本随算力利用率提升而降低。
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