AI模型私有化部署趋势 - AI产品经理倾向于私有化部署AI模型以实现功能个性化设计和保障数据安全[1] - 不同模型参数差异导致硬件需求不同 例如DeepSeek模型需要理论700GB显存 最低要求512GB显存[1] - 国内政策法规限制使部分AI模型难以通过备案审核 面向国内用户需选择国产模型[2] 模型选择标准与资源平台 - 模型参数越小则显存需求越低 需根据应用场景选择开源模型[2] - LLM rankings模型榜单提供各类模型排名 可结合Hugging Face平台获取开源模型[3][5] - 不同模型榜单关注点各异 包括开源模型、聊天能力、推理能力测评等[7] 主流模型榜单平台比较 - Chatbot Arena平台基于人类投票评估通用聊天机器人 覆盖多场景且支持免费使用模型[8] - Hugging Face Open LLM Leaderboard专注开源大模型排名 提供跨基准平均得分[8] - Scale AI Leaderboards评估前沿LLM在私人测试中的表现 包括多模态考试排名[8] - Vellum AI LLM Leaderboard以图表呈现最新公共基准性能 支持模型对比[8] - Artificial Analysis平台对比各厂商API速度、价格等指标 对API调用具参考价值[8] - Convex LLM Leaderboard专注代码生成能力评估 包括正确性、效率等维度[8] 国内主流开源模型部署 - 阿里通义Qwen3.0支持多模态和视觉应用 参数规模小于DeepSeek 显存占用较少[10] - DeepSeek提供V3和R1双模型 V3为混合专家系统架构全能型模型 R1侧重深度推理[11] - 行业专用模型包括百川（医疗）、智普（金融）、腾讯混元（视频生成）等[12] - 移动端部署推荐微软BitNet b1.58模型 支持CPU运行100B参数 能耗大幅下降[13] 国际开源模型应用 - Llama 4支持多模态数据融合 处理1000万token上下文 在医学科学领域潜力显著[14] - LTX-Video支持文本生成视频 Parakeet TDT 0.6B V2支持文本转语音[15] - Stable Diffusion v1-4支持文字生成图像 Whisper支持语音转文字[17] - fastvlm为苹果视觉模型 支持物体识别与语言调用[18] 多模型协作与行业挑战 - 模型按输出类型分为文本/图片/视频/语音生成 需根据数据类型选择[20] - 数字人等产品需多模型协作（如ASR+TTS+DeepSeek） 但非端到端模型导致响应延迟[20] - AI产品经理需熟悉英文并研读开源模型文档 学习门槛持续提升[20]