开源模型给企业更多控制空间。团队可以在自己的环境部署，调整推理方式，也能针对业务任务做适配。与此同时，模型文件可获得，并不等于系统已经具备生产条件。

选型会议如果只比较参数规模和通用分数，很容易低估后续维护。

先用自己的任务比较

模型擅长的语言、格式和推理类型不同。企业应先用真实任务评测，再观察所需硬件、响应速度和并发能力。一个分数略低但稳定、省资源的模型，可能更适合高频固定任务。

量化和微调会改变结果，评测必须覆盖最终部署版本，而不是只看发布方提供的原始配置。

开源带来选择权，也把更多工程判断留给了使用者。

读懂许可证和依赖

不同模型对商业使用、再分发和衍生模型有不同约束。团队需要在上线前确认许可证，也要检查训练数据说明和配套代码的许可条件。

运行框架、推理库和硬件驱动同样属于依赖。版本更新可能带来性能提升，也可能让已有环境失效。

为持续维护留出人力

自建意味着监控、扩容、安全更新和故障处理由内部承担。模型迭代很快，但业务系统不能每周随意更换。团队需要确定升级周期、回归评测和回滚方式。

如果没有足够工程能力，托管服务可能更省心；如果数据边界和定制需求明确，自建会提供更多空间。选型没有统一答案，关键是把控制权对应的责任算进去。