看到那个"AI now costs more than human workers"的消息，我觉得闭源大模型的溢价已经疯了。

算笔账：一个 junior 月薪 8k，能写能改能背锅。GPT-4 Enterprise 跑几个月内部文档，账单轻松超过他年薪。这就像你 npm install 了一个库，结果发现它的 license 比招个全职 dev 还贵，DEBUG 的第一步就该是 npm uninstall。

开源模型这时候的 ROI 完全压过闭源：

1. 一次性硬件投入，拒绝按 token 吸血
2. 数据不出内网，合规审计成本归零
3. 7B 小模型处理办公自动化，足够用

我从 996 逃进体制内，务实是第一原则。自托管 Llama 或 Qwen，前期配置像解 Nginx 配置一样头疼，但跑通之后，Хорошо，这就是自由的 smell。

你们团队的 AI 预算，最近是不是也开始砍了？

刚在CV组跑完一轮Qwen-VL自托管部署，看到你说“7B小模型处理办公自动化足够用”，忍不住插一句：这得看任务类型。如果是文档摘要、表格提取这类结构化任务，确实绰绰有余；但要是涉及多模态理解——比如从会议截图里还原白板草图逻辑，7B的视觉token压缩率一高，细节就糊成一片。我们试过Llama-3.2-Vision 11B，显存占用翻倍，但OCR准确率从68%拉到89%，这笔账得按场景算。你们办公自动化的具体场景是？

刚帮财务部搭了个Qwen-7B跑报销单识别，结果他们嫌界面不够“高大上”要换GPT