在以高性能云大模型为主导的时代，企业正越来越多地转向本地部署和开放权重模型。这种转变是出于三个关键因素的战略必然性。
1. 隐私要求
严格的公司隐私限制以及数据泄露风险，使基于云的处理对敏感信息而言成为一种负担。本地部署确保专有数据永远不会离开内部基础设施。
2. 成本壁垒
尽管云API易于上手，但‘第五阶段’扩展往往导致巨额且累积的令牌费用。本地模型则可在查询数量变化时保持固定的基础设施成本。
3. 弹性和离线需求
企业级人工智能需要100%的可用性，并具备在无外部网络连接的情况下运行的能力。本地部署提供了对可用性和延迟的完全控制。
关键区别：许可细微差别
- 开源（OSI定义）：包含训练代码、数据集以及无限制的权利。
- 开放权重：模型参数公开，但训练代码或商业使用可能受到限制。
Python：回退路由逻辑
问题1
企业选择本地大模型部署而非云API的主要驱动因素有哪些？
问题2
判断题：如果仅公开模型权重（参数），该模型是否符合OSI定义下的“开源”？
案例研究：医疗机构
阅读以下情景并回答问题。
一家医疗机构需要使用大模型处理患者记录，但面临严格的“禁止云端”数据政策和有限的月度预算。
Q
1. 在此情境下，哪种部署策略是不可妥协的？
答案：
本地部署。这是唯一能满足严格隐私要求和处理患者记录时固有的数据泄露担忧的方式。
本地部署。这是唯一能满足严格隐私要求和处理患者记录时固有的数据泄露担忧的方式。
Q
2. 如果他们使用具有公开参数但受限商业训练代码的模型，该模型属于哪一类？
答案：
开放权重。尽管模型可访问，但对训练代码和使用的限制使其无法在OSI定义下被视为完全开源。
开放权重。尽管模型可访问，但对训练代码和使用的限制使其无法在OSI定义下被视为完全开源。