开源大模型，哪个更适合本地部署？
Kimi-K2.6
Kimi
GLM-5.1
我做了 4 年 DevOps，上个月老板让把客服项目从云端搬到本地跑，省钱。接 Kimi K2.6 跑了 2 周，部署踩了 4 个坑。坑 1：显存踩雷。K2.6 是 128K 上下文，全参加载要 80G 显存，我机房就 4 张 A100，根本塞不下。后来改成 INT4 量化才跑得动。坑 2：并发撞墙。本地部署踩过并发只有 5 的墙，想撑日均 3 万次调用，得上 vLLM + 4 卡并行，光调参就搞了 3 天。坑 3：运维成本。云端 API 一键调用，本地你得自己搭监控 + 日志 + 告警，团队 24 小时 oncall，这点工资比云端账单还贵。坑 4：合规审查。本地化反而要过等保三级 + 数据不出域审计，光合规文档就交了 3 套。最后还是 GLM-5.1 救了场。GLM 量化后 24G 就能跑，并发同样上 5 不卡，价格还便宜一半，本地部署踩过 GLM 后再回不去 Kimi。客户原话：早知道 GLM 这么稳，第一周就不该死磕 Kimi K2.6。#AI产品点评 #国产大模型哪家最强 #开源大模型本地部署 #DevOps工程师 #Kimi本地部署
发布于 内蒙古
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