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中国 AI 模型快速入门
面向开发者和企业的实用入门路径，覆盖中国模型 API、本地部署和云平台选择。
结论
先用 API 快速验证；只有许可证和硬件要求清晰时再考虑本地部署；当敏感数据或延迟需求值得增加复杂度时，再转向混合架构。
排名依据
本指南把提供的快速入门资料转化为面向全球开发者和企业评估者的实施路径。
评估中国 AI 模型最稳妥的方法是从小处开始：测试 API，用自己的任务比较成本和质量，再决定云端、自托管或混合部署是否适合风险画像。
开发者快速开始
多数团队应先从托管 API 开始，因为它能更快完成模型对比、延迟测试和成本测量。
用 API 做第一次评测
用自己的提示词测试 DeepSeek、Qwen、Kimi 或 GLM，并记录质量、延迟、拒答行为和 token 成本。
用本地部署获得控制权
在确认模型许可证、量化质量和硬件预算后，再评估 llama.cpp、Ollama 或 vLLM。
用云平台做托管上线
当账号、区域和合规要求匹配团队时，阿里云、百度千帆等中国云路径最有价值。
模型选择速查
把这些当作初始假设，再用自己的工作负载验证。
来源
下一步
- - 对比供应商前，先从真实工作负载中创建 20 条提示词评测集。
- - 为每个测试模型记录区域、计费方式、延迟、输出质量和数据处理条款。