一、前言：
在当今这个数据驱动的时代，AI大人工智能模型已经成为企业获取竞争优势的关键。对于开发者和企业特别是在自然语言处理领域使用大模型服务，私有化部署和云上调用大型预训练模型（如通义大模型）和自建模型是两种常见的选择。本文将以通义千问大模型为例，对这两种方式模型进行性价比的分析和性能的横向测评，以帮助开发中和企业做出更明智的决策。
二、性价比分析：
1. 通义千问大模型
云上调用大模型，这类由顶尖的AI公司或研究机构（如提供百炼解决方案的团队）开发的先进工具，已经在海量的数据上进行了深入的预训练。它们的强大泛化能力使得其能轻松应对多种自然语言处理任务。选择这类模型，企业能够迅速启动自然语言处理项目，避免了从零开始的繁琐和耗时。
通过云上调用，但使用这类模型并非没有成本。企业需要支付模型的使用费，无论是购买还是租赁，这都是一项显著的投资。另外，为了保证模型的顺畅运行和持续更新，还需要投入在高性能硬件、大容量存储以及高速网络上。同时，技术支持和模型升级也可能带来额外的费用。
具体来看，对于一家规模约为100人的中小创业公司，若选择百炼解决方案，每月需要承担1800元的费用，这大约是自建同等功能集群成本的12.3%。而对于一家拥有10万用户、1万日活跃用户的大模型创业公司，这一费用则上升至每月18000元，大约是自建方案成本的11.46%。
从投资回报的角度看，通义大模型更适合那些追求效率、希望快速部署自然语言处理能力且预算充足的企业。
3. 私有化部署大自建模型
自建模型则是企业根据实际需求，利用自身数据资源，从零起步构建的自然语言处理模型。其最大的优点是高度的定制化，能确保模型与企业的具体业务需求和场景紧密匹配。
对于私有化部署，但自建模型的代价也是显著的。企业需要组建或雇佣一个专业的技术团队，负责从数据收集、模型设计到训练、调优等一系列工作。同时，还需要投资于高性能的计算和存储设备，以支撑模型的开发和运行。更重要的是，数据的安全和隐私保护也是一笔不小的开销。
以一家100人左右的创业公司为例，自建集群的月成本高达14568.3元。而对于规模更大的创业公司，这一数字更是飙升至每月156956.67元。
因此，从投资回报的角度看，通过云上调用的方式成本会显著低于私有化部署的方式。
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