开源模型如何选：不要从排行榜开始

公开排行榜适合快速了解模型的大致能力，但它很难代表你的业务。语言分布、输入长度、结构化输出和容错要求，都可能改变最终选择。

先定义约束

团队应先明确可用显存、延迟上限、并发量、数据合规范围和许可证要求。筛选完这些条件，候选模型通常会明显减少。

用自己的失败案例评测

通用题库容易被过度优化。更有效的方法是收集真实任务中的困难样本，建立包含正确性、格式、稳定性和成本的内部评测集。

保留替换能力

模型更新速度很快。通过统一接口、提示版本管理和自动评测降低切换成本，比押注单一模型更有长期价值。