把问题问清楚，让选择有依据。

先确认业务任务、模型、资料规模、同时使用人数和响应目标，再选择算力本、盒子、工作站或服务器。没有适用于所有客户的固定配置。

建议准备几组真实任务做测试，观察回答质量、响应时间、显存与内存占用，再确定采购档位。

本地算力页提供设备形态和分规模部署方向；具体设备、数量与交付范围，应根据测试和采购时的实际条件确认。

不一定。可以根据资料敏感程度、网络条件、调用量和运维能力，评估云端、本地或混合部署。

云端可以减少初期硬件投入，本地部署则需要承担设备和维护工作。两种方式的适用性要结合实际业务判断。

需要明确哪些数据留在本地、哪些接口可能访问外部服务，以及故障时如何继续工作。

具备本地模型、检索服务和必要依赖时，可以设计内网运行方案；但要逐项检查模型下载、外部接口、更新、授权和联网功能。

“模型在本地”不等于“整个系统不联网”。语音、搜索、消息发送或第三方模型接口可能仍依赖外部网络。

离线交付应列明组件和安装包，关闭不需要的云端调用，并在断网环境进行验收。

算力本更适合个人试用、演示、移动办公和轻量本地任务。是否能满足长期业务负载，需要结合具体模型、散热和运行时间测试。

带有 AI 或 NPU 标签，并不自动代表能高效运行任意大模型；软件兼容性、内存及显存条件仍需核对。

如果需要多人持续访问或长期运行，建议与工作站、服务器等方案一起评估。

盒子通常更强调紧凑部署，工作站通常更便于配置与扩展；实际差异取决于具体设备，不能仅凭产品名称判断性能。

比较时要看可用内存或显存、散热、功耗、网络、存储以及软件兼容性，最好使用相同模型和任务测试。

小体积不代表一定便宜或更快，工作站也不保证适合所有现场。先确认场地与负载，再选设备。

当单机容量、持续运行、并发或管理要求无法满足目标时，才有必要进一步评估服务器、多卡或多节点。

多卡方案可能涉及模型并行与网络通信，不能把显卡数量简单理解为等比例提速。

应先确认模型与推理框架的支持方式，再通过任务测试决定扩展路径，同时预留机房、电力、网络与运维条件。

不能。模型参数量只是参考，还要考虑精度、上下文长度、并发、运行框架以及其他服务占用。

同一模型在不同精度、不同输入长度和运行方式下，占用可能不同。必须核对设备兼容性与实际任务测试。

询价时可一起提供目标模型、典型问题、文档长度和使用人数，避免把“能加载”误当作“能稳定服务业务”。

需要通过指定模型和真实负载测试，无法仅凭设备名称给出可靠人数。回答长度、上下文、并发请求与响应目标都会影响容量。

测试时应区分注册用户数、同时在线人数和同时生成回答的请求数。三者不是同一个指标。

建议约定典型任务、并发梯度和可接受延迟，并把测试结果与扩容条件写进验收说明。