当企业已经拥有多套业务应用，AI升级会面临一个实际问题：不同任务需要的模型能力、部署方式和成本结构并不相同。

本案例客户拥有在线导服、客户问答、内部知识库、文档管理、人事及财务管理等应用。原有应用接入的AI能力有限，部分功能、内部使用体验和协作效率仍有改进需求。

思捷智云围绕客户的应用矩阵开展模型选型与部署规划，综合比较模型能力、集成条件和费用，为不同应用选择适合的大模型，并规划AI升级路线、指导后续研发。项目已验收。

先区分任务，再确定模型与部署方式

客户应用既包含对外服务，也包含内部管理。数据要求、任务复杂度和响应需求存在差异，因此采用了不同的模型与部署选择。

| 场景条件 | 本项目采用的选择方向 | 决策重点 |
| — | — | — |
| 内部应用、敏感数据相关任务 | 企业自有环境部署大模型 | 结合数据要求和已有部署条件评估 |
| 无私有部署要求的任务 | 公有云轻量化指令模型，包括Flash类模型 | 综合判断任务质量、性能与调用成本 |
| 对逻辑推理要求较高的任务 | 接入适合的推理模型 | 评估复杂任务表现及资源、费用要求 |

这些条件需要结合判断。复杂推理任务也可能涉及敏感数据，不能仅凭任务复杂度决定使用公有云。本项目的选择思路，是先明确数据和部署要求，再比较适合该任务的模型能力与成本。

选型需要落实到具体应用：同一企业可以采用多种模型和部署方式，每项选择都有对应的任务条件。

模型比较：从实际应用需求出发

选型比较覆盖DeepSeek、Qwen、GLM等不同模型路线，包括推理模型、指令模型，以及企业在自有服务器上部署的大模型。

思捷智云综合考虑了六个方面：

1. 应用性能：模型能否满足对应应用的性能要求。
2. 指令遵循：模型能否按任务要求输出所需内容。
3. 上下文要求：模型能否处理应用需要的信息范围。
4. 模型幻觉：模型是否出现缺少依据或不可靠的输出。
5. 集成难易：模型与既有应用接入的工作量及约束。
6. API调用成本：使用规模与调用方式如何影响费用。

不同维度需要共同评估。单次演示的回答质量，不能替代对应用集成、数据要求和后续费用的判断。本项目最终针对不同应用选择适合的大模型，而非仅凭模型名称作统一选择。

比较范围与最终选用方案需要区分。各应用的最终选择，以实际任务要求和部署条件为依据。

现有算力如何纳入方案

客户已拥有用于大模型部署的GPU服务器。选型评估将已有部署资源与公有云模型一并纳入考虑，使既有算力能够参与应用升级方案。

对需要自有部署的任务，重点是模型与资源、任务要求之间的匹配。对可使用公有云的任务，则结合轻量模型和推理模型的能力、性能及调用费用进行选择。

这类规划把自有资源和云端服务放在同一应用背景下比较。它不预设所有任务都应迁往云端，也不预设所有任务都应依赖本地服务器。

本次交付：选择依据与升级路线相结合

思捷智云基于客户整体现状，形成AI升级路线规划咨询方案，并指导后续研发升级。

项目围绕不同应用选择适合的大模型，以控制整体应用成本。可展示的咨询价值，是把模型能力、数据要求、现有资源、接入条件和费用放在一起判断，形成适合客户应用矩阵的升级依据。

项目已验收。多应用升级的关键，是为每类任务找到适合的能力与实施方式，并把已有资源和后续费用纳入规划。

如果您的企业也有多套应用准备接入AI

建议先整理应用清单、典型任务、数据部署要求，以及现有服务器和模型接入情况。

**思捷智云可结合这些条件，帮助确定模型比较维度、部署选择和升级路线，让每类任务使用适合的AI能力。**