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未经审查的本地模型 vs 经过审核的商业 API

未经审查的本地模型运行在您自己的硬件上，无需内容过滤器，让您拥有完全的控制权和隐私。经过审核的商业 API 提供托管式 AI，内置安全过滤器，设置更简便，并由主要供应商提供持续支持。

亮点

本地化模式提供完全的内容自由，无需与外部共享任何数据。
商业 API 提供符合专业安全标准的托管基础设施
硬件成本使得本地化模型成为一项长期投资，而API则提供了较低的准入门槛。
开放式重量级模型的质量已经迅速缩小了与专有商业产品的差距。

未审查的局部模型是什么？

开源人工智能模型可在本地运行，不受内容限制，提供完全的用户控制和隐私。

像 Llama 3、Mistral 和 Qwen 这样的开放重量级模型可以下载并在具有足够显存的消费级硬件上运行。
这些模型通常没有内置的内容审核机制，这意味着输出结果仅反映训练数据以及用户进行的任何微调。
本地运行意味着提示和输出永远不会离开您的计算机，这是一个重要的隐私优势。
流行的未审查版本包括 WizardLM-Uncensored、Dolphin 和 Nous Hermes，它们经过微调以消除拒绝行为。
硬件要求差异很大，从适用于较小模型的配备 8GB 显存的普通 GPU，到适用于 700 亿以上参数模型的多 GPU 设置。

审核后的商业API是什么？

来自 OpenAI、Anthropic 和 Google 等公司的云托管 AI 服务，内置安全过滤器和使用策略。

OpenAI 的 GPT-4、Anthropic 的 Claude 和 Google 的 Gemini 等服务会强制执行内容策略，以阻止有害、非法或不安全的输出。
定价通常按代币或请求计算，价格从几美分到几美分不等，具体取决于模型级别。
商业 API 处理所有基础设施、扩展和更新，因此用户不需要强大的硬件。
供应商在红队演练和协同研究方面投入巨资，以减少有害输出和越狱漏洞。
发送到商业 API 的数据受提供商隐私政策的约束，大多数提供商都提供选择退出训练数据收集的选项。

比较表

功能	未审查的局部模型	审核后的商业API
内容限制	默认情况下不显示，由用户控制	内置安全过滤器和拒收装置
数据隐私	数据已完成，保留在设备上。	发送到提供商服务器的数据
硬件要求	建议配备 8GB 以上显存的显卡	任何可上网的设备
成本结构	免费模型配重，硬件投资	按代币付费或订阅定价
设置复杂度	中等至高难度，需要技术知识	低成本、API密钥和几行代码
模型更新	用户手册，下载新版本	自动，提供商处理更新
可扩展性	受本地硬件限制	几乎无限的云扩展
支持与文档	社区驱动，因模式而异	专业支持，详尽文档

详细对比

内容控制与审查

这两种方法之间最大的哲学分歧在于它们处理内容的方式。未经审查的本地模型经过专门设计或微调，以避免商业模型中固有的拒绝行为。像 Dolphin 和 WizardLM-Uncensored 这样的项目会主动训练模型，使其远离安全响应机制，从而为用户提供原始的模型输出。商业 API 则采取相反的立场，它们结合了基于人类反馈的强化学习 (RLHF) 和符合伦理规范的 AI 技术，拒绝被认为有害、不道德或非法的请求。这意味着，经过审核的 API 会礼貌地拒绝协助完成某些任务，而本地的未经审查模型几乎会尝试任何操作。

隐私和数据安全

在本地运行模型可以说是隐私保护的黄金标准，因为所有数据都不会离开您的计算机。您的提示、输出以及任何敏感上下文都保留在您的硬件上。这使得本地模型在医疗保健、法律和专有业务应用场景中极具吸引力。相比之下，商业 API 需要将数据发送到外部服务器。虽然主流供应商会对传输中和静态数据进行加密，并且许多供应商提供零数据保留的企业协议，但您仍然需要将信息委托给第三方。对于高度敏感的工作负载，本地部署在隐私保护方面始终胜出。

成本和可及性

商业 API 的准入门槛很低。您只需注册、获取 API 密钥，即可在几分钟内生成文本，并且只需为实际使用的资源付费。价格已大幅下降，GPT-4o-mini 和 Gemini Flash 每千个代币的成本仅为几美分。本地模型在软件方面是免费的，但硬件投入可能很高。一套配备 RTX 4090 或多块消费级 GPU 的高性能配置可能需要花费数千美元，还不包括电费。从长远来看，重度用户通常会发现本地模型更划算，而轻度用户则可以享受 API 零前期成本的优势。

性能和能力

目前，商业 API 在原始性能方面领先。GPT-4、Claude 3.5 Sonnet 和 Gemini 1.5 Pro 在推理、编码和多模态任务的基准测试中始终名列前茅。然而，这种差距正在迅速缩小。像 Llama 3.1 405B 和 Qwen 2.5 72B 这样的开源模型，在许多基准测试中已经达到甚至超越了老牌商业模型。对于特定任务，本地模型的性能实际上可能优于通用 API，因为您可以不受限制地使用自己的数据对其进行微调。

使用案例和理想用户

不受审查的本地模型在研究、不受任意限制的创意写作、安全测试以及任何需要可预测、未经过滤的行为的场景中都表现出色。它们也是物理隔离环境和受监管行业的首选。经过审核的商业 API 更适合面向客户的产品、教育工具以及那些安全性和可靠性比绝对自由更重要的应用。大多数构建生产应用的企业最初都会选择商业 API 来进行完善和支持，然后在规模扩大时再考虑本地模型。

优点与缺点

未审查的局部模型

优点

+ 完全内容控制
+ 完全数据隐私
+ 不收取每次使用费
+ 可通过微调进行自定义

继续

− 高昂的硬件成本
− 所需技术配置
− 手动更新
− 受本地计算能力限制

审核后的商业API

优点

+ 易于部署
+ 无需任何硬件
+ 定期模型更新
+ 强大的安全性能

继续

− 持续使用成本
− 向外部发送的数据
− 内容限制
− 供应商锁定风险

常见误解

神话

未经审查的模型本身就具有危险性，使用起来也是违法的。

现实

模型本身只是权重和数学运算的结果。如何使用它们决定了其合法性。许多研究人员、作家和开发者都使用未经审查的模型进行完全合法的工作。“未经审查”指的是移除了拒绝训练，而非任何固有的恶意功能。

神话

商业API绝不会泄露您的数据。

现实

尽管主流服务提供商拥有完善的安全措施，但数据泄露和政策变更仍然时有发生。大多数服务提供商都会使用 API 输入来改进模型，除非您明确选择退出，而且服务条款也可能发生变化。本地化模型则完全消除了这种风险。

神话

本地化模式总是比商业模式差。

现实

几年前情况确实如此，但现在已经不同了。像 Llama 3.1 405B 和 Qwen 2.5 72B 这样的模型在许多基准测试中都能达到甚至超越旧版 GPT-4 的性能。对于特定任务，经过微调的本地模型甚至可以胜过通用的商业 API。

神话

经过审核的 API 完全无法越狱。

现实

尽管进行了大量的红队演练，研究人员仍然经常找到绕过商业API安全过滤器的方法。没有哪个系统是绝对安全的，服务提供商在持续不断的猫鼠游戏中不断更新其防御措施。

神话

运行本地模型需要超级计算机。

现实

参数范围在 7B 到 13B 之间的较小模型可以在配备 8 到 16GB 显存的单块消费级 GPU 上流畅运行。量化版本甚至可以在高端笔记本电脑或搭载 Apple Silicon 芯片的 Mac 电脑上以相当快的速度运行。

常见问题解答

对于人工智能模型而言，“不受审查”究竟意味着什么？

无审查模型是开放权重的人工智能模型，经过微调，可以消除或显著减少类似 ChatGPT 模型中训练出的拒绝行为。它们不会拒绝关于争议性话题、涉及暴力的虚构作品或安全研究的请求。其底层功能与任何语言模型相同；只是调整或移除了安全防护措施。

我可以在我的笔记本电脑上运行未审查的模型吗？

是的，这取决于你笔记本电脑的配置。70亿参数范围内的模型，尤其是量化版本（Q4 或 Q5），可以在配备独立 NVIDIA GPU 的现代 Apple Silicon Mac 或笔记本电脑上运行。像 Ollama、LM Studio 和 llama.cpp 这样的工具，即使对于非技术用户来说，也能非常轻松地进行本地推理。

商业API比本地模型更安全吗？

商业 API 本身就具备更强大的安全机制，因为企业会在红队演练和反向传播高风险（RLHF）方面投入巨资。然而，“更安全”的定义取决于具体情况。如果是为了防止面向客户的应用程序中出现有害输出，那么商业 API 的确更安全。但如果是为了保护您自身的数据隐私，本地模型实际上更安全，因为没有任何数据会离开您的设备。

在本地运行模型与使用 API 运行模型相比，成本分别是多少？

API 的费用因提供商和型号而异。GPT-4o-mini 的费用约为每百万输入令牌 0.15 美元，而 GPT-4o 的费用约为每百万输入令牌 2.50 美元。对于每月在 API 上花费 100 美元的重度用户来说，一套价值 1500 美元的 GPU 配置可以在一年半内收回成本，之后除了电费之外，本地推理基本上是免费的。

目前最受欢迎的无码模特有哪些？

热门选择包括 Eric Hartford 开发的 Dolphin 系列、WizardLM-Uncensored、Nous Hermes，以及各种社区开发的 Llama 3 和 Mistral 版本。最适合您的型号取决于您的硬件配置，根据您的 GPU 配置，有 7B、13B、70B 甚至 405B 等多种型号可供选择。

商业 API 会使用我的数据进行训练吗？

这取决于服务提供商和您的账户类型。OpenAI、Anthropic 和 Google 的付费版本通常默认不使用 API 输入进行训练，但免费版本和 ChatGPT 免费版等消费级产品可能会使用对话进行训练。请务必查看最新的隐私政策，因为这些条款经常变更。

能否针对特定任务对未审查模型进行微调？

没错，这正是它们最大的优势之一。不受内容限制，您可以针对特定数据集进行精细调优，例如医学文献、法律文件或公司专有数据。LoRa 和 QLoRA 等技术使得即使在消费级硬件上也能轻松实现精细调优。

70B 参数模型需要哪些硬件？

一个全精度 70 位数的模型需要大约 140GB 的显存，这意味着需要多块高端 GPU 或配备 H100 的配置。然而，量化版本（Q4）可以在一块 48GB 显存的 GPU（例如 RTX A6000）或两块 24GB 显存的显卡上运行。许多用户会从 RunPod 或 Vast.ai 等服务商租用 GPU 时间来偶尔运行大型模型。

使用未经审查的模型是否存在法律风险？

在大多数司法管辖区，使用这些模型本身是合法的。关键在于你如何使用其输出结果。无论使用何种人工智能，生成非法内容、骚扰或未经同意的材料都是违法的。这些模型只是工具，责任取决于其应用和使用方式，就像刀具合法但刺伤他人不合法一样。

哪种方法对企业更有利？

大多数企业最初都会选择商业 API，因为这样更易于使用、更可靠，也能更好地规避责任风险。随着业务规模的扩大或需要处理敏感数据，许多企业会转向混合架构，即使用 API 处理通用任务，而使用本地模型处理专有或受监管的工作负载。最终的选择通常取决于数据的敏感性、预算以及企业内部的技术能力。

裁决

如果您优先考虑隐私、内容自由和长期成本控制，并且具备管理这些模型所需的硬件和技术能力，那么请选择未经审查的本地模型。如果您想要获得完善、有支持且安全可靠的体验，并且不介意按使用付费，那么请选择经过审核的商业 API。许多认真的用户最终会同时运行这两种方案：使用商业 API 处理一般工作，而使用本地模型处理特殊或敏感任务。