LLM选型参考：27个核心问题帮企业选到适配大模型

当前生成式AI落地进入深水区，大量企业面临大语言模型（LLM）选型难题，本次梳理的27项核心评估维度，覆盖部署成本、推理性能、场景适配能力、合规性等多个层面，适用于OpenAI、Anthropic、国内厂商等推出的各类LLM产品，可帮助企业快速筛选匹配需求的模型，降低试错成本。

图源: 图像由AI生成

据今年一季度生成式AI落地调研数据显示，国内有71%的中小企业计划在年内上线LLM相关应用，但其中近6成受访者表示，面对市场上数百款参数、定价、能力差异极大的LLM产品，不知道该如何挑选。

此前不少企业踩过盲目选型的坑：有的为了追求效果直接调用GPT-4，单月推理成本突破10万元，但实际业务场景仅需处理简单的客服问答，大量成本被浪费；有的为了省钱选择小参数开源模型，却没有做垂直领域微调，回答准确率不足60%，反而拉低了业务效率。行业普遍缺少一套可直接复用的通用选型框架，来降低企业的决策成本。

近期梳理完成的27个LLM选型核心问题，已经形成了一套完整的评估框架，覆盖从基础参数到落地适配的全流程需求，不同行业、不同规模的企业都可以直接对照筛选。

其中基础能力维度包含上下文窗口长度、推理速度、多模态支持能力、幻觉率等核心指标，**上下文窗口长度直接决定了模型可处理的文本长度，是文档分析、代码生成等场景的核心评估指标**；成本维度包含公有云调用的token定价、微调成本、私有化部署的服务器成本、后续运维成本等，是多数中小企业选型的首要考量因素；合规层面则包含模型训练数据来源、用户输入数据是否会被用于迭代训练、是否符合对应行业的数据安全要求等，是金融、政务等敏感场景的准入门槛。