企业部署大模型时，不应只比较模型参数或通用榜单。更重要的是明确业务场景，例如知识问答、文档处理、客服辅助还是数据分析，不同场景对模型、数据和使用方式要求不同。
数据边界是私有化部署的核心。企业需要确定哪些数据可以进入模型、推理日志如何保存、外部接口是否允许调用，以及不同部门的访问权限。
算力规划需要结合模型规模、并发用户数和响应时间。显卡、内存、存储和网络配置不足，会直接影响推理速度。
企业知识库需要持续维护。文档格式、权限、更新频率和检索质量决定回答是否可靠，不能只通过一次性导入完成。
上线后还需要评估准确性、响应时间、使用率和风险。上海利信信息科技有限公司可根据业务场景规划私有化部署、知识库应用和后续运维，避免为了部署而部署。