解读

面试官想验证三件事：

1. 能否把“性能-成本”二维权衡扩展为“业务目标-数据安全-合规-迭代节奏-生态可控”五维权衡；
2. 是否具备量化决策的方法论，而不是拍脑袋；
3. 能否把技术选型翻译成产品路线图，让老板看到 ROI 和风险控制路径。
   因此，回答必须呈现“可复用的决策框架 + 具体落地案例 + 风险缓释方案”，并体现中国本土监管、云厂商生态、国产化替代等现实约束。

知识点

1. 五维评估矩阵：业务效果、综合成本（TCO）、数据合规、迭代可控度、战略生态。
2. 成本拆分公式：闭源 API 总成本 = QPS 单价×Token 量×(1+峰值冗余系数)+合规审计费；开源总成本 = 算力折旧+人力微调+标注数据+运维+合规加固。
3. 国产化合规红线：生成式算法备案、数据跨境评估、信创芯片适配。
4. 性能对标方法：自建“黄金测试集”覆盖头部 2000 条业务 query，分档统计 Pass@1、幻觉率、推理时延 P99。
5. 决策闸门：POC→A/B→10% 灰度→全量，设置“效果回撤+成本熔断”双阈值。
6. 技术债台账：记录“模型切换导致提示词失效”等隐性成本，用于后续复盘。

答案

我会用“三步七表”法在两周内给出可落地的选型建议，核心是让老板在第三周就能看到“选 A 比选 B 一年多赚或少花多少钱”。

第一步，对齐业务约束

1. 拉出业务北极星指标：例如客服场景是“在保持满意度≥92% 前提下，单轮成本降 30%”。
2. 明确合规红线：数据是否出境？是否含 PI？是否需信创环境？一旦出现出境或信创，闭源国外模型直接出局。

第二步，量化五维矩阵

1. 效果维：用自有黄金测试集跑分，开源模型先 zero-shot，再 LoRA 微调 1 个 epoch，闭源 API 用同一 prompt，记录 Pass@1、幻觉率、P99 时延。
2. 成本维：把闭源按峰值 2 倍冗余算全年账；开源按 8×A800 服务器 3 年折旧+2 名算法工程师+5 名标注人月算 TCO。
3. 合规维：闭源需对方提供《算法备案号》《数据不出境承诺书》，开源需自走备案+安全评估，周期 45 天，成本 30 万人力。
4. 可控维：开源可深度微调，后续加入知识蒸馏，可控度 9 分；闭源若厂商升级版本，prompt 可能失效，可控度 6 分。
5. 生态维：公司未来三年要推国产化信创，开源 Llama 系列需转昇腾 910B，已有社区 patch，闭源 GPT-4 无信创版，生态分 0。

把五维得分归一化后乘以业务权重（效果 35%、成本 30%、合规 20%、可控 10%、生态 5%），得到闭源 71 分、开源 78 分，初步推荐开源。

第三步，设闸门与风险缓释

1. 先用 5% 真实流量做 7 天 A/B，设定“满意度下降>1% 或成本上涨>5%”立即熔断。
2. 同步建立“模型即服务”层，封装统一接口，一旦开源效果劣化，30 分钟内可切换回闭源，业务方无感。
3. 把微调数据、评估脚本、部署镜像全部入库，形成公司级资产，下次换模型只需替换底座，保护沉没成本。

最终输出一页决策备忘录：选开源，一年后节省 420 万元，ROI 182%，合规备案 45 天完成，风险可控，老板签字即可启动。

拓展思考

1. 如果半年后开源模型许可证从 Apache 2.0 改为 AGPL，该如何应对？提前在合同里约定“许可证变更触发条款”，一旦变更立即启动二次评估，必要时迁移到国内厂商提供的木兰许可证复刻版。
2. 当业务突然暴涨 10 倍流量，开源自建推理集群扩容周期 4 周，而闭源 API 可分钟级弹性，是否重新混合架构？可以设计“弹性外溢”模式：日常 80% 流量走低成本开源，峰值外溢 20% 走闭源，按小时计费，整体仍比全闭源省 60%。
3. 未来出现“国产闭源大模型补贴战”，单价低于自建 30%，是否反向迁移？把核心 Know-how 沉淀在“推理服务层+提示词资产”，底座可插拔，随时比价切换，确保公司永远掌握议价权，而不是被任何一家模型绑架。