cloud-vs-local

文章认为，使用昂贵AI硬件‘本地化’的趋势是一种科技泡沫的错觉，因为大多数用户高估了自己的需求，无法证明成本的合理性，尤其是在云端AI在财务状况不可持续后转向按使用量计费的情况下。

越来越多的用户正从经过严格对齐的云端大语言模型（如ChatGPT、Claude和Gemini）转向本地或未审查的替代方案，原因包括频繁的拒绝回答、隐私担忧以及对更多控制权的渴望，尽管云端模型在速度和易用性上仍有优势。

本文介绍了 Hermes 应用中按预算层级划分的 AI 模型配置，推荐预算无限时使用 GPT 5.5 和 Claude Opus 4.7 等高端方案，预算有限时使用 DeepSeek V4 Flash 等经济高效的备选方案，并可通过 Qwen 3.6 进行本地部署，实现零推理成本。