PDF, WORD ，Excel 200 页左右哪个模型也顶不住啊，你测试了没，token 会超过吧

先完成业务 mvp 再考虑私有化的事情

没有真正本地部署过，只是个人理解：RAG 工作流应该 5090 可以胜任，做一些 OCR ，Embedding ，检索生成之类的，应该不少开源模型可以用；如果要做出交互式的 AI Agent ，则与用户交互的 LLM 必须具备格式化返回的能力（譬如稳定的 JSON functionCall 输出），则建议先测试一下，譬如 Qwen3-Coder 之类，看哪个级别的模型能满足需求，然后再考虑部署的硬件

去 https://chat.qwen.ai/ 和 https://chat.z.ai/ 选择带 V 型号的模型，把脱敏或者不重要的图片丢进去问，如果能满足需求就可以按照这些模型大小买硬件。 OCR 能力可以体验 https://huggingface.co/spaces/tencent/HunyuanOCR ( https://huggingface.co/tencent/HunyuanOCR ) 和 https://huggingface.co/spaces/PaddlePaddle/PaddleOCR-VL_Online_Demo ( https://huggingface.co/PaddlePaddle/PaddleOCR-VL ) ，不到 1B ，是个电脑都能跑。 5w 以内能买的性价比最高就是 192GB 的官方翻新的 Mac Studio Apple M2 Ultra (24 核 CPU + 60 核的 GPU)那款，跑个 gpt-oss-120B 和 Qwen3-Next-80B-A3B 都很轻松，再跑一个带视觉能力的模型就可以了，2 个模型同时加载也不会爆显存，一起干活挺快的，难度高点就跑 Qwen3-VL-235B-A22B 。192GB 统一内存的好处是未来出了新模型大概率也能跑，不像 4090 48GB,5090 32GB 这种要凑多卡容易爆预算加爆显存。 AMD 的 Max+ 395 这些的瓶颈在于内存带宽，太弱鸡了，能跑但是跑不快，速度只有 M2 Ultra 的 1/3 ，也就跑个 Qwen3-VL-30B-A3B ，如果你体验下来能满足的话，倒也不是不行。

预算 5w 人民币内，私有化搞不定的。 拉到 20w 可以

1. 数据：可以用脱敏后的资料或者生成/手写一些相近的资料用来测试，你的需求还是得实际跑一下试试 2. 模型：模型可以用 Qwen 等常用的开源模型，从小参数量的开始测试，不满意的话就换大一点的模型，一直试到效果满意，或者用 MinerU 之类的模型先做提取，再发给模型 3. 部署：测试可以先用 huggingface/modelscope 之类已经部署好的 demo ，或者租用 GPU 服务器自己部署模型或是 dify 等平台，不同型号的 GPU 都可以试试，一小时几块钱很便宜

1.受限于显存，目前几千页的纯文字文档，无法做 AI 精准分析。地球上最强的闭源 AI 都做不到。几百页的纯文字文档，用关键字提取的方式，才有一定的 AI 分析可能，但精准度也无法做到 100%，需要自建图形数据库 + ES 集群来辅助。精准度的意思是，文字一旦数量过多，AI 容易忘记细节，容易产生幻觉。等以后显存能以指数级增长后，这个问题才能被逐步解决。 2.大部分开源模型的能力都很强，但现在不是模型的问题，而是显存的问题。 3.达到豆包 70% 功能，你至少需要 1 台非量化的 AI 一体机。纯文字版的价格在 120W 以上，图形视觉版本价格再翻 3 倍，之所以这么贵，是因为需要考虑同时使用人数，以及每个 chat 的文字生成速度。这是几大运营商的 AI 研究中心提供的报价，很多体制内的单位已经用上了。 4.AMD HX395 、5090 ，这些硬件只是玩具，达不到你要的效果。 5.5 万元预算更是搞笑，5 万元预算你给小公司买豆包 API 都有可能不够用，更别提私有化部署。