在“养龙虾”（指高并发、高消耗的 AI 应用场景）这类极限测试下暴露无遗。它们频繁失效，大概率是触发了用量限制或风控策略。
相比之下，我们自建的 API 服务在同等压力下几乎零报错，这本身就证明了私有化部署的稳定价值。这背后不是魔法，而是对资源、调度和错误处理的完全掌控。
门槛当然存在——从硬件选型、模型部署到运维优化，每一步都需要投入。但这份投入换来的，是确定性和自主权。我准备用那块闲置的 32GB 显存显卡，在局域网内亲自部署并测试一下。核心问题很实际：私有化的大模型，在响应速度、稳定性和易用性上，能否达到甚至超过我们对“好用”的预期？
理论推演再多，不如一次实测。
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