在标准开发者硬件上本地运行大型语言模型通常是分散注意力的，而不是提高生产力。虽然隐私和零延迟的承诺很有吸引力，但现实情况是存在重大的软件瓶颈、缓慢的 token 生成和过高的功耗。对于大多数软件开发任务，例如编写数据库迁移或单元测试，托管 API 可提供更快、更准确的结果，其优势超过了本地推理的感知成本节省。本地 LLM 最适合需要严格数据隐私或安全研究的利基应用，而不是通用的功能开发。 AI
影响 由于性能和管理开销，在消费级硬件上进行本地 LLM 推理不太可能加速开发工作流程。
排序理由 一篇评论文章，论证在开发者硬件上本地运行 LLM 的实用性。
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