文章讨论了使用开源大语言模型（LLMs）和托管LLM API之间的权衡。虽然托管API提供了便利性和托管的基础设施，但自托管开源模型可以提供对数据、模型行为和成本的更大控制。像Meta的Llama、Mistral和Qwen这样的开源模型允许开发人员下载模型权重并在自己的基础设施上运行推理，从而实现更定制化的部署。像vLLM这样的工具可以简化使用与OpenAI兼容的API端点来托管开源模型的过程。 AI
影响 开发人员可以根据对控制权、成本和数据隐私的需求，在托管API服务和自托管开源模型之间进行选择。
排序理由 文章提供了对LLM两种部署策略的分析和比较，而不是宣布新版本或重大行业事件。
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