| 上手难度 | 中等，提供图形界面（Gradio UI）和命令行工具，适合不同层次用户。 | 低，API简洁且文档详细，新手友好，支持快速上手。 | 中等，依赖ModelScope生态，需熟悉框架集成技术，但官方文档可能提供支持。 |
| 资源需求 | 支持多硬件（NVIDIA/AMD GPU、Ascend NPU），量化技术降低内存占用，全参微调显存要求高。 | 显存占用优化显著，手动优化GPU内核，资源效率高，适合有限硬件环境。 | 集成PEFT技术，可能降低显存需求，具体资源优化依赖ModelScope底层实现。 |
| 性能表现 | 灵活支持多种算法（LoRA、DPO等）和优化技术（FlashAttention），但速度较Unsloth慢。 | 微调速度最快（快2.5-10倍），尤其大数据量场景，计算图优化显著提升效率。 | 未知，依赖PEFT技术，可能在特定任务中表现高效，但缺乏直接对比数据。 |
| 训练成本 | 支持量化（4/8位）和分布式训练，全参微调成本高，但灵活性高。 | 显存和时间成本低，适合快速迭代，尤其适合资源受限场景。 | 参数高效微调（PEFT）减少可调参数量，可能降低训练成本，但生态依赖性强。 |
| 模型支持 | 广泛（100+模型），包括多模态（LLaVA）和MoE架构（Mixtral），社区活跃。 | 主流模型兼容（Llama、Mistral等），但覆盖范围略少于LLaMA-Factory。 | 支持多架构和训练范式，依赖ModelScope生态，可能针对特定模型优化。 |
| 分布式训练 | 支持多GPU/多节点分布式训练，适合大规模任务。 | 未明确支持，侧重单卡优化，可能依赖外部工具扩展。 | 未明确说明，可能依赖ModelScope基础设施。 |
| 适用场景 | 多硬件环境、复杂任务（多模态/RLHF）、需灵活配置的场景。 | 资源有限、追求快速微调、单卡高效运行的场景。 | ModelScope生态内任务、参数高效微调需求、特定领域模型适配。 |
