写在GPT-6发布前48小时
放在一年前，GPT-6这种级别的新品，我肯定是蹲点等直播的。
但现在心态变了。
踩坑经过
上个月接了个制造业客户的智能质检项目，方案想得挺美：用GPT-4o Vision做图像识别，云端推理，本地只采集数据。
结果法务部直接把合同拍我脸上——"核心数据不得离开内网"。
当时我就懵了。
调研后的发现
真正能离线跑的大模型，选择其实很少：
| 方案 | 大小 | 速度 | 效果 | 部署难度 |
|---|---|---|---|---|
| LLaMA 3 | 8B-70B | 中等 | 够用 | 需GPU |
| Gemma 4 | 2B-9B | 快 | 一般 | 手机可跑 |
| 文心一言本地版 | 未知 | 慢 | 较好 | 需审批 |
最后选了Gemma 4。不是因为最强，是因为能装进客户的旧安卓平板里，完全离线。
实测结果
合同文本解析准确率：云端GPT-4o约92%，Gemma 4约78%。
说实话，差距有。但对于制造业那些格式固定的合同，78%够用了。
而且客户法务终于点头了——数据连路由器都不用连。
一点想法
GPT-6明天发布，我会看。
但兴奋感确实没以前那么强了。
不是因为OpenAI不行，是因为越来越多的场景，云端模型进不去。
这不是技术问题，是商业问题。
你们遇到过这种"数据出不去"的刚需场景吗？
