LLM cục bộ là mô hình ngôn ngữ quy mô lớn không dựa vào API đám mây và chạy trực tiếp trong môi trường cục bộ như máy chủ hoặc PC cá nhân của bạn. Bảo vệ quyền riêng tư tuyệt vời vì dữ liệu không bị lộ ra thế giới bên ngoài.
LLM cục bộ là một cơ chế suy luận và thực thi các mô hình trọng lượng mở như Meta Llama, Mistral và Qwen trên máy chủ tại chỗ hoặc trong môi trường GPU của riêng bạn. Không giống như API đám mây, không có dữ liệu nào được xuất khẩu, do đó, việc áp dụng nó trong các ngành có tính bảo mật cao như y học, pháp lý và tài chính đang tăng lên nhanh chóng.
Kể từ năm 2026, nguyên tắc vàng là đưa ra quyết định dựa trên hai trục: "bảo mật dữ liệu" và "chi phí mua sắm GPU". Nếu là loại tham số 7B, nó có thể được vận hành với RTX 4060 (giá thực tế: 60.000 đến 90.000 yên Nhật), nhưng để đạt được hiệu suất tương đương với GPT-4o, cần phải có model 70B trở lên và GPU loại A100/H100. Xét về giá thị trường khi vận hành thực tế, khoản đầu tư ban đầu cho một máy chủ GPU tại chỗ ước tính ít nhất là 500 đến 200.000 yên Nhật.
Có ba cạm bẫy mà ReviewAI đã xác nhận trong lĩnh vực này. ①Chất lượng Nhật Bản: Chất lượng có xu hướng kém đi ngoại trừ các model được điều chỉnh tiếng Nhật như Qwen2.5 và Swallow. ② Tác dụng phụ của lượng tử hóa: Lượng tử hóa 4 bit định dạng GGUF giúp giảm chi phí suy luận, nhưng có những trường hợp độ chính xác giảm trong suy luận logic phức tạp. ③ Hoàn nhập chi phí vận hành: Mặc dù khoản đầu tư GPU ban đầu có vẻ rẻ, nhưng lượng điện năng, thời gian bảo trì và cập nhật sẽ tăng lên và API đám mây thường rẻ hơn đối với thông lượng lớn. Việc sử dụng LLM cục bộ cho các trường hợp sử dụng có khối lượng thấp, độ bảo mật cao và API đám mây cho các trường hợp sử dụng có mục đích chung, khối lượng lớn sẽ trở thành tiêu chuẩn vào năm 2026.