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第977章 小程序员为什么要学习自己训练模型（第2页）
微调成本暴跌：用qwen2。5-7b做lora微调，a100一天只要几百块人民币，h100更便宜，普通创业公司都玩得起。
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推理成本更是断崖式下降：7b模型用vllm
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4bit量化，在一张4090上能跑到70~100
tokens，足够支撑日活几万到十几万的小应用。
也就是说：技术壁垒和资金壁垒正在同时被打破。
3。
你提到的“学大模型技术可能打水漂”这个担忧特别真实
很多人花半年时间学prompt工程、学怎么调用openaiclaude
api，结果：
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2025年openai把o1、o3模型价格又降一半
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国内大厂把deepseek、qwen、通义的api价格打到0。5元百万token
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更可怕的是政策风险、账号封禁、数据泄露……
一旦你把核心业务逻辑建立在“调用别人家闭源大模型”上，你就永远是人家的“流量打工仔”。哪天大模型厂商提价、限速、或者直接把你的领域封了，你就完蛋。
而自己训练一个小模型，哪怕就7b~13b参数，部署在自己服务器上：
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数据永远在自己手里
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随时可以迭代
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成本可预测
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不怕被封号
这才是真正的护城河。
4。
小公司独立开发者真正的机会到底在哪？
你说得特别对：选对一个有数据壁垒的垂直赛道，就是天堂。
现在最赚钱、最稳的其实是这些领域（我看到的真实案例）：
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法律合同审查（律所自己的历史合同数据）
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医疗影像辅助诊断（医院自己的影像+报告数据）
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