7B 参数的小模型虽然跑得快，但「脑容量」太小，面对复杂的图文逻辑经常一本正经地胡说八道；而 70B 甚至更大的模型虽然聪明，但部署和推理成本直接劝退 了客户。最后，你可能发现 30B 参数级的开源多模态模型（例如 Qwen-VL-30B）是个不错的选择。 30B 被称为大模型的黄金尺寸：它在理解能力上远超小模型，又比巨型模型轻量，是企业私有化部署的完美平衡点。 不过呢，你可能也会发现，「30B 参数」也是一个极具欺骗性的数字。 在纯文本时代，一张前沿的消费级显卡或许还能勉强塞下 30B 的推理。但在多模态（Vision-Language）场景下，事情完全变了。当模型需要处理高分辨率图像 时，视觉编码器会产生大量的视觉 Token；而为了让模型真正懂行业 Know-how，必须用数千张有标注图像进行 LoRA 微调。 这就意味着，除了模型本身的权重，我们还需要在显存里塞进梯度、优化器状态以及训练过程中的激活值。 原本以为只是「稍微大一点」的任务，瞬间撞上了物理学的墙。 这些方案不太行 编辑｜Panda 假如你是一个致力于将 AI 引入传统行业的工程团队。现在，你有一个问题：训练一个能看懂复杂机械图纸、设备维护 ...