【低预算档：月均5000元以内】适合个人开发者或小团队跑7B~13B模型。本周社区强烈推荐AWQ量化版Qwen2.5-7B搭配单卡RTX 4090（租用约2000元/月）。关键瓶颈不在GPU，而在带宽出口：若你对外提供API服务，建议用IDC的50Mbps独享带宽，否则并发超过5路时词元延迟会从30ms飙到200ms。软件侧强烈推荐vLLM 0.6.3（本周更新了prefix caching，可减少30%重复计算），同时开启--max-num-seqs 16。网络方案选普通千兆交换机即可，无需上RDMA。此方案适合内部测试或小流量Demo，词元速率约800 token/s（单路）。
【中预算档：月均2万~5万元】面向生产级API服务。建议采用2×A100 40G（租用约3.5万/月）跑Llama 3.3 70B AWQ 4bit。本周开源社区最大变化是TensorRT-LLM 0.10针对70B的FP8量化优化，使batch=32时吞吐提升40%，但需要额外配置NVLink桥接。网络是此档位最大陷阱：别省光模块钱，必须上25G网卡+交换机，因为多节点Tensor并行时，每token需交换约2KB中间激活，25G网络可保证跨节点延迟低于10μs。软件端建议使用OpenLLM框架（最新版支持动态batch），并开启--enable-prefix-caching。此方案词元速率可达4000 token/s（并发32路），且支持多租户隔离。
【高预算档：月均15万元以上】适合AI推理平台或大规模RAG场景。推荐8×H800（80G）集群跑DeepSeek-V3（MoE 671B激活37B），本周社区最新共识是：不需要InfiniBand，用RoCEv2+自适应路由即可，但必须搭配LPO（线性驱动可插拔光模块）降低功耗。关键点是词元服务器（Token Server）独立部署——用2台廉价CPU节点跑NVIDIA Triton作为调度前端，把推理压力与tokenizer解耦。带宽建议购买200Gbps专线，因为MoE模型每token触发所有专家的Top-2路由，跨节点通信量是稠密模型的3倍。软件侧必须上SGLang 0.4（本周新增RadixAttention，对长上下文命中率提升极大）。该方案词元速率可破2万 token/s，但注意：若你的业务是短query（<200字），建议降级为70B模型，否则性价比反而低。
【本周特别提醒】：无论是哪个档位，都建议开启--chunked-prefill（vLLM已默认开启）来缓解首token延迟。另外，开源社区正在测试AWQ+FP8混合量化，据说能在70B模型上再省5%显存，但IDC环境建议先跑一周稳定性测试再上生产。带宽方面，尽量选BGP多线，避免单运营商故障导致词元服务中断。
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