Qwen1.5

模型权重是开源发布的，可以自行下载部署，这部分不涉及调用费用。但如果通过云上的模型服务调用，或者自建推理集群，算力成本要自己承担。官网未公开具体的商业授权条款与云服务费率，正式商用前建议先确认授权范围。

看你手上有没有自己的行业数据。要做对话产品、直接接进应用，选聊天模型，它已经过指令微调和对齐，开箱就能应答。要拿自己的语料继续训练、做垂直领域定制，选基础模型，它是干净的预训练权重，适合二次训练。

按你的硬件和任务难度挑。小尺寸版本单张消费级显卡就能跑，适合做本地验证和轻量任务；大尺寸版本推理效果更好但吃显存，需要服务端部署。常见做法是先用小尺寸把流程跑通，再按效果缺口决定是否升级。

官方定位覆盖多种语言，中英文是强项，其他语种也有支持。但小语种的实际表现通常会比中英文弱，做多语言产品时建议按语种分别抽检输出质量，弱语种可以考虑加一层翻译兜底。

上下文窗口虽然比早期版本加长不少，但塞满之后推理速度和显存占用都会上升。长文档场景更推荐外挂检索，先召回相关片段再喂给模型，既省算力也更容易控制回答质量。

开源发布的版本和头部闭源模型在复杂推理、长尾知识上仍有差距，这是开源路线的普遍情况。它的价值在于可自部署、可微调、数据可控；如果你的场景对效果要求极高且可以接受外部 API，混合调用是更现实的选择。

取决于你选的参数规模和量化方案。小尺寸版本经过低位量化后消费级显卡就能跑起来，大尺寸版本需要专业卡或多卡。建议先用量化版本做功能验证，确认业务可行再决定是否投入更大算力。