【AI应用开发捷径之路】第四课：如何选择模型服务商：个人探索用 DeepSeek，企业落地选百炼，数据安全上 Ollama

文章主旨：

根据需求、预算和技术栈选择合适的AI模型服务商，灵活搭配以实现效率、安全和企业应用目标。

关键要点：

• DeepSeek适合个人开发者和预算有限的初创公司，免费、代码能力强且支持长上下文。
• 阿里云百炼适用于中大型企业，强调合规性、中文场景支持和阿里云生态集成。
• Ollama适合对数据隐私要求高的场景，支持本地部署和高度定制化功能。
• 灵活策略建议：开发阶段用DeepSeek快速迭代，生产环境选择云端或本地部署，关键业务可混合使用。
• 根据不同角色需求（个人开发者、初创公司、中大型企业、数据敏感项目）选择合适的模型服务商。

内容结构：

1. 选择AI模型服务商的核心标准：

• 基于需求、预算和技术栈选择合适的服务商。
• 灵活策略建议：开发阶段用DeepSeek快速迭代，生产环境按需选择云端或本地部署。

2. 三大厂商核心特点：

• DeepSeek：免费、支持长上下文、强大的代码生成能力，适合个人开发者和初创公司。
• 阿里云百炼：企业级合规性、中文场景支持、阿里云生态集成，适合中大型企业。
• Ollama：支持本地部署、数据隐私保障、高度定制化，适合敏感数据项目。

3. 不同角色的建议选择：

• 个人开发者/学生：推荐DeepSeek，免费且功能强大。
• 初创公司：DeepSeek快速开发，Ollama保障关键业务本地化。
• 中大型企业：阿里云百炼满足合规性和企业应用需求。
• 数据敏感项目：Ollama本地部署确保隐私和定制化需求。

4. 接入Ollama的注意事项和步骤：

• 引入Spring AI BOM进行版本管理。
• 添加模型Starter依赖，实现Ollama集成。
• 配置文件中设置模型参数（如base-url和模型名称）。
• 测试功能包括阻断性输出、流式输出、关闭思考链和多模态支持。

文章总结：

作者建议根据具体需求合理选择并灵活搭配模型服务商，既要兼顾成本与效率，又要满足安全性和定制化需求。

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