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同一个模型名称可能对应不同版本、上下文长度和能力限制，应使用固定测试集对比。

数据集规模、并发读取、检查点保存和跨节点通信都会改变实际带宽需求。

验收不只看 GPU 型号，还要记录可用数量、网络、存储、权限、监控和故障响应。

比较算力报价时，应同时核对显存规格、卡间互联、网络带宽、部署方式、实际可用率和计费周期。

大规模训练不仅看单卡性能，还要关注节点内互联、节点间网络、存储吞吐和通信拓扑。

模型版本、上下文长度、缓存策略、并发限制、失败重试和服务可用率都会影响真实调用成本。

框架、算子、精度和运维工具链需要分别验证，避免只依据理论峰值判断迁移效果。

运营主体、上游来源、模型映射、日志留存、余额退款和服务状态是最基本的核对项。