问万亿参数模型开放权重后，中小团队该怎么用起来？

7 月 27 日 Kimi K3 的完整权重正式开放，2.8 万亿参数、百万 token 上下文，加上此前美团 LongCat-2.0 开源并同步放出国产卡推理代码，万亿级模型第一次真正摆到了普通团队面前。但我的感受是，门槛已经从“能不能拿到模型”变成“能不能付得起推理和编排的成本”——权重是免费的，显存和每一次长上下文调用并不免费。想请教已经落地过的朋友：中小团队更应该继续用托管 API 并按任务难度做大小模型分流，还是值得自建国产算力集群去跑量化版本？大家判断这条分界线时，通常会看哪几个指标？