最近AI圈变天？聊聊开源大模型和落地应用的真实感受

最近刷论坛和群聊，感觉AI这行变化真的太快了。以前大家还在卷参数、拼跑分，现在风向好像全变了，都在喊“降本增效”和“落地场景”。我自己做独立开发，上个月试了几个新出的开源模型，本地跑起来效果居然能赶上半年前的商业闭源版，而且API调用成本直接砍了快一半。最让我惊讶的是，现在不少中小团队已经不盲目追大模型了，反而开始用轻量级模型加RAG做垂直业务，跑通闭环的越来越多。不过也有坑，比如幻觉问题在复杂工作流里还是容易翻车，数据清洗和提示词工程反而成了硬功夫。大家最近在实际项目里踩到哪些坑了？或者有没有特别看好的细分方向？求分享交流，一起避避雷～