结合律所这套系统（7B qwen2.5，可换 14B/32B）的实际业务来看，大模型的优势要分「质」和「量」两块说，而且要诚实——不是越大越好，是任务越"难"越吃模型。
一、律所场景里，大模型真正变强的任务
1. 长文本理解与跨文档推理（这是最大红利）
- 卷宗汇总 / 案情总结：要把几十份材料合并成要点，本质是「多跳推理」。7B 常常抓大放小、张冠李戴、焦点归纳平庸；14B/32B 能更好地跟随"证据→结论"的线索，争议焦点更准。
- 时间线三段式抽取（规则→模型→人工）：7B 在模型合并阶段，更容易把不同材料里的同一事件误判成两件事，或把因果写反。
- 要素抽取（当事人 / 金额 / 日期 / 电话）：7B 在「歧义消解」上弱——比如"李某 2023 年 3 月付款"里的金额是 50 万还是 5 万，上下文稍复杂就容易错。
2. 法律文书生成的质量
- 起诉状 / 质证意见 / 阅卷笔录：7B 写出来的东西"像但平"，逻辑链薄、套话多；14B/32B 的论述层次、引用材料、对抗性表述更像执业律师写的初稿。
- 合同风险筛查：7B 容易只报表面条款（违约金比例、管辖），漏掉深层的权利义务失衡与前后矛盾；大模型能发现"付款义务与交付义务不对等"这类需要推理的坑。
3. 指令遵循与格式稳定性
- JSON 结构化输出：律所系统大量用 JSON 输出（要素、时间线、汇总归一化）。7B 偶尔字段缺失、枚举断裂、中文标点混入；大模型的格式稳定率高很多，间接减少解析失败和人工校对。
4. 少"幻觉"倾向
- 法律场景容错低。7B 在不确定时会"编"法条或日期；14B/32B 知道"不知道"，更倾向回退到材料原文，错误引用的概率明显下降。
二、律所场景里，大模型优势不明显的部分
说实话，这几块换大模型是浪费：
- 短问答 / 常见咨询：如"什么是正当防卫""这个条款什么意思"，7B 已经足够好，14B/32B 的体感提升很小。
- 检索问答（RAG）：答案主要来自知识库切片，模型只是"组织语言"，7B 够用。模型变大后的提升主要体现在把多个切片拼成连贯答案时。
- 向量嵌入：根本不走对话模型，与大小无关。
三、换大模型的真实代价
| 代价 | 7B → 14B | 7B → 32B |
|---|---|---|
| 速度（同卡） | 约降一半 | 降到约 1/4 |
| 显存需求（Q4 量化） | 4.4G → 9G | 9G → 19G（16G 卡放不下） |
| 批量汇总耗时 | 翻倍 | 3–4 倍 |
关键点：律所是"等待敏感"场景。律师点一下"重新汇总"，等 2 分钟和等 5 分钟，体验差异很真实。所以大模型不是无脑上，而是挑任务用。
四、务实建议：分级用模型
结合这套系统的架构，最理想的形态是分级配置：
- 日常问答 / 检索 → 继续用 7B（快、够用、省显存）。
- 文书起草 / 合同筛查 / 卷宗汇总 / 时间线合并 → 用 14B（质量跃升明显，9G 显存 16G 卡可跑，速度尚可）。
- 32B 只在「汇总质量要求极高」且能接受等待时用。
换句话说，模型规模不是一道单选题。把"等待敏感"的任务留给 7B，把"质量敏感"的任务交给 14B，是这套律所系统在 16G 显卡上能拿到的最优解。
