选AI硬件最纠结的是什么？
不是预算。是「我花这些钱，到底能跑什么水平的模型？」
今天这篇，用实测数据拆解铠盒AI Box全系列——从¥999的A1到企业级G1——每款产品到底能跑哪些模型、实际体验如何、适合什么人买。
先看一张总表
| 型号 | 算力 | 本地模型上限 | 云端支持 | 价格 | 适合 |
|---|---|---|---|---|---|
| A1 | 6 TOPS | 2B参数 | 全系列API | ¥999 | 个人尝鲜/轻量办公 |
| B1 | 10 TOPS | 4B参数 | 全系列API | ¥1,699 | 个人深度使用 |
| C1 | 20 TOPS | 7B参数 | 全系列API | ¥2,999 | 小团队/内容创作者 |
| E1 | 60 TOPS | 13B参数 | 可选 | ¥8,999 | 中小型企业 |
| G1 | 1000 TOPS | 70B参数 | 可选 | ¥34,999 | 大型企业/研发中心 |
深度解读：每一档的实际体验
A1（¥999）：入门即旗舰体验
很多人看到A1只有6TOPS就觉得「跑不了什么模型吧？」
实际情况： A1本地跑2B参数的Gemma等模型完全流畅。2B模型虽然参数少，但在特定任务（翻译、摘要、简单对话）上表现意外地好。
更关键的： A1支持云端大模型API——MoonShot、豆包、GPT、Claude全都能接。你在管理面板配好API Key之后，A1就是你的联网AI工作站。本地轻量模型负责轻任务，需要深度推理的时候无缝切换到云端。
一句话总结： ¥999买的不只是一个边缘计算盒子，是整个AI生态的入口。
B1（¥1,699）：个人深度用户的甜点
10TOPS算力，本地可跑4B模型。这个算力段刚好是个人用户的甜点——4B级别的模型在大多数日常生活工作场景（写作辅助、信息整理、代码补全）已经足够好。
相比A1，B1多了近一倍的本地推理能力，AI响应速度明显更快，多Agent同时跑的时候不会卡。
C1（¥2,999）：小团队的内容中枢
20TOPS，本地7B。7B是什么概念？开源社区最活跃的模型尺寸。Qwen2.5-7B、Mistral-7B、Llama-3.1-8B——这些都是经过大规模生产验证的模型。
C1适合的场景：小型自媒体团队，多人共用一个AI工作站；内容创作者需要AI辅助写稿、翻译、配图；小公司用AI处理日常邮件、文档、报表。
E1（¥8,999）：真正有意义的本地私有化部署
60TOPS，本地可跑13B。到这一档，「本地私有化部署」才有了真正的话语权。
什么场景需要E1？公司内部有保密数据，绝对不能上传云端；需要定制微调模型（Fine-tuning）跑在本地；同时服务10-20个员工做日常AI辅助。
13B模型在大多数专业任务上已经接近GPT-4级别的表现。换句话说：花一台MacBook Pro的钱，拥有一台永不泄密的AI私有服务器。
G1（¥34,999）：全尺寸大模型的本地堡垒
1000TOPS，70B。这是给真正需要「自己掌控一切」的组织准备的。
能跑Qwen-72B、DeepSeek-70B等全尺寸开源大模型。1000TOPS意味着你可以同时跑多个70B模型，或者一个模型跑得飞快。
适用场景：研发中心、对数据安全有极致要求的金融/医疗机构、需要AI集群处理的实验室环境。
选型决策树
帮你快速判断：
预算有限 + 想尝鲜 → A1。 ¥999没有任何决策压力。
个人重度用户 → B1。 多出来的算力在日常高频使用中有感知。
小团队共用 → C1。 多人并发调用时不排队。
有隐私数据 → E1起步。 13B本地模型才有真正的企业级可用性。
极致性能/合规要求 → G1。 这不是成本，是基础设施投资。
最后说一句
铠盒AI Box的定位很清晰：它是一台AI计算机，不是一个AI玩具。
从A1到G1，每一款产品都有它明确的场景和用户群。不存在哪个「不值得买」——只存在哪个「最适合你」。
如果你还在纠结，记住这个原则：先买A1用起来。AI工具的价值是在使用中发现的，不是在比参数中算出来的。