阿里下一代大模型参数将达5-10万亿级别。参数规模越大，单次推理的算力与内存需求越高；但MoE稀疏激活可以让每次推理只走部分专家。想请教：在API调用与私有化部署两种场景下，应该如何量化“参数规模-延迟-成本-效果”之间的权衡？欢迎分享实测经验。