系统（7B qwen2.5 → 可换 14B/32B）的实际业务，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 的模型合并阶段更容易把不同材料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 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、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

- 你们系统大量用 JSON 结构化输出（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 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）

- 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。模型越大提升主要体现在 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（必须权衡）

代价 7B → 14B 7B → 32B 速度（同卡） 约降一半 降到约 1/4 显存需求（Q4） 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 vs 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（结合你们的架构）

你们这套系统最理想的形态是 分级用模型 ：

- 日常问答 / 检索 → 继续用 7B（快、够用、省电）。

- 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。