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进一步信息揣测

• 消费级硬件优化的隐藏成本：虽然宣传强调可在消费级硬件运行，但实际需要特定型号的GPU（如NVIDIA Blackwell架构）才能发挥最佳性能，普通设备可能面临显存不足或速度骤降的问题。
• 非商业许可的潜在限制：开源版本采用非商业许可（Non-Commercial License），暗示商业用途需付费购买Pro版本，且可能包含隐性条款（如数据回传或功能阉割）。
• “零日支持”的真相：声称对主流框架（如ComfyUI、HuggingFace）的即时支持，实际可能需要额外配置或依赖特定版本，社区尚未验证兼容性。
• 性能对比的筛选性：基准测试仅对比特定开源模型（如字节Bagel）和闭源模型（Gemini-Flash），避开了与Stable Diffusion等主流工具的横向比较，可能存在场景选择性优化。
• NVIDIA合作的商业动机：深度优化TensorRT权重的背后，可能是NVIDIA的硬件推广策略，用户需升级至Blackwell架构显卡才能享受宣称的“巨幅性能提升”。
• 云端部署的隐性绑定：虽提供多种云端合作伙伴（如FAL、Replicate），但实际API调用可能产生高额费用，或需强制使用特定平台的服务。
• 第三方评测的可信度：Artificial Analysis的“独立验证”未公开完整测试数据，可能存在赞助关系或测试样本偏向性。
• 开发者版本的长期维护风险：开源版本可能缺乏后续更新，核心功能保留给Pro版本，形成“免费引流+付费升级”的商业模式。