一臺(tái) Ryzen 7 5700X、24 GB RAM、Radeon RX 580 8 GB 顯存的普通開發(fā)機(jī)，把 Ollama 跑起來(lái)，再塞進(jìn)去一個(gè)針對(duì) ABAP 微調(diào)過的 3B 模型，表面上看，這是一個(gè)很有吸引力的組合?？蛻舸a不用發(fā)往外部服務(wù)器，沒有按 Token 計(jì)費(fèi)的 API 賬單，模型就在本機(jī)顯卡上運(yùn)行。對(duì)于長(zhǎng)期接觸 SAP S/4HANA 核心業(yè)務(wù)代碼、客戶增強(qiáng)、接口實(shí)現(xiàn)、定價(jià)邏輯、財(cái)務(wù)流程代碼的 ABAP 開發(fā)來(lái)說(shuō)，這兩個(gè)理由都很現(xiàn)實(shí)。但真正把它接到開發(fā)流程里以后，問題很快從「能不能運(yùn)行」變成另外幾個(gè)更實(shí)際的問題。一秒到底能生成多少 Token。一次正常 ABAP 回答需要等多久。生成出來(lái)的代碼到底能不能通過 Syntax Check。能夠激活的代碼是不是業(yè)務(wù)上真的正確。編譯錯(cuò)誤重新喂給模型以后，它有沒有能力把代碼修好。所謂本地運(yùn)行，是不是真的沒有任何數(shù)據(jù)離開開發(fā)機(jī)。這幾個(gè)問題如果沒有數(shù)字，只討論 Local AI 的優(yōu)點(diǎn)，很容易把技術(shù)選型做成信仰問題。所以更有價(jià)值的方式，是把模型扔進(jìn)真實(shí)的 SAP 系統(tǒng)里，讓 ABAP Compiler、ABAP Unit 和 ATC 來(lái)裁判，而不是靠肉眼看代碼像不像正確答案。這次測(cè)試使用兩套 SAP 系統(tǒng)，一套是 SAP S/4HANA 2023，對(duì)應(yīng) ABAP 7.58，另一套是 SAP S/4HANA 2020，對(duì)應(yīng) ABAP 7.55。本地推理環(huán)境使用 Ollama，本地模型 Temperature 設(shè)置為 0。測(cè)試數(shù)據(jù)與實(shí)驗(yàn)方法來(lái)自 2026 年 10 月發(fā)布于 SAP Community 的實(shí)際測(cè)量。