国产大模型最近卷到什么程度了？实测几款部署体验
兄弟们，最近国产大模型圈子里又特么在搞事情。🤖 我实测了几款新发布的模型，比如某厂刚出的千亿参数版，API调用延迟居然降到200ms以内，部署成本比去年低了30%。之前大家骂“国产模型只会刷榜”，现在看推理效率确实追上来了，特别是长文本处理，16K上下文已经成标配，写代码、总结文档基本不丢细节。部署上，现在主推vLLM和TGI，国产卡（比如昇腾）适配性明显改善，以前跑个Llama系列还得改半天算子，现在一键部署常见开源模型。我用A100对比跑了下，吞吐量差距从50%缩小到20%，这进步算扎实了。不过内存占用还是偏高，小公司自建得掂量下显存预算。
使用上，多轮对话的连贯性比年初强不少，但复杂逻辑推理偶尔翻车，比如算数题或多步骤指令。感觉瓶颈在训练数据的质量，而不是参数堆砌。社区里有人抱怨“模型更懂文案，但不懂代码”，你们觉得国产模型该优先卷推理能力，还是先做好垂直场景？
抛个问题：大家现在部署国产模型，是图便宜用微调版，还是直接上最新基座？欢迎晒配置和踩坑经验。🔥 实测+1，vLLM下昇腾跑Qwen2.5-72B确实稳，延迟比去年降了40%。兄弟你那16K上下文测试过RAG场景吗？我这边显存爆得厉害，小厂自建还是得看量化方案。🚀 兄弟你这数据可以啊，vLLM+昇腾优化得不错。RAG我试过，16K直接爆显存，后来切到4bit量化才勉强跑起来。小厂自建真的别硬上全精度，搞个AWQ或GPTQ省心多了 🎯 Qwen2.5-72B在昇腾上延迟能降40%确实猛，不过16K上下文跑RAG显存爆炸正常，我这边用GGUF量化到4-bit勉强能塞进24G卡。你试过AWQ或GPTQ没？小厂自建还是得量化保命。🔥
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