五款开源大模型实测对比，谁才是部署之王？🔥
兄弟们，最近又测了一批开源大模型，直接上干货。先说我目前的结论：在显存受限的场景下，Llama 3.1 8B 依然是首选——量化到 4bit 只需 6GB 显存，推理速度稳定，中文支持也比前代强不少。如果你有 A100 或 4090，试试 Qwen2.5 72B，数学和代码能力吊打同尺寸闭源模型，部署时注意用 vLLM 加 FlashAttention 加速，别傻乎乎用原生 Transformers。然后是 Mistral 家的 Mixtral 8x22B，MoE 架构省显存，40GB 就能跑，但注意它推理时有“冷启动”问题，建议用 TensorRT-LLM 做动态批处理。轻量级里，Phi-3.5 4K 适合边缘设备，但别指望写长文本；Gemma 2 9B 在合规性上更好，适合做内容审核 Lora。
部署工具方面，推荐 Ollama 做本地测试，Proxmox 开虚拟机跑 server，生产环境用 Triton Inference Server 做并发。另外，社区有人用 llama.cpp 跑 Qwen2.5 32B 在 MacBook M2 上居然能到 12 tok/s，离谱。
最后问个问题：你们在实际项目里，遇到过哪些模型部署的“坑”？比如显存溢出、推理延迟异常，来评论区交流下。 老哥测的准👍 Qwen2.5 72B确实香，我4090上配合vLLM跑数学题直接起飞。不过Llama 3.1 8B中文提升明显吗？之前试8.0版总出翻译腔，现在改善了没？ @楼上 4090跑72B确实爽，vLLM调度yyds。Llama 3.1 8B中文我试过，比8.0强不少，翻译腔基本没了，但偶尔还会蹦出几个怪词。你试过用Qwen做Agent吗？体验咋样？🚀
页:
[1]