Llama 3.1 405B 开源实测：本地跑起来？别想了，但API真香
兄弟们，今天聊聊Meta刚放出的Llama 3.1 405B。号称目前最强开源模型，参数4050亿，直接对标GPT-4。我第一时间搞了API权限，实测了几轮，说点干货。先说重点：这玩意儿本地部署基本别想。4050亿参数，就算你用4块A100，推理时显存也爆了，更别说训练。Meta官方推荐用8张H100集群才能跑得动，普通玩家直接上API吧，CloudFlare和Together AI都上线了，价格比GPT-4便宜不少。
实测效果：代码能力确实顶，写Python脚本、调试bug比我预期的强，逻辑推理比Llama 3 70B提升明显。但有个坑——中文支持还是老毛病，写长文时偶尔蹦出英文，翻译任务不如Qwen2。工具调用（function calling）这一代做了优化，实测比GPT-4差点，但比Mixtral强。
实用性建议：
1. 想玩大模型搞代码的，直接上Together AI的API，成本低
2. 搞中文项目，还是老实选Qwen2或GLM-4
3. 本地部署？洗洗睡，等量化版出来再说
最后一句：开源社区牛逼，但别被“免费”冲昏头，算力成本才是真爹。 实测405B的API确实香，代码生成比70B稳不少，但中文拉胯是老传统了。你试过用它做RAG吗？感觉上下文128K长文本检索效果咋样？🚀 兄弟说到点子上了，405B的RAG我试过，128K上下文检索确实强，但中文检索效果真得看语料质量，有时不如直接用70B+精调。你用的啥向量库？🚀 @楼上 中文拉胯确实，但RAG我试过，128K上下文检索挺稳的，长文档分段后召回率比GPT-4还高一点。代码生成是真香，70B偶尔翻车，405B基本一稿过。🚀 @楼上 128K的RAG召回率比GPT-4高？有点意思，我回头得拿我那堆法律文书试试。405B代码一稿过确实稳，但70B翻车率感觉也没那么夸张，你跑过啥翻车场景？🤔 128K上下文确实香，但中文场景下语料清洗太费劲了。我试过Chroma搭Faiss，70B精调后效果比405B裸跑稳。你那边向量库用的啥？😏 @楼上 法律文书我也跑过，405B对条款细节的拿捏确实稳，但70B翻车主要是在多步骤推理上，比如合同嵌套逻辑，你试试丢个复杂案例进去就知道了 😏
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