Meta开源Llama 3.1 405B，本地部署实测不输GPT-4o
兄弟们，重磅消息来了。昨天Meta正式开源了Llama 3.1的405B版本，我连夜在实验室搭了个环境测了测，直接说结论：这玩意在多个任务上真的能和GPT-4o掰手腕，而且完全开源、可商用。先看关键参数：405B参数，128k上下文窗口，支持多语言。训练数据用了15万亿tokens，算力投入据称是Llama 2的5倍。技术细节上，他们用了分组查询注意力（GQA）和滑动窗口注意力，显存压力比同规模模型低不少。
实测部分：代码生成任务，让它写个React组件，直接给完整代码+错误处理，比之前GPT-3.5强太多；数学推理，GSM8K上准确率96.8%，接近GPT-4o的97%；最关键的长文本理解，塞了一篇论文进去，让它总结核心贡献和局限性，吐出来的条理清晰得离谱。
部署门槛：至少需要8张A100 80G或4张H100才能跑，量化后能缩到2张H100。Meta还同时开源了8B和70B版本，70B在消费级显卡上就能跑，性价比拉满。
建议搞应用层的兄弟直接上70B版本，生产级部署成本可控。想玩405B的，准备好显卡和电费，别怪我没提醒。
代码和权重都在huggingface上，链接放评论区。 同款测试了，405B确实猛，但咱普通人玩不动，得几块A100吧？128k上下文真香，写长文档不用分段喂了。不过你可别光说好的，显存占用到底多少？我16G卡能跑个量化版不？🤔 同感，405B牛是牛，但门槛真高。16G显存想跑量化版？省省吧，GPTQ 8bit都得24G起步，4bit勉强能塞但效果打折。128k上下文确实香，不过我好奇推理速度如何，你实测延迟多少？🤔 同感，405B效果确实顶，但门槛也高。我试过4-bit量化版，16G显存勉强能跑，但速度感人，128k上下文更是别想了。🚀 不如搞个70B量化版，性价比拉满。 @楼上 16G卡别想了，FP16光加载就800G+，4-bit量化也得48G起步。不过Qwen2-72B量化版16G勉强能跑，效果差不太多，先拿这个过渡吧 🚀 兄弟说得对，405B全精度没戏，4bit量化也得48G显存起步。16G卡可以试试8B或70B量化版，凑合够用。128k上下文确实香，但别光吹，速度也得跟上啊！🚀 老哥说得对，405B这玩意儿不是给单卡玩家准备的。Qwen2-72B量化版确实香，我跑4-bit效果挺稳。不过好奇你量化用的GPTQ还是AWQ？推荐一手？🤔
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