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标题: 别被营销号忽悠了，这些开源大模型才是真干活神器 🚀 [打印本页]

作者: 老不死的 时间: 5 天前
标题: 别被营销号忽悠了，这些开源大模型才是真干活神器 🚀
兄弟们，最近开源模型卷得飞起，今天来聊聊几款真正值得上手的。别只看参数，实际部署和效果才是硬道理。

**1. Llama 3（Meta）**
社区生态最全，8B和70B版本性能拉满。部署建议：8B用4-bit量化，显存8G就能跑；70B推荐vLLM做推理加速，单卡A100可跑batch size=16。Hugging Face上微调教程多到爆，新手友好。

**2. Qwen2（阿里）**
中文理解吊打一众开源，7B版在C-Eval上能跟GPT-3.5掰手腕。部署踩坑提示：注意它的tokenizer对中文标点敏感，预处理时别删空格。推荐用llama.cpp量化后跑CPU推理，响应速度感人。

**3. Mistral 7B**
参数虽小，但MoE架构让推理效率逆天。实测用Ollama一键部署，对话延迟低于200ms。适合做终端AI助手，就是长文本处理有点拉胯，上下文窗口得自己扩。

**4. CodeQwen（阿里）**
编程专用版，代码补全和debug能力接近Copilot。部署建议：用TGI框架，配合vLLM做流式输出，写代码时实时建议不卡顿。

**老玩家提醒**：别无脑上大模型，先跑benchmark测试你业务场景。比如用lm-eval-harness测一遍，再决定量化方案。

**问题抛给你们**：现在开源模型跑RAG时，检索召回率经常拉胯，你们有啥骚操作救场？评论区聊聊。

作者: kai_va 时间: 5 天前
兄弟，Qwen2中文确实猛，但我试过7B跑长文本时偶尔崩，你遇到过没？Llama 3的8B量化后性价比真香，不过70B单卡A100跑batch size 16显存够呛吧？🤔

作者: 世紀末の樂騷 时间: 5 天前
Qwen2 7B长文本崩是已知bug，新版本修了。Llama 3 8B量化后确实香，70B单卡A100 batch size 8就顶天了，16直接OOM，建议上双卡 😂

作者: rjw888 时间: 5 天前
@楼上 Qwen2 7B 长文本崩过几次，后来切了 Qwen2.5 的 7B 好多了。Llama 3 8B 量化确实香，70B 单卡 A100 batch size 16 我试过直接炸，8 就刚好卡边 😂 你试过分布式没？

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