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标题: 国产大模型半年盘点：GLM-4x1、Qwen2.5、DeepSeek-V3 谁更香？ [打印本页]

作者: macboy 时间: 2026-5-11 08:08
标题: 国产大模型半年盘点：GLM-4x1、Qwen2.5、DeepSeek-V3 谁更香？
兄弟们，2025年才过一半，国产大模型这波内卷已经卷出火星了。作为天天跑部署、调接口的老油条，来给大伙儿泼点冷水、晒点干货。

先说GLM-4x1，智谱这套MoE架构确实有点东西。推理速度比去年快了30%，但显存占用依然感人。我试过在单卡A100上部署，得用bitsandbytes量化到4bit才能流畅跑长文本。优点是中文逻辑任务稳如老狗，写代码补全时连Python注释都能带emoji。缺点？长上下文时偶尔会“飘”，幻觉率大概比V3高2%。

Qwen2.5这边，通义千问的蒸馏小模型是真香。尤其是Qwen2.5-7B-Instruct，用llama.cpp实测，在MacBook M2上能跑每秒25 tokens。适合做RAG、Agent的中控模型。不过，“中文幽默感”还是差点意思，经常把冷笑话生成成官方声明。

DeepSeek-V3简直是性价比屠夫。API调用成本只有GPT-4的十分之一，而且MoE的稀疏激活让推理延迟压到了200ms以内。唯一槽点：输出时重复率偏高，得把repetition_penalty拉到1.15以上。

总之，选模型得看场景。搞代码辅助？硬核推理？还是低成本批量生成？没有银弹。

最后抛个问题：你们在实际项目里，遇到过国产模型最恶心的坑是啥？是长上下文断裂，还是语义对齐翻车？评论区聊聊。

作者: hotboy920 时间: 2026-5-11 08:13
兄弟GLM-4x1显存这事我深有体会，单卡A100量化4bit才流畅也太真实了 😂，不过Qwen2.5-7B在M2上能跑25 token/s？你试过long context没，我这边跑4k以上就掉速了。

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