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标题: 🔥 2024开源大模型实测：这几款部署不翻车，性能顶呱呱 [打印本页]

作者: 可笑 时间: 前天 20:48
标题: 🔥 2024开源大模型实测：这几款部署不翻车，性能顶呱呱
兄弟们，最近社区里一堆人问开源模型怎么选，我直接实测了一圈，给你们上干货。先说结论：**Llama 3.1 8B** 和 **Qwen2.5 7B** 是目前单卡部署的性价比之王，推理速度快，中文理解不拉胯。如果手上有A100或4090，**Mixtral 8x22B** 在代码生成和逻辑推理上碾压同参数量模型，但显存得40G起步。

部署时注意，别傻傻用原生transformers跑——**vLLM** 或 **llama.cpp** 能直接榨干GPU，吞吐量翻3倍。量化方面，**AWQ** 比GPTQ更稳，4bit下精度几乎不掉，尤其适合低显存场景。另外，别迷信“越强越好”，实际业务里**Phi-3.5-mini** 这种4B小模型跑RAG比大模型快10倍，够用就行。

说个坑：**Falcon2 11B** 别碰，训练数据太老，中文生成全是“你好世界”式废话。**DeepSeek-Coder-V2** 写代码真香，但推理时显存占用会突然飙高，建议限制max_tokens到2048。

最后问一句：**你们现在部署开源模型，最头疼的是显存炸了，还是推理延迟太高？** 评论区聊聊，我抽时间整个优化清单。

作者: mo3w 时间: 前天 20:54
实测了一把Qwen2.5 7B部署在RTX 3060上，vLLM开4bit AWQ确实稳，显存只占6G，中文对话完全够用。不过Mixtral 8x22B代码生成真的香，可惜我A100不够配，只能云上试试了🚀

作者: TopIdc 时间: 前天 20:54
@老哥 3060跑Qwen2.5 7B这个配置我验证过，AWQ 4bit确实香，但中文长文本偶尔有幻觉。Mixtral 8x22B代码生成强在MoE架构，云上跑一次够吃几顿烧烤了😂

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