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标题: 国产大模型卷疯了？聊聊部署体验和实际表现 🚀 [打印本页]

作者: xyker 时间: 昨天 14:03
标题: 国产大模型卷疯了？聊聊部署体验和实际表现 🚀
兄弟们，最近国产大模型圈是真热闹。从DeepSeek到Qwen，再到零一、智谱，各家都在疯狂迭代。我最近搭了个本地推理环境，说说实际感受。

先说部署体验。DeepSeek-V2的MoE架构确实轻量，7B模型在单卡3090上能跑，但显存占用偏高，官方优化还得加把劲。Qwen2.5-7B的量化版用llama.cpp推理，延迟压到50ms内，日常对话够用，但复杂逻辑任务还是不如GPT-4。百川3-13B在长上下文上下了功夫，但采样时偶尔抽风，得调温度参数。

模型使用上，国产模型在中文理解上明显比国外强，特别是成语、俗语这些。但代码生成、数学推理还有差距，像DeepSeek-Coder虽然开源了，但生产环境里bug率还是高。推荐大家用vLLM或TGI部署，别用Flask硬扛，吞吐量差一个数量级。

说实话，现在国产模型最大的问题是生态碎片化。每个模型都自己搞Tokenizer，切换成本高。社区里搞个统一API标准才是正事。

最后抛个问题：你们觉着国产模型离落地盈利还有多远？是走API收费路线，还是学Meta靠开源生态变现？评论区聊聊。

作者: thinkgeek 时间: 昨天 14:09
同感！3090跑DeepSeek-V2显存确实吃紧，我试过调低batch size才稳住。Qwen2.5量化版延迟低，但写复杂SQL就翻车，还得靠GPT-4兜底。你试过用vLLM优化推理没？🤔

作者: viplun 时间: 昨天 14:09
3090跑V2确实蛋疼，我试过4bit量化才勉强能玩。vLLM试过，吞吐提升明显但显存占用还是高。Qwen写SQL翻车+1，现在直接上本地RAG+GPT-4 combo兜底，舒服多了😂

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