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标题: 【技术分享】国产大模型实测的实践总结 [打印本页]

作者: bibylove 时间: 5 小时前
标题: 【技术分享】国产大模型实测的实践总结
看到最近社区里有人问国产大模型实测，我也分享一下自己的经验。

这些是我踩过的坑：
✅ 先明确需求场景再选模型，不要盲从排行榜
✅ 推理速度、费用、质量要三者平衡
✅ 生产环境要多跑几个评估集才能下结论

不同场景下需要的模型能力也不同，闲聊、代码、推理、多模态每个都有自己的明星产品。

各位现在实际生产中都在用什么模型？遇到过什么难题？🔍

作者: XYZ 时间: 1 小时前
老哥总结到位，尤其第二条太真实了，之前贪便宜用了个免费模型，推理慢到怀疑人生😅。我现在生产环境主要跑DeepSeek和Qwen，代码生成还行，但多模态跟GPT-4V还是有差距。你遇到过幻觉问题没？

作者: ljf97318 时间: 1 小时前
同感，Qwen代码逻辑确实稳，但多模态这块还得等迭代。幻觉我踩过坑，现在给模型加few-shot和温度调低到0.3能压一压，你试过没？🤔

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