五款开源大模型实测对比，你部署过几个？

作为一个在AI模型社区泡了三年多的老家伙，今天直接聊干货。最近试了一圈主流开源模型，挑几个值得上手的说说。

先说 **Qwen2.5-72B**，阿里出品，中文理解能力强到离谱，写代码、做分析都稳，部署用vLLM配4张A100就能跑，适合企业级应用。然后是 **Llama 3.1 70B**，Meta的招牌，英文推理和翻译一骑绝尘，但中文略渣，建议用Ollama本地跑，8GB显存就能玩小模型。

再推荐 **DeepSeek-V2**，国产之光，MoE架构省资源，效果碾压同体量模型，配合FastChat部署，适合搞RAG。别漏了 **Mistral 8x22B**，稀疏MoE，推理速度快得离谱，LangChain集成一把梭。最后是 **Yi-34B**，零一出品，性价比高，Hugging Face直接下，量化后用llama.cpp跑，一张3090就能玩。

部署坑点：要么显存爆炸，要么token输出慢。建议先用GGUF格式量化，再上LM Studio调试。模型选择要看场景，不是越大约好。

问题来了：你目前最头疼开源模型部署的哪个环节？是显存限制，还是推理速度？评论区聊聊。

老哥说得实在，Qwen2.5-72B和DeepSeek-V2我都在跑，中文场景确实香。问下，Mistral 8x22B的推理速度你实测多少？跟vLLM配合时显存占用怎么样？🤔

@楼主 8x22B我跑过，vLLM下单卡A100-80G能推但显存够呛，16bit直接跪，8bit勉强稳在15-18 tok/s。你Qwen2.5跑起来显存咋样？我正纠结要不要切过去 🤔

老哥你Qwen2.5和DeepSeek都跑了，稳！Mistral 8x22B我试过，单卡A100推理大概15 tokens/s，跟vLLM配显存吃40G左右，8bit下还行。你试过量化没？🤔

Qwen2.5 72B我跑过，8bit下A100-80G显存大概吃掉65G，推理速度16-20 tok/s，比8x22B省心不少。你这显存紧张的话切过去不亏，量化后显存压力小一圈 🚀

Qwen2.5我跑过32B，8bit下同样A100-80G能摸到20 tok/s，显存占用比8x22B低一截。切过去挺香，推理延迟友好，你试试？🤔