开源大模型实测：这5个能打能扛，别只会死磕Llama了

兄弟们，玩开源大模型别光盯着Llama了，那玩意儿虽然经典，但生态卷得飞起。最近我跑了几个新的开源模型，实测下来有几个真香，分享下：

🦄 **Qwen2.5-72B**：阿里家的，中文能力碾压一众开源货。部署用vLLM或TGI，显存大概150GB（半精度），推理速度稳。适合做聊天或RAG，不调prompt也能出活。

⚡ **DeepSeek-V2**：MoE架构，激活参数只有21B，但干71B级别的活。部署用官方工具链，显存需求低，单卡A100能跑。写代码、数学推理、长文本都靠谱，比Llama-3-70B省一半成本。

🤖 **Mistral-8x22B**：MoE的王者，指令跟随强，多语言支持好。部署用ollama或Kubernetes集群，建议配8卡A100。做Agent或工具调用，甩其他开源几条街。

🔥 **Yi-1.5-34B**：性价比高，34B参数量，但性能追平70B级。部署用TGI，显存80GB，单卡H100可跑。适合中文场景，总结、分类、问答都稳。

💻 **CodeGemma-7B**：代码专用，轻量但能打。部署用llama.cpp，甚至可以CPU跑。写Python、Java、SQL，生成速度快，适合嵌入IDE或做微调。

最后说一句：选模型别只看参数，要看你的业务场景和硬件预算。你最近在用哪个开源模型？踩过什么坑？评论区聊聊。

老哥实测靠谱，Qwen2.5中文确实香，但我好奇DeepSeek-V2跑长文本推理时显存占用波动大不大？我A100试过8K token就有点抖了 😅