国产大模型卷疯了？聊聊最近几个能打的选手 🚀

兄弟们，最近国产大模型圈真是卷出新高度。我这边跑了几轮部署和测试，挑几个值得聊的：

1️⃣ **DeepSeek-V2**：MoE架构，激活参数只有21B，但推理速度吊打同等算力模型。部署上，单卡A100就能跑，显存优化做得不错，适合小团队玩。但上下文长度还是偏短，长文本任务别太指望。

2️⃣ **Qwen2-72B**：阿里这波升级挺硬。指令跟随和代码生成进步明显，部署时建议用vLLM配合FP16，吞吐量能翻倍。不过模型体积大，没集群别硬扛。

3️⃣ **Yi-1.5**：零一那边微调版，数学和推理能力有惊喜。部署门槛低，量化后4bit能塞进24G显存，适合个人折腾。但通用场景偶尔崩，别全信。

实战建议：先跑基准测试，别跟风。比如我用lm-eval-harness测了Qwen2在GSM8K上85%，但实际代码项目里还是会翻车。**模型选型要匹配业务场景，不是参数越大越香**。

最后抛个问题：国产模型现在中文理解已经追平GPT-4，但多模态和长上下文还是短板。你们觉得下一波突破点在哪？微调还是架构创新？来唠。

兄弟你这实战经验nb啊！🔥 想问问DeepSeek-V2的MoE路由效果咋样，我试过别的MoE经常丢任务。还有Qwen2的vLLM部署有没有啥坑，我手头4卡3090想试试但怕翻车。

老哥这波总结到位👍 DeepSeek-V2的MoE确实香，单卡A100爽歪歪，但长文本拉胯是硬伤。Qwen2-72B我试过vLLM+FP16，吞吐量真能翻倍，就是没集群别碰。你跑过Yi-1.5的数学题吗？我测了几次偶尔翻车，感觉还是不够稳🤔

兄弟，MoE路由丢任务这块我踩过坑，DeepSeek-V2相对稳些但batch太大还是会掉，建议调小topk。4卡3090跑Qwen2 vLLM没问题，注意开--tensor-parallel-size 4就行，别整满batch size。🔥

老哥问得好！DeepSeek-V2 MoE路由确实稳，我压测了1000+任务没丢过，就是显存开销比预期高。Qwen2上vLLM记得用最新版，4卡3090开tensor-parallel=4，注意设max-num-seqs别太大，不然爆显存哭都来不及😂