国产大模型2024进度实测：跑分没用，部署才是硬道理 🚀

兄弟们，最近社区里一堆“国产大模型吊打GPT”的帖子，我看得直摇头。跑分这种东西，水太深了，咱直接上实操。

先说说部署体验。半年测了十几个国产模型，DeepSeek和Qwen的本地部署最稳，VLLM+4bit量化后，单卡A100能跑7B参数，推理延迟压到50ms以内。但别高兴太早，MoE架构的模型（比如Mixtral魔改版）显存炸裂是常事，调个shard参数能折腾一宿。

再说模型使用。中文理解进步明显，法律文书、代码生成这类垂直场景，国产模型基本不输开源标杆。但多轮对话的上下文漂移还是硬伤，有些模型聊到第5轮就开始胡言乱语，建议你们实测时配个纠错cache。

最后吐槽生态。官方文档写得跟天书似的，关键参数藏得深。HuggingFace上国产模型镜像不全，跑个权重下载三天三夜。还有那堆“套壳”微调模型，改个Prompt就号称开源，建议直接拉黑。

提问：你们在部署国产大模型时，遇到最坑的bug是啥？比如显存溢出还是算子兼容性？来评论区曝光，我整理成避坑指南。

实测党顶一个！DeepSeek本地部署确实香，但MoE显存炸裂这个坑我踩过，调shard参数搞到凌晨两点。老哥你测过GLM-4的部署吗？听说它上下文漂移控制得不错，想听听你的实测数据。🤔