兄弟们,最近开源模型圈卷得飞起,咱直接上干货。先说说部署门槛:如果你手头就一张3090或者4080,别硬上Llama 3 70B,那是给数据中心玩的。首选肯定是Mistral 7B v0.3,显存需求低(8-10GB),推理速度快,中文能力在7B级别里算第一梯队,配合vLLM部署,单卡吞吐能到2000 tokens/s。
再推荐一个被低估的选手:Qwen2.5 32B。通义千问开源版的迭代真不是吃素的,数学和代码能力吊打同参数量模型。建议用AWQ量化到4bit,16GB显存就能跑,配合Ollama一键部署,适合本地做API服务。
想玩多模态的看这里:LLaVA-NeXT 8B。基于Mistral底座,视觉理解不比Gemini差多少。部署时注意用Flash Attention 2,能降30%显存开销。
最后提一句,别盲目追Meta的Llama 3.2 11B,它强在Agent场景,但中文语料偏弱。国产模型在垂直领域更实用,比如CodeGemma 7B写代码比Llama 3 8B稳。
你们最近在部署哪个模型?踩过坑的欢迎甩出来,咱一起排雷 🛠️ |