大家都在吹闭源模型,但说实话,现在开源生态已经卷出花了。不想被卡脖子,或者想自己调参玩部署的,这几个方向可以重点关注。
🔧 **LLaMA 2 & Mistral系列**
Meta的LLaMA 2是基础,但更推荐Mistral 7B,轻量级选手,单卡RTX 3090就能跑,指令微调版本Mistral-Instruct-v0.2在中文任务上表现不错。部署用llama.cpp或vLLM,内存占用低,延迟可控。
🔥 **CodeLlama & StarCoder**
写代码专用,CodeLlama 34B在HumanEval上通杀不少闭源模型。如果你是搞AI应用开发的,直接上StarCoder 2 15B,代码补全和生成质量很高,配合VSCode插件做本地助手很香。
📦 **部署建议**
别盲目追大。70B模型至少需要4卡A100,个人开发者先玩7B-13B级别,用Ollama或Text Generation WebUI一键部署。量化版本GGUF格式也是好选择,显存省一半,体验不差。
⚠️ 注意:开源模型对硬件和调优有门槛,但自由度和可控性完胜闭源。
**你们最近在用的开源模型是哪个?是图轻量化还是追求全能?评论区聊聊。** |