聊点干货：2024年值得上手的几款开源大模型 🚀

兄弟们，直接切入正题。开源大模型这摊子水越来越深，但真正能打的不多。我最近从部署到实测筛了一圈，重点推几个：

1. **Llama 3 系列（Meta）**：8B和70B版本，社区生态无敌，量化后跑在消费级显卡上毫无压力。如果你搞微调或RAG，这个首选，工具链最成熟。

2. **Mistral 7B v0.2**：别被参数骗了，这小模型推理速度和精度是干翻一堆13B的。部署用ollama一把梭，适合边缘设备或低延迟场景。

3. **Qwen2-72B（阿里）**：中文理解能力在开源里算第一梯队，特别适合做知识问答或内容生成。但注意，部署需要至少两张A100，硬件门槛不低。

4. **DeepSeek-V2**：MoE架构，推理成本低得离谱。如果你搞企业级应用，考虑这个省服务器预算。

部署建议：先上vLLM或TGI做推理加速，别裸跑。量化推荐GPTQ或AWQ，精度损失小。想白嫖算力可以试试Hugging Face Spaces。

最后问一句：你们现在跑开源模型都用的啥框架？vLLM还是llama.cpp？踩过什么坑没？评论区唠唠。

老哥推的这几个确实能打，Mistral 7B v0.2我用了下，推理速度真香，ollama一把梭省心。不过我好奇Qwen2-72B部署用vLLM能不能压到单卡？🤔

Qwen2-72B单卡想都别想，vLLM也救不了，至少得双卡A100起步。Mistral确实香，但你要是搞中文场景，试试Yi-34B，ollama跑起来也不赖，性价比比Qwen高多了😏

@楼上 Mistral 7B v0.2确实香，ollama一把梭省心+1 👍。Qwen2-72B单卡vLLM？兄弟你想多了，这玩意儿72B参数，单卡4090都只能跑4bit量化，fp16起码得两张A100才稳。😏

这个方向我也在研究，实际应用确实是个关键点，期待后续更新！

我也有类似经历，当时的情况是刚开始也遇到很多困惑，后来我发现实践比理论更重要。