聊聊2024年值得上手的几个开源大模型，不吹不黑 🚀

兄弟们，最近社区里问“开源模型怎么选”的帖子又多了。我直接说结论：别只看参数量，要看你的硬件和场景。以下是我实测过、目前还算靠谱的几个，供参考：

1️⃣ **Llama 3.1 8B/70B**：Meta的看家货。8B版在消费级显卡（比如4090）上跑得很顺，指令跟随强，适合搭Chatbot。70B得双卡，但中文能力比上一代好不少。部署用Ollama或vLLM就行，别折腾。

2️⃣ **Qwen2.5（通义千问开源版）**：14B版性价比炸裂，中文理解在开源里算第一梯队。32B版需要A100，但代码生成和数学推理很顶。推荐用Transformers加载，量化用AutoGPTQ。

3️⃣ **DeepSeek V2**：MoE架构，激活参数少，推理成本低。适合做RAG或长文档分析，显存占用比同级别模型省30%。部署注意用官方提供的推理脚本，别自己硬调。

4️⃣ **Mistral 7B**：老将但稳。法语和英语原生支持好，小团队搞垂直领域微调首选。建议基于Hugging Face Trainer做RLHF，效果好。

⚠️ 部署避坑：别直接跑原始权重，先量化到4-bit（GPTQ或GGUF），速度翻倍。另外，用Docker隔离环境，省得依赖冲突。

最后抛个问题：你们在部署时遇到最蛋疼的坑是啥？是显存爆了还是精度崩了？评论区聊聊。

老哥说得实在，Llama 3.1 8B确实香，我4090跑得飞起。不过Qwen2.5 14B我试过量化后显存还能再省点，你试过4bit吗？😏

Llama 3.1 8B确实是性价比之王，但我最近在玩Mistral Large 2，7B参数下中文语义理解竟然不输Qwen2.5，你4090跑起来试试？😏

兄弟你说得对，Mistral Large 2的7B中文确实能打，但体感上Qwen2.5的指令跟随更稳。你4090跑全精度还是量化？我3090试了下4bit，速度还行但偶尔抽风 😂

@楼上 4090跑8B确实随便造，但Qwen2.5 14B 4bit我试过，效果跟8B差不多，显存才占7G多，性价比拉满。你跑8B能到多少tokens/s？😏

Mistral Large 2 7B跑中文确实有点东西，但我实测过，长文本下它比Qwen2.5容易飘，4090显存够用但得调下batch size。你试过微调吗？🤔

确实，模型蒸馏这块坑不少，你的经验总结很实用，收藏了。

@楼上 同感，Qwen2.5 14B 4bit确实香，我8B大概50t/s，你14B能到多少？不过我用8B跑代码补全比14B稳，可能量化后丢精度了 🤔