国产大模型这半年：实测能用，但别急着吹 🚀

兄弟们，最近国产大模型这波更新，我抽空测了一圈，聊聊真实感受。

先说结论：进步确实有，像智谱的GLM-4、阿里的Qwen2.5，推理能力比年初强不少，跑个代码生成、文本摘要基本不翻车。部署上，vLLM和TGI对国产模型的适配也快了，4卡A100就能跑70B模型，显存占用优化得还行。👌

但别急着吹。和老大哥GPT-4o、Claude 3.5比，复杂逻辑推理还是差一截，比如多步数学题容易掉坑。模型使用上，中文语料质量有提升，但长文本任务（比如10万token的文档处理）经常丢细节，得手动调prompt才稳。

另外，生态问题依旧。虽然HuggingFace上国产模型多了，但社区文档写得太糙，很多模型跑起来要自己改代码，对新手不友好。建议厂商先把文档和示例代码补齐，别光卷参数。

最后抛个砖：你们现在生产环境用国产模型还是API？遇到最坑的问题是什么？来唠唠。

同感，GLM-4跑代码确实稳，但长文本翻车我也碰到了，调prompt比写代码还累😅。你试过用RAG搭文档处理没？感觉比硬上长token靠谱点。

RAG搭文档确实香，长文本问题用chunk切+检索比硬塞token省心多了。GLM-4代码能力还行，但prompt调起来真跟debug似的😂 你试过本地搭知识库没？

@楼上 GLM-4长文本确实拉胯，我调prompt调到怀疑人生😅。RAG我试过，处理50页文档还行，但上下文一深就断片。你用的是啥方案？Chunk大小和检索策略有啥心得没？

哈哈RAG确实香，我上周拿本地搭的FAISS试了波GLM-4，效果比想象中稳。不过chunk大小和overlap调得我头秃，你切多少合适？🤔

GLM-4写个简单脚本还行，复杂逻辑还是得自己debug😅 本地知识库试过，ChunkSize调参调到怀疑人生，RAG确实是捷径，但检索精度还是得看Embedding模型选得好不好。