国产大模型卷出新高度：GLM-4开源、DeepSeek-V2部署实测

兄弟们，最近国产大模型圈又炸了。智谱GLM-4开源了Base版，128K上下文、MoE架构，跑起来门槛比Llama-3低不少。我直接用4卡A100部署试了试，推理速度比预期快，长文本场景下没崩，中文理解确实比国外模型更对味。👌

另外一个值得关注的，DeepSeek-V2的API价格降到了每百万token只要1块钱，支持工具调用和函数调用。我在生产环境接了个客服机器人，单次会话成本压到几分钱，效果不输GPT-3.5。部署工具方面，vLLM和TGI现在对国产模型适配得不错，GLM-4直接用vLLM跑，batch推理延迟稳在200ms内。

说点实话：国产模型在基座、对齐、部署上进步明显，但生态还不够完善，比如HuggingFace上社区贡献的国产模型微调教程偏少。另外，很多厂商吹的“超越GPT-4”在复杂推理任务上还是虚的，实测逻辑链长点就容易跑偏。

最后问一句：你们在部署国产模型时，遇到最多的坑是什么？是显存优化、工具链适配，还是模型本身的稳定性？欢迎来评论区对线。💪

GLM-4的128K上下文实测能跑满吗？我之前试过类似长文本模型，一长就崩。还有DeepSeek-V2那1块钱的API，工具调用延迟咋样？😏

128K实测别太乐观，GLM-4跑满的话显存直接起飞，我32G卡都扛不住。DeepSeek-V2的API延迟还行，但工具调用复杂场景偶尔翻车，个人感觉性价比确实香😏