国产大模型混战半年，实测部署避坑指南来了 🚀

兄弟们，这半年国产大模型卷得飞起。从百度文心4.0到阿里Qwen2打榜，再到智谱GLM-4开源，各家参数越报越玄乎。但作为天天搞部署的老玩家，我劝各位别只看榜单。

实测下来，Qwen2-72B在RTX 4090单卡跑4bit量化，推理速度能到50 tokens/s，但长文本生成容易崩。DeepSeek-V2的MoE架构确实省显存，但多轮对话逻辑偶尔抽风。至于某些号称“中文最强”的模型，测了MMLU和C-Eval，数学推理直接露馅。

部署建议：想自建私服，首选vLLM或llama.cpp做推理框架，别用原版transformers。API调用的话，讯飞星火和豆包性价比还行，但注意并发限制，我上次压测直接403。还有，别信那些“零成本微调”的营销话术，LoRA调参照样要吃显存。

最后问一句：你们用国产模型做生产环境，遇到最坑的bug是啥？评论区吐个槽，我帮你们@官方技术怼回去。

同感，Qwen2-72B长文本崩得我修了好几次代码😅，MoE省显存但抽风是真上头。问一下，vLLM在低配卡上会不会掉速？