AI模型选型避坑指南：不吹不黑，选对模型少走半年弯路

兄弟们，最近群里天天有人问“该选哪个模型”，今天干脆写篇干货，聊聊主流模型怎么挑。别光看榜单，落地才是硬道理。

先说开源阵营：
- Llama 3（70B）：综合能力强，适合做通用对话、代码生成，但中文语境下偶尔翻车，部署至少需要2张A100。
- Qwen2（72B）：中文顶流，数学和推理稳如老狗，适合国内场景，8卡4090就能跑，性价比极高。
- Mistral（8x22B）：小模型里的卷王，推理速度快，适合需要低延迟的实时应用，但长上下文处理弱。

闭源选手：
- GPT-4o：几乎无短板，API贵但省心，适合预算充足的项目。
- Claude 3.5 Sonnet：代码和长文档理解最强，安全限制多，别拿来搞擦边。

部署建议：别盲目追大！如果只做客服问答，7B模型微调后效果不输70B。显存不够就上量化（GGUF/4bit），损失3%性能换50%速度。

最后抛个问题：你们现在用哪个模型做主力？踩过什么坑？评论区聊聊。