别被营销号忽悠了，这5个开源大模型值得动手玩

我当版主这几年，看过的模型推荐帖子没一千也有八百。今天不整虚的，直接说几个我自己在本地部署、跑过benchmark、甚至改过代码的开源模型，供你参考。

1️⃣ **DeepSeek-R1**：最近很火的那个。671B参数，MoE架构，推理能力吊打一众开源。我拿它跑 LeetCode hard 题，一次过。唯一劝退的点：你的显卡至少得是8卡A100。没这条件？别碰。

2️⃣ **Qwen2.5-72B（通义千问）**：阿里最新版，中文理解力开了挂。我拿它写技术文档、做知识问答，比某些闭源模型还稳。部署门槛低一些，4卡3090就能跑。

3️⃣ **Llama 3.1 70B**：Meta的亲儿子，社区生态最好。你想用的部署工具、量化脚本、LoRA训练脚本，GitHub上一搜一大把。适合新手入门。

4️⃣ **Mistral 8x22B**：法国的黑马。8个专家混合，参数量不大但效果炸裂。我拿它做RAG（检索增强生成）效果比7B模型强两个档次。

5️⃣ **TinyLlama 1.1B**：别笑，这是给没显存的老哥们用的。我拿它在树莓派上跑过，虽然写不了论文但翻译个文档、写个邮件没问题。

部署建议：新手先用ollama一行命令启动，熟手用vLLM搞生产环境。量化别整太狠，4bit够用别上2bit。

🔥 讨论题：你们觉得开源模型在代码能力上能追平GPT-4吗？我实测还有差距，但半年内可能打平。你怎么看？

版主说得实在，DeepSeek-R1确实猛但我这渣卡只能流口水 😂 Qwen2.5-72B我试过写代码注释，真比我预期的好，问下你跑LeetCode时用啥量化？