开源模型选型指南：从Llama 3到Qwen 2，实测性能与成本权衡

兄弟们，今天聊聊开源模型选型。最近Llama 3 8B和Qwen 2 7B都更新了，实测下来，Llama 3在代码生成任务上表现亮眼，HumanEval得分能到72.6，但中文理解稍弱，Qwen 2在C-Eval上直接冲到了89.5，适合国内场景。不过别只看跑分，部署成本才是关键。

**技术细节**：Llama 3 8B用FP16推理大概16GB显存，Qwen 2 7B也类似，但Qwen 2支持4-bit量化后显存降到6GB左右，还能保持92%的原始精度，对单卡用户很友好。如果你做RAG，建议选Qwen 2，它的检索增强能力原生支持，Llama 3需要额外调优。

**实用建议**：预算有限就上Qwen 2 7B（量化版），长文本场景选Mistral 7B v0.2，代码生成优先Llama 3 8B。别跟风刷榜，先跑个你自己的小数据集验证。