2024，开源大模型爆发之年
2024年是开源大模型真正崛起的一年。Meta 的 Llama 3、阿里的 Qwen2.5、DeepSeek V3 等模型在多项基准测试中逼近甚至超越 GPT-4。开源不再是"能用"，而是"好用"。
本文从实际使用角度出发，横向对比主流开源大模型，帮你找到最适合本地部署的选择。
参赛选手一览
| 模型 | 发布方 | 参数量 | 上下文长度 | 许可证 |
|---|---|---|---|---|
| Llama 3.1 | Meta | 8B/70B/405B | 128K | Llama 3.1 License |
| Qwen2.5 | 阿里巴巴 | 0.5B-72B | 128K | Apache 2.0 |
| DeepSeek V3 | DeepSeek | 671B (MoE) | 128K | DeepSeek License |
| Mistral Large | Mistral AI | 123B | 128K | Apache 2.0 |
| Yi-1.5 | 零一万物 | 6B/9B/34B | 200K | Apache 2.0 |
| GLM-4 | 智谱AI | 9B | 128K | GLM License |
| Gemma 2 | 2B/9B/27B | 8K | Gemma License |
基准测试对比
综合能力 (MMLU)
MMLU 是最广泛使用的综合知识评测，涵盖 57 个学科：
| 模型 | MMLU 得分 | 说明 |
|---|---|---|
| DeepSeek V3 | 88.5 | 最强开源，超越 GPT-4 Turbo |
| Llama 3.1 405B | 87.3 | 接近 GPT-4 |
| Qwen2.5 72B | 86.1 | 72B级别最强 |
| Mistral Large | 84.0 | 欧洲之光 |
| Llama 3.1 70B | 83.6 | 性价比优秀 |
| Qwen2.5 32B | 83.3 | 中等规模最强 |
| GLM-4 9B | 75.2 | 小模型中的佼佼者 |
代码能力 (HumanEval)
| 模型 | HumanEval | 说明 |
|---|---|---|
| DeepSeek V3 | 82.6 | 代码能力顶级 |
| Qwen2.5 72B | 80.5 | 接近 DeepSeek |
| Llama 3.1 405B | 78.0 | 代码能力扎实 |
| Mistral Large | 77.0 | 不错 |
| Llama 3.1 70B | 72.6 | 可用 |
| Qwen2.5 32B | 71.3 | 小模型中优秀 |
数学推理 (GSM8K)
| 模型 | GSM8K | 说明 |
|---|---|---|
| DeepSeek V3 | 96.0 | 数学接近满分 |
| Qwen2.5 72B | 91.6 | 数学强 |
| Llama 3.1 405B | 90.0 | 很强 |
| Qwen2.5 32B | 86.4 | 性价比之选 |
| Mistral Large | 85.5 | 可靠 |
| Llama 3.1 70B | 83.7 | 够用 |
中文能力 (CMMLU/C-Eval)
中文场景是很多国内用户的核心需求：
| 模型 | CMMLU | C-Eval | 中文总评 |
|---|---|---|---|
| Qwen2.5 72B | 90.2 | 89.5 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| DeepSeek V3 | 87.1 | 86.5 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| GLM-4 9B | 82.4 | 81.5 | ⭐⭐⭐⭐ |
| Yi-1.5 34B | 80.6 | 79.8 | ⭐⭐⭐⭐ |
| Llama 3.1 70B | 72.5 | 71.8 | ⭐⭐⭐ |
| Mistral Large | 70.3 | 69.5 | ⭐⭐⭐ |
关键发现：在中文场景下，Qwen2.5 和 DeepSeek V3 是明确的赢家。
本地部署适用性评估
不是所有模型都适合本地部署，还要考虑资源需求：
小规模部署（单卡 24GB）
| 模型 | 量化方式 | 显存占用 | 推荐度 |
|---|---|---|---|
| Qwen2.5 7B Q5 | GGUF Q5_K_M | 6GB | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Llama 3.1 8B Q5 | GGUF Q5_K_M | 6GB | ⭐⭐⭐⭐ |
| GLM-4 9B Q5 | GGUF Q5_K_M | 7GB | ⭐⭐⭐⭐ |
| Qwen2.5 32B Q4 | GGUF Q4_K_M | 19GB | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
中等规模（单卡 48GB / 双卡 24GB）
| 模型 | 量化方式 | 显存占用 | 推荐度 |
|---|---|---|---|
| Qwen2.5 72B Q4 | GGUF Q4_K_M | 40GB | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Llama 3.1 70B Q4 | GGUF Q4_K_M | 38GB | ⭐⭐⭐⭐ |
| DeepSeek V3 (MoE) | 专家选择性加载 | 32GB+ | ⭐⭐⭐ |
推理框架推荐
# Ollama — 最简单
ollama run qwen2.5:72b-instruct-q4_0
# vLLM — 性能最强
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
--model Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct-GPTQ-Int4 \
--quantization gptq
# llama.cpp — 最灵活
./llama-server -m qwen2.5-72b-instruct-q4_k_m.gguf \
-c 8192 --host 0.0.0.0 --port 8080
实际使用场景推荐
场景一：日常对话和问答
推荐：Qwen2.5 7B 或 Llama 3.1 8B - 资源要求低，响应快 - 中文场景选 Qwen2.5
场景二：代码开发助手
推荐：DeepSeek V3 或 Qwen2.5 72B - 代码理解能力强 - 支持长上下文，适合大文件分析
场景三：企业知识库问答
推荐：Qwen2.5 32B - 中文理解能力优秀 - 显存需求可接受 - 搭配 RAG 系统效果最佳
场景三：复杂推理和分析
推荐：DeepSeek V3 或 Llama 3.1 405B - 数学和逻辑推理能力最强 - 需要较大显存或多机部署
选型总结
| 你的需求 | 推荐模型 | 理由 |
|---|---|---|
| 中文为主 + 资源有限 | Qwen2.5 7B/32B | 中文最强，Apache开源 |
| 英文为主 + 全能 | Llama 3.1 70B/405B | 生态最好，社区最大 |
| 代码 + 推理 | DeepSeek V3 | 代码和数学最强 |
| 欧洲合规 | Mistral Large | Apache 2.0，欧洲团队 |
| 极致轻量 | Gemma 2 9B | Google出品，2B/9B都很强 |
| 长上下文 | Yi-1.5 34B | 200K上下文窗口 |
选好模型后，下一步就是本地部署。参考我们的 Ollama部署指南 快速上手。