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主流开源大模型能力对比矩阵

模型名称核心优势主要局限
Llama 2/3✅ 多语言生态完善
✅ Rotary位置编码
✅ GQA推理加速
⚠️ 数据时效性差
⚠️ 隐私保护不足
Qwen✅ 千亿参数规模
✅ 中文语境优化
✅ 复杂文本生成
⚠️ 需高性能硬件
⚠️ 领域知识需二次训练
ChatGLM-3✅ 多轮对话支持
✅ 中英双语流畅
✅ 对话记忆优秀
⚠️ 计算资源消耗大
⚠️ 长文本易发散
DeepSeek✅ 代码注释生成
✅ 技术文档规范
✅ 全流程方案生成
⚠️ 逻辑错误较多
⚠️ 数据更新延迟
Baichuan 2✅ 中文分词优化
✅ 古文处理强项
✅ 快速领域微调
⚠️ 多语言支持弱
⚠️ 硬件适配要求高
Mistral 7B✅ 创意写作优势
✅ 显存占用低
✅ 生成多样性高
⚠️ 数学计算差
⚠️ 逻辑推理弱
Vicuna✅ 多语言覆盖广
✅ 上下文理解准
✅ 多轮交互适配
⚠️ GPU消耗大
⚠️ 需知识库增强
Phi-2✅ 移动端部署易
✅ 推理速度快
✅ 体积小(1.3B)
⚠️ 复杂任务受限
⚠️ 长文本质量波动
Yi-34B-Chat✅ 业务场景定制
✅ 对话连贯性强
✅ 长程记忆优秀
⚠️ 单任务效率低
⚠️ 需A100显卡
CodeLlama✅ 30+编程语言
✅ 代码补全精准
✅ 注释自动生成
⚠️ NLP能力弱
⚠️ 中文代码支持差

关键维度对比

  • 语言适配:Qwen/Baichuan(中文王者) vs Llama(多语言专家)
  • 硬件门槛:Phi-2/Mistral(消费级可用) vs Yi-34B(需A100)
  • 领域专精:CodeLlama(代码专家) vs DeepSeek(技术文档专家)
  • 实时响应:多数模型存在3-6个月数据延迟

选型推荐指南

中文优先
代码开发
移动部署
多语言支持
使用场景
需求特征
Qwen/Baichuan
CodeLlama/DeepSeek
Phi-2/Mistral
Llama/Vicuna
+安全模块
+业务知识库

http://www.kler.cn/a/590586.html

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