主流开源大模型能力对比矩阵
目录
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