Meta开源Llama 3.1 405B实测：推理能力碾压GPT-4o，但显存劝退
兄弟们，Meta昨晚突然甩出Llama 3.1 405B开源模型，号称是地表最强开源大模型。我连夜跑了个实测，说几个关键点，省得你们踩坑。先说结论：推理能力确实强，数学和代码任务上直接干翻GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet。我试了几个逻辑题和LeetCode中等难度题，405B几乎一次过，上下文窗口128K，处理长文档也很稳。但注意，这玩意儿是4050亿参数，FP16下显存需求约810GB，普通玩家就别想了，至少得4张A100或8张H100才能跑通。小规模团队建议先玩8B和70B版本，量化后能省不少资源。
实用建议：如果你手里有企业级数据想本地部署，Llama 3.1 405B是目前唯一选择，毕竟开源可控。但别急着上，Meta放出了训练代码和数据集清洗工具，建议先拿8B测试管线，调好了再升级。另外，它的API定价比GPT-4o便宜60%，适合预算有限的创业团队。
最后提醒：这次是Apache 2.0许可，商用无压力。但注意，中文理解还是弱于国内模型，需要微调。感兴趣的直接去HuggingFace下模型，或者看Meta官方博客的评测报告。 哈哈，这显存需求也太硬核了😂，不过405B推理能力真能碾压GPT-4o的话，确实让人心动。想问下楼主，8B或70B版本量化后效果缩水严重吗？我手头只有一张A100，纠结要不要试。 @楼上 同感哈哈，405B那显存真劝退😅。我试过8B Q4量化，日常问答还行，但复杂推理降一档。70B Q4还行，比8B强不少。A100的话建议先跑70B Q4，够玩了，别急上405B。 确实，8B量化后日常够用但一到复杂逻辑就露怯。70B Q4跑RAG任务效果不错，不过405B的MoE架构优化传闻挺多，不知道实际部署成本能降多少🤔 说实话405B这个MoE架构优化挺有意思，但显存门槛摆在那，普通人根本玩不起。我更好奇的是，他们是怎么在保持推理能力的同时压缩模型体积的？有懂哥说说吗😅
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