最强开源模型来了!Llama3.1以405B参数领先GPT-4o附本地部署教程

最新推荐文章于 2025-05-05 23:14:07 发布

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最新推荐文章于 2025-05-05 23:14:07 发布 · 886 阅读

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#Llama3.1 #本地部署大模型

Llama3.1以405B参数领先GPT-4o和Claude3.5Sonnet，在性能上实现超越。

• Meta大幅优化训练栈，扩展模型算力规模至16000个H100GPU，提高性能。

• Llama3.1具有上下文长度扩展、多语言支持和卓越性能等技术亮点，展现出在多方面的优势。

https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/

win11本地部署llama3.1：

• 安装ollama（Windows 10 or later）

https://ollama.com/download

• 下载模型（8B 版本最低仅需 4GB 显存即可运行）

安装后ollama打开；

cmd下执行

ollama run llama3.1:8b

• 删除模型：

ollama list ollama rm llama3.1:8b

页面Open WebUI

• 安装docker

官网：

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llama3.1-405B私有化本地部署-多机多卡

qq_41617692的博客

08-06

1517

llama3.1-405B私有化本地部署-多机多卡，多节点部署

Llama3.1以405B参数领先GPT-4o

百态老人的博客

07-25

1777

Llama3.1以405B参数规模领先GPT-4o，并在多项基准测试中展现出强大的性能，尤其是在通用常识、可操纵性、数学、工具使用和多语言翻译等方面。

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Llama 3.1超大405B！AI巨浪再掀新高潮

OpenCSG的博客

07-25

1243

Meta公司宣布开放的Llama 3.1系列模型，以其惊人的128K上下文长度、对八种语言的支持以及业界领先的405B开放式最前沿AI模型，瞬间吸引了全球科技界的目光。该系列模型不仅在通用知识、可控性、数学、工具使用和多语言翻译等方面表现出色，还通过开源的方式，为全球开发者提供了一个强大的平台，助力他们解锁新的工作流和应用场景。Llama 3.1系列模型支持英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语等多种语言，为全球用户提供了无缝的语言交流体验。检索增强生成 (RAG)

TensorFlow相关组件的安装

AAI666666的博客

01-11

3034

TensorFlow相关组件的安装

Win10（CPU）+ Anaconda3 + python3.9安装pytorch

AAI666666的博客

01-14

2249

Win10（CPU）+ Anaconda3 + python3.9安装pytorch

Ollama详解---ChatGPT4o作答

最新发布

qq_46215223的博客

05-05

398

是一个开源工具，旨在让用户在本地计算机上轻松运行大型语言模型（LLM），如 Llama 3、Mistral、Gemma 等。与传统的云端 AI 服务不同，Ollama 允许用户在自己的硬件上部署和使用模型，从而提供更高的隐私性、控制力和定制化能力。。

惊天逆转！Llama 3.1 完胜 GPT-4o，AI 开源新时代！

lhx17673139267的博客

08-01

1004

自从 Meta 开源了 Llama 3.1 405B 模型，Meta CEO 马克·扎克伯格在一次声明中表示，Meta 的长期目标是构建通用智能，并以负责任的方式将其开源，使所有人都能受益。在多个基准测试中，Llama 3.1 的表现令人惊艳。例如，在数学推理（GSM8K 基准测试）中，Llama 3.1 的得分为96.82%，超过了 GPT-4o 的94.24%。在代码生成（HumanEval 基准测试）方面，GPT-4o 以92.07%的得分略胜 Llama 3.1 的85.37%。

Llama 3.1 405B 详解

AI从业者的专栏

07-27

3091

Llama 3.1 是 Llama 3（ 2024 年 4 月发布）的点更新，Llama 3.1 405B 是该模型的旗舰版本，顾名思义，它拥有 4050 亿个参数。Meta AILlama 3.1系列的发布，特别是405B模型，代表了对开源大型语言模型领域的显著贡献。虽然它的性能可能无法始终超越所有封闭模型，但它的功能以及 Meta 对透明度和协作的承诺为人工智能发展提供了一条新的道路。其次，多种模型尺寸和共享增强功能的可用性扩大了研究人员、开发人员和组织的潜在应用范围。

新款 GPT-4o mini、Llama 3.1、Mistral NeMo 12B 和其他 GenAI 趋势指南

2401_85233349的博客

07-29

1199

未来，我认为我们将继续看到通才模型和专才模型的进步，GPT-4o 和 Llama 3.1 等前沿模型在分解问题和跨模态执行各种任务方面越来越好，而 Codestral Mamba 等专才模型将在其领域中表现出色，并更善于处理其专业领域内的更长上下文和细微任务。此外，我预计我们将看到新的基准，重点关注模型在一次转折中同时遵循多个方向的能力，以及大量利用通才模型和专才模型以团队形式执行任务的 AI 系统。总体而言，各种规模的模型都越来越强大，具有更长的上下文窗口、更长的 token 输出长度和更低的价格点。

Llama模型下载

mashutian的博客

03-27

4500

手把手教你用LLama 3+GPT-4o搭建多模态AI助手保姆级教程+完整代码

weixin_62922042的博客

03-05

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根据图片分析，这是一碗日式豚骨拉面，主要成分包括叉烧肉（约300大卡）、面条（200大卡）…总热量预估650大卡，建议搭配蔬菜食用。：LLama 3实战 | 多模态AI开发 | GPT-4o应用 | 开源模型部署 | Python人工智能。（包含训练数据+模型配置文件）：上传美食图片+语音提问。

8G显存运行Llama 3.1 405B！

新缸中之脑

08-12

2607

我正在接受挑战，在只有 8GB VRAM 的 GPU 上运行 Llama 3.1 405B 模型。Llama 405B 模型有 820GB！这是 8GB VRAM 容量的 103 倍！显然，8GB VRAM 无法容纳它。那么我们如何让它工作呢？

超越 GPT-4o， LLaMA3.1 405B 提前泄露！！

weixin_51674085的博客

07-23

921

论坛上泄露了 820GB 的 LLaMA3.1 405B，只需要 8 个 A100 即可轻松运行，有能力的网友可以冲了！根据泄露的基准测试，该模型在大部分得分上超越了 GPT-4o，非常值得期待。

本地化部署一个简单的AI大模型，Llama3.1

从未完美过的博客

07-26

1318

2.3 点击新建变量输入变量名“OLLAMA_MODELS” 和变量值（也就是要保存的具体位置，这里保存到了D盘），然后点击确定就可以修改保存位置了，然后把模型重启在打开，就可以了。默认是powershell窗口，不太方便使用，因此我们需要部署一个简易的交互窗口，窗口输入如下两个命令即可。程序会自动下载Llama3.1的模型文件，默认是8B，也就80亿参数版本，个人电脑完全可以运行。程序会默认将大模型的数据包下载到C盘，如果大家的C盘空间不是那么富裕，可以修改具体的位置。看网速情况，基本上可以满速下载。

使用Ollama本地部署Llama 3.1大模型

weixin_40258082的博客

07-30

460

Llama 3.1 介绍 2024 年 7 月 24 日，Meta 宣布推出迄今为止最强大的开源模型——Llama 3.1 405B，Llama 3.1 405B 支持上下文长度为 128K Tokens，增加了对八种语言的支持，号称第一个在常识、可操纵性、数学、工具使用和多语言翻译方面与顶级人工智能模型相媲美的模型。 ...

Llama 3.1本地部署终极指南：基于Ollama的完整解决方案

2301_82275412的博客

03-29

1710

2024 年 7 月 24 日，Meta 宣布推出迄今为止最强大的开源模型——Llama 3.1 405B，Llama 3.1 405B 支持上下文长度为 128K Tokens，增加了对八种语言的支持，号称第一个在常识、可操纵性、数学、工具使用和多语言翻译方面与顶级人工智能模型相媲美的模型。前排提示，文末有大模型AGI-优快云独家资料包哦！当然 405B 新一代大模型所需要的算力成本也是巨大的，一般的中小型企业和个人需要慎重评估一下成本与产出是否值得应用。

使用 Ollama 本地运行各种 LLM

python123456_的博客

05-31

1394

今天看看另外一个产品Ollama。Ollama 的安装非常简单，只需从官网（https://ollama.com/download）下载后解压缩，并在 Terminal 中运行脚本即可完成环境设置。我尝试运行 Llama3，虽然在运行时占用了大量电脑资源，使得其他应用运行变慢，但整体体验尚可。Ollama 支持多种大型语言模型（https://ollama.com/library）。

『保姆级』大模型教程来了（从入门到实战）

2301_76168381的博客

04-01

5759

在大模型的构建之下，AI自动化交互，将会决定世界的未来，谁的大模型更强大，将决定在遥远的未来的话语权，同时，大模型会成为AI基础设施。AI大模型，正在构建的颠覆力，为了更好的入局AI大模型，🔻 针对ChatGLM大模型，介绍ChatGLM模型微调。🔻 大模型的定义和特点，如预训练、微调、指令学习等。🔻 05 精读大模型-3论文、Instruct论文。🔻 04 GLM-130B训练营——论文泛读。🔻 05 GLM-130B训练营——论文精读。🔻 08 Alpaca训练营——论文精读。

AI机器人本地免费部署（部署Llama 3.1详细教程）

python1234_的博客

07-27

2799

昨日，Meta公司发布了人工智能模型——Llama 3.1。那么Llama 3.1 405B的效果怎么样？我们来对比一张图，横向对比一下GPT-4。可以看出，Llama 3.1 405B在各类任务中的表现可以与GPT-4等顶级的模型相差无几。那么，我们怎样才能用到这款强大的Llama 3.1 405B模型呢？最直接的方式是通过Meta.ai平台，但目前这一途径仅对美丽国的用户开放。那有无适合平民用的大模型嘞。接下来我们将在本地部署Llama 3.1 8B（环境所迫）1.环境准备。

DeepSeek-V3 多项评测成绩超越了 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型 GPT-4o 以及 Claude-3.5-Sonnet 不分伯仲。

02-12

### 不同AI模型的评测成绩和性能对比 #### DeepSeek-V3 vs Qwen2.5-72B DeepSeek-V3是一个拥有671B参数的大规模语言模型，而Qwen2.5则有72B参数。在多个基准测试中，DeepSeek-V3的表现优于GPT-4o和Claude-3.5 Sonnet，在某些特定任务上的表现尤为突出[^1]。相比之下，尽管Qwen2.5的参数量较小，但在一些自然语言理解任务上依然表现出色，并且由于其开源特性，受到了社区的高度关注和支持。 #### DeepSeek-V3 vs Llama-3.1-405B Llama-3.1具有405B参数，介于DeepSeek-V3和Qwen2.5之间。然而，DeepSeek-V3采用了先进的混合专家（MoE）架构，使得每个token仅激活约37B参数，从而提高了计算效率并增强了模型的能力。这种设计让DeepSeek-V3能够在资源有限的情况下提供更高效的推理服务，同时也保持了较高的准确性[^2]。 #### DeepSeek-V3 vs GPT-4o 作为一款闭源产品，关于GPT-4o的具体实现细节较少公开披露。但从已有的评估来看，DeepSeek-V3已经在多项指标上超越了这一版本的GPT系列模型。特别是在涉及复杂语境理解和多轮对话的任务场景下，DeepSeek-V3展现了更强的理解力和响应质量。 #### DeepSeek-V3 vs Claude-3.5-Sonnet 同样属于闭源阵营的一员，Claude-3.5 Sonnet也是一款备受瞩目的大语言模型。不过根据现有资料，DeepSeek-V3无论是在参数规模还是实际应用效果方面均有所领先。尤其是在跨领域迁移学习能力以及对新兴话题的学习速度等方面，DeepSeek-V3显示出明显的优势。 ```python import matplotlib.pyplot as plt models = ['DeepSeek-V3', 'Qwen2.5-72B', 'Llama-3.1-405B', 'GPT-4o', 'Claude-3.5'] params = [671, 72, 405, None, None] plt.bar(models, params) plt.xlabel('Model') plt.ylabel('Parameters (in Billions)') plt.title('Parameter Comparison of Different AI Models') plt.show() ```