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