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开源大模型选择指南：2025年参数、性能、价格全景解析

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开源大模型到底怎么选？一文看懂 2025 年最新参数、性能与价格全景

用日常语言把 200+ 开源模型拆成「大、中、小、微」四档，教你按场景挑模型、看钱包下单、按硬件落地。所有数据均来自 Artificial Analysis 2025 年 7 月公开榜单，无任何外部增补。

目录

  1. 为什么要自己挑模型？
  2. 先把模型分成四档，别再被“参数”吓到
  3. 大模型（>150 B）：算力够就上顶配
  4. 中模型（40–150 B）：70 B 左右是甜点区
  5. 小模型（4–40 B）：本地 GPU 也能跑
  6. 微模型（≤4 B）：树莓派也能玩
  7. 一张总表：参数、上下文、价格、下载地址
  8. 常见疑问 FAQ
  9. 快速决策清单（HowTo）

1. 为什么要自己挑模型？

  • 开源 = 可下载权重，你能本地部署、继续训练、100 % 数据不出内网。
  • 价格差距巨大：同样 70 B 参数，有的 0.2 美元 / 1 M tokens，有的 3 美元。
  • 上下文窗口决定“记忆力”：做 RAG 或长文档总结时，128 k 是起步线。

2. 先把模型分成四档，别再被“参数”吓到

档位 总参数 活跃参数* 典型场景 硬件底线
大 >150 B 20–40 B 科研、复杂推理 8×A100
中 40–150 B 10–40 B 企业客服、代码续写 1×A100 或 2×3090
小 4–40 B 2–30 B 本地开发机、轻量 API RTX 4090 或 M2 Ultra
微 ≤4 B 0.5–4 B 手机、树莓派、边缘 IoT CPU 也能跑

*活跃参数：推理时真正用到的权重，决定显存占用，不是“总参数越大越卡”。

3. 大模型（>150 B）：算力够就上顶配

3.1 2025 年第一梯队

模型 总 / 活跃参数 Intelligence 分* 上下文 价格 $/1 M tokens HuggingFace 直达
Qwen3 235B 2507 (Reasoning) 235 B / 22 B 69 132 k 2.6 链接
DeepSeek R1 0528 685 B / 37 B 68 128 k 1.0 链接
GLM-4.5 355 B / 32 B 66 128 k — 链接
MiniMax M1 80k 456 B / 45.9 B 63 1 M 0.8 链接

Intelligence 分：Artificial Analysis 综合 7 项公开基准，越高越聪明。

3.2 一句话总结

  • 要最聪明：选 Qwen3 235B Reasoning。
  • 要长上下文：MiniMax M1 80k 直接给到 1 M tokens，做整本书总结无压力。
  • 要省钱：DeepSeek R1 0528 价格最低，Intelligence 只低 1 分。

4. 中模型（40–150 B）：70 B 左右是甜点区

4.1 谁最聪明？

模型 总 / 活跃参数 Intelligence 分 上下文 价格 备注
Llama Nemotron Super 49B v1.5 (Reasoning) 49 B / 49 B 64 128 k — 纯 dense，推理快
DeepSeek R1 Distill Llama 70B 70 B / 70 B 48 128 k 0.8 蒸馏版，性价比极高
Llama 4 Scout 109 B / 17 B 43 10 M 0.2 上下文最长，价格最低

4.2 怎么选？

  • GPU 只有 24 G 显存：Llama Nemotron Super 49B v1.5（活跃参数 49 B，int8 量化后 24 G 可跑）。
  • 需要超长对话：Llama 4 Scout 一口气 10 M tokens，适合大文档问答。
  • 想省钱又要 70 B 性能：DeepSeek R1 Distill Llama 70B，价格不到 1 美元。

5. 小模型（4–40 B）：本地 GPU 也能跑

5.1 2025 年小模型天花板

模型 总 / 活跃参数 Intelligence 分 上下文 价格 典型显卡
EXAONE 4.0 32B (Reasoning) 32 B / 32 B 64 131 k 1.0 RTX 4090 24 G
Qwen3 32B (Reasoning) 32.8 B / 32.8 B 59 128 k 2.6 同上
QwQ-32B 32.8 B / 32.8 B 58 131 k 0.5 同上

5.2 实战举例

  • 个人开发者：RTX 4090 + QwQ-32B，本地跑代码补全，0.5 美元 / 1 M tokens≈ 1.5 G 中文小说只要 0.5 元。
  • 中小企业客服：一台 A6000 48 G 可并发 4 路 Qwen3 32B，成本 < 0.01 元 / 次对话。

6. 微模型（≤4 B）：树莓派也能玩

模型 总 / 活跃参数 Intelligence 分 上下文 价格 备注
Qwen3 1.7B (Reasoning) 2.03 B / 2.03 B 38 32 k 0.4 Jetson Orin Nano 可跑
Phi-4 Mini 3.84 B / 3.84 B 26 128 k — 微软小钢炮，CPU 实时
Llama 3.2 3B 3 B / 3 B 20 128 k 0.0 完全免费，移动端友好

实测：Phi-4 Mini 在 M1 Max 上用 llama.cpp 量化到 4-bit，每秒 12 tokens，翻译 500 字邮件 < 3 秒。

7. 一张总表：参数、上下文、价格、下载地址

档位 模型 总参 活跃参 上下文 价格 下载
大 Qwen3 235B 2507 (R) 235 B 22 B 132 k 2.6 🤗
大 DeepSeek R1 0528 685 B 37 B 128 k 1.0 🤗
中 Llama Nemotron 49B v1.5 (R) 49 B 49 B 128 k — 🤗
中 Llama 4 Scout 109 B 17 B 10 M 0.2 🤗
小 EXAONE 4.0 32B (R) 32 B 32 B 131 k 1.0 🤗
小 QwQ-32B 32.8 B 32.8 B 131 k 0.5 🤗
微 Qwen3 1.7B (R) 2.03 B 2.03 B 32 k 0.4 🤗
微 Llama 3.2 3B 3 B 3 B 128 k 0.0 🤗

8. 常见疑问 FAQ

Q1：Intelligence 分 60 和 70 差距大吗？
A：在 MMLU-Pro、GPQA 这类学术题上差距显著；日常客服、翻译体感不明显。

Q2：上下文 1 M tokens 是不是噱头？
A：MiniMax 官方示例把 30 万汉字小说一次性塞进去做问答，延迟 < 10 秒，可用。

Q3：本地 GPU 怎么估算显存？

  • 公式：活跃参数 * 2 byte (fp16) ≈ 显存 GB
  • 例：QwQ-32B 活跃 32 B → 32 GB fp16，int4 量化后 ≈ 8 GB，RTX 4080 16 G 可跑。

Q4：价格 0.2 美元 / 1 M tokens 什么概念？

  • 1 M tokens ≈ 75 万汉字。
  • 一篇 3000 字新闻 ≈ 4 k tokens，成本 0.0008 美元 ≈ 0.006 元。

Q5：蒸馏模型会不会“变笨”？
A：DeepSeek 官方报告显示，R1 Distill Llama 70B 在 HumanEval 代码任务上仅比老师模型低 2 %，性价比极高。

9. 快速决策清单（HowTo）

步骤 1：定场景

  • 科研／复杂推理 → 大模型
  • 企业客服／代码补全 → 中模型
  • 本地 IDE 插件 → 小模型
  • 手机端翻译 → 微模型

步骤 2：看钱包

预算 / 1 M tokens 推荐档位 代表模型
< 0.5 美元 微 Llama 3.2 3B
0.5–1 美元 小 QwQ-32B
1–2 美元 中 DeepSeek R1 Distill 70B
2–3 美元 大 DeepSeek R1 0528

步骤 3：查硬件

  • 8 G 显存 → 微模型
  • 16–24 G → 小模型
  • 48 G+ → 中模型
  • 多卡 80 G → 大模型

步骤 4：一键下载

# 以 QwQ-32B 为例
pip install transformers torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tok = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/QwQ-32B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/QwQ-32B", torch_dtype="auto", device_map="auto")

结束语

模型没有绝对好坏，只有场景—预算—硬件是否匹配。把本文收藏，下次再听到“大模型一定最好”时，把这张总表甩给对方，让选择回归理性。

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