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如何选择合适的开源 LLM 进行生产

2026年2月24日 17:40 33 Comments

根据工作负载类型、基础设施限制、成本和实际性能为生产选择合适的开源 LLM 的实用指南。

来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能

开源法学硕士和多模式模型稳步发布。许多人报告在推理、编码和文档理解的基准测试中取得了强劲的结果。

基准性能提供了有用的信号，但它并不能决定生产可行性。延迟上限、GPU 可用性、许可条款、数据隐私要求以及持续负载下的推理成本决定了模型是否适合您的环境。

在本文中，我们将概述一种结构化方法，用于根据工作负载类型、基础设施限制和可衡量的部署要求来选择正确的开源模型。

从约束开始，而不是基准。在能力比较开始之前，GPU 限制、延迟目标、许可和成本会缩小范围。

将模型与工作负载原语匹配。推理代理、编码管道、RAG 系统和多模态提取各自需要不同的架构强度。

长上下文并不能取代检索。扩展的令牌窗口需要结构化分块以避免漂移。

MoE 模型减少了每个令牌的活动参数数量，相对于类似规模的密集架构降低了推理成本。

指令调整模型优先考虑格式可靠性而不是探索性推理的深度。

基准分数是方向信号，而不是部署保证。使用您自己的数据和流量配置文件验证性能。

持久模型选择取决于实际工作负载条件下的可重复评估。

有效的模型选择从定义约束开始，然后再查看基准图表或发行说明。

大多数团队通过扫描发布公告或基准排行榜来开始模型选择。实际上，一旦定义了操作边界，决策空间就会显着缩小。

在评估单个基准之前，三个问题可以消除最不合适的选项。