近年来，大型语言模型 (LLM) 广受欢迎，已成为人工智能应用的基石技术。LLM 的应用领域非常广泛，从聊天机器人和虚 拟助手，到数据分析和创意写作。随着 Hugging Face 等平台上可用模型的激增，为你的应用选择合适的模型可能会变得非常 困难。 在本文中，我们将分析三款领先的开源 LLM——Llama、Mistral 和 DeepSeek——并比较它们在以下几个方面的性能： 无论您是初学者还是 AI 工程师，我们都将以通俗易懂的术语和深入的技术讲解关键概念。 1. Llama、Mistral 和 DeepSeek 的计算要求 1.1. 模型大小和 FLOP 每个系列都提供不同参数大小的模型（7B、13B，最多约 65-70B 个参数）。参数数量直接影响每次推理所需的计算量 （FLOP）。例如，Llama 和 Mistral 的 7B 模型拥有约 70 亿个参数，相当于生成的每个 token 大约需要 140 亿次浮点运算 （前向传播的 FLOP 约为 2P，其中 P 是模型中的参数数量）。像 Llama-2-70B 这样更大的 70B 模型，每个 token 大约需要 1400 亿次 FLOP——每个 ...