大型语言模型（LLM）比较分析 1 计算要求 - Llama、Mistral和DeepSeek提供不同参数规模的模型（7B、13B至65-70B），参数数量直接影响每次推理所需的计算量（FLOPs）[2] - 7B模型每个token生成需约140亿FLOPs，70B模型则需约1400亿FLOPs，计算量相差10倍[2] - DeepSeek 67B模型与Llama 70B计算需求相当，每个token生成约1e11 FLOPs[2] 2 硬件需求 - 7B-13B模型可在单GPU运行（7B需15GB VRAM，13B需24GB VRAM），70B级模型需2-4个GPU或专用加速器[3][4] - 7B/8B模型适合消费级GPU（如NVIDIA 16GB显存），65B+模型权重达130-140GB需多GPU并行[3][4] - Mistral 7B因优化架构可在CPU边缘设备运行，适合离线场景[15] 3 内存管理 - FP16推理时7B模型占14-16GB内存，13B占26-30GB，65B+超130GB需多设备[5] - 微调需2-3倍模型内存，LoRA/QLoRA技术可将内存需求降至全量微调的1/10[6][7] - Mistral滑动窗口和DeepSeek MLA技术优化长上下文处理，降低KV缓存内存占用[8] 4 性能权衡 - 交互式应用（如聊天机器人）优先低延迟（7B模型每秒数十token），批处理任务侧重吞吐量（70B模型每秒数token）[10] - 动态批处理技术可平衡延迟与吞吐量，提升GPU利用率30%以上[11] - 小模型单请求响应更快，大模型通过硬件并行化实现更高精度[11] 5 生产部署 - 三大模型均兼容Hugging Face生态，支持Transformers/vLLM/TensorRT-LLM等框架[13][16] - 云部署方案包括AWS Bedrock（Mistral）、IBM watsonx.ai（8×7B混合模型）及A100/H100虚拟机[15] - 4位量化技术使7B模型可在高端CPU运行，Llama.cpp优化后支持手机端部署[15] 6 基准性能 - DeepSeek 8B在MMLU（78.1%）、GSM8K（85.5%）、HumanEval（71.1%）全面领先，数学/代码能力突出[18][21] - Llama-3-8B综合能力强（MMLU 68.4%，GSM8K 79.6%），适合通用场景[19][23] - Mistral 7B效率最优（MMLU 60.1%），推理速度比Llama-2-13B快30%[20][24] 7 技术演进 - 当前8B模型性能已超越早期30B模型，MMLU得分提升20个百分点[22] - 架构创新（滑动窗口/MLA）使小模型处理131k长上下文成为可能[8] - 训练技术突破（思路链提示/RLHF）推动小模型在数学/代码领域接近GPT-4水平[22]