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基于2024年的技术发展，开源AI大模型的最佳选择主要包括：Meta的Llama 3系列，尤其70B版本在推理和代码生成上表现顶尖；Mistral AI的Mixtral 8x7B，采用混合专家模型架构，性能效率极高；阿里通义千问的Qwen2系列，涵盖从0.5B到72B多种参数，中文能力突出；微软的Phi-3系列，以小参数实现高性能，适合资源受限环境，这些模型在代码生成、文本理解、多语言处理等任务中表现优异，可通过Hugging Face等平台免费获取，建议根据硬件配置（如显存大小）和实际应用场景（如翻译、编程辅助或对话系统）选择最适配的模型。
最近很多人问我，开源AI大模型到底哪个好用，说实话，这个问题没有标准答案，因为每个人的需求不一样，有人想要写文章，有人想要画画，有人想要做编程助手，还有人就是想跑个本地模型玩玩，今天我就把这些主流的开源AI大模型软件一个一个讲清楚，告诉你它们各有什么本事,适合什么样的人用。
先说说为什么要用开源AI，很多人都用过ChatGPT或者Claude，这些确实好用，但有几个问题，第一个是它们都要联网，你如果没有网络，或者网络不稳定，那就用不了，第二个是隐私问题，你把重要的文档或者数据传到别人的服务器上，心里总是不踏实，第三个是费用问题，虽然免费版也能用，但功能有限制，你要想用得好就得付费，而开源AI大模型可以装在你自己电脑上，不用联网，不怕数据泄露，也不用交月费，它也有缺点，就是需要你的电脑配置够好,特别是显卡。
那现在市面上最好的开源AI大模型有哪些呢？我来一个一个介绍。
第一个是Llama 3，这是Meta公司出的，这个模型在开源圈子里名气很大，主要原因就是它性能好，它的参数有80亿和700亿两种版本，80亿的版本对硬件要求低一点，普通一点的显卡也能跑，700亿的版本就很强了，但需要好几张高端显卡，Llama 3在写文章、做摘要、翻译这些任务上都做得不错，它的中文水平也可以，虽然不如GPT-4那么好，但日常使用没问题，如果你想要一个通用的助手，又不想花钱，Llama 3是一个很好的选择，你可以在Hugging Face上找到它，然后下载下来用，使用的时候最好装一个Ollama或者LM Studio这样的工具,这样操作起来方便很多。
第二个是Qwen 2，这是阿里巴巴出的，你可能会觉得奇怪，为什么中国的公司会做开源模型，其实阿里巴巴在AI上投入很大，Qwen 2就是他们的成果，这个模型最大的优点是中文特别好，你用中文问它问题，它回答得很自然，不会像有些模型那样回答得很生硬，Qwen 2同样有不同大小的版本，最小的1.5B版本手机都能跑，大的72B版本跟Llama 3的700亿版本差不多，如果你主要是用中文，那Qwen 2可能比Llama 3更适合你，它能写文章，能做文案，还能帮你写代码，而且因为是中国公司出的，它对中国文化、政策这些理解得更好,你可以在魔搭社区或者GitHub上找到它。
第三个是Mistral，这是一个法国团队做的，这个模型在欧美很受欢迎，主要原因就是它效率高，同样大小的模型，Mistral跑得比别人快，占用的资源也少，它有7B和8x7B两个版本，7B版本很多人可以在笔记本上跑起来，它的英文能力很强，但中文就一般了，如果你主要是做英文相关的任务，Mistral是很不错的选择，它的社区也很活跃,有很多人基于它做了各种改进版本。
第四个是Falcon，这是阿联酋的技术创新研究所做的，这个模型在2023年的时候很火，现在热度稍微低了一点，但依然是一个很不错的开源模型，它的最大版本是180B，对硬件要求很高，Falcon在多语言任务上做得不错，中文也在支持范围里，它在一些基准测试上得分很高，特别是推理和数学能力，不过它的社区资源没有Llama和Qwen那么丰富,使用起来可能会遇到更多问题。
第五个是Vicuna和其他微调模型，这些模型不是从头开始训练的，而是基于Llama这些基础模型，再用特定的数据做了微调，比如Vicuna，它是用用户和ChatGPT对话的数据做的微调，所以它的对话风格更像ChatGPT，还有就是CodeLlama，这个专门为编程助手设计，用来写代码特别好，Alpaca也很有名，是用GPT-3.5的问答数据做的微调，这些微调模型各有各的用途,你可以根据自己的需要去挑。
第六个是视觉模型，有一些开源模型不光能处理文字，还能处理图片，比如CogVLM，这是清华大学和智谱AI一起做的，它可以理解图片内容，然后跟你聊图片，比如你给它一张照片，它能告诉你照片里有什么，是什么场景，另一个是LLaVA，它是用LLaMA和视觉编码器结合做的，这些模型可以用来做图片问答、图片描述、文档分析这些事情，虽然它们的能力不如GPT-4V那么强，但胜在可以本地部署,保护隐私。
第七个是比较小型的模型，如果你的电脑配置不高，跑不了那些几十亿上百亿参数的模型，那可以试试小一点的，比如Phi-3，这是微软出的，最小的版本只有3.8B参数，别看它小，它在很多任务上的表现不比大模型差多少，还有TinyLlama，这个只有1.1B参数，但被优化得很好，这些小型模型可以跑在CPU上，虽然慢一点，但能用，它们适合做简单的问答、文本生成这类任务。
你现在可能在想，那我到底该选哪个呢？我给你几个建议。
如果你的电脑显卡比较好，比如有NVIDIA RTX 4090或者更好，那你可以直接上Llama 3 70B或者Qwen 2 72B，这两个是当前最强开源模型，基本能满足大多数需求，如果你的显卡是中端的，比如RTX 3060或者4070，那你可以试试Llama 3 8B或者Qwen 2 7B，这些模型对显存要求低一些，8GB显存就能跑，如果你没有显卡，只有普通的CPU，那你可以考虑Phi-3 3.8B或者TinyLlama，这两个模型可以在CPU上运行，虽然慢一些,但能用。
如果你主要是做中文任务，那优先考虑Qwen 2，它的中文理解和生成能力是目前开源模型里最好的，如果你主要是做英文任务，或者你需要推理能力强的模型，那Llama 3和Mistral都不错，如果你想做编程助手，那就试试CodeLlama，如果你想做图片处理,那就试试CogVLM或者LLaVA。
使用这些开源模型的时候，有一些工具可以帮你降低难度，比如Ollama，这个工具可以让你一键下载和运行各种开源模型，界面很友好，还有一个是LM Studio，它也是类似的功能，还能调整模型的参数，如果你想在代码里调用模型，可以试试llama.cpp，它对硬件的要求更低,而且非常快。
最后我想说，开源AI大模型这个东西，最强的不是它的能力，而是它的灵活性和自由度，你可以在本地部署，不用依赖别人，你可以自己微调，让它更适合你的需求，你还可以研究它的原理，学习人工智能的知识,这些都是闭源模型给不了你的。
开源模型也有不足，它的使用门槛比较高，需要一点技术背景，它的性能不如大公司的顶级模型，毕竟人家花了几亿美金去训练，它的社区支持也不如商业产品那么好，你遇到问题不一定能找到答案，但这些缺点都在慢慢改善，而且对大多数人来说,开源模型已经足够好用了。
如果你不知道怎么下载，或者下载了不知道用什么工具，可以看看网上的一些教程，很多博主都出了视频，一步一步教你,你只需要跟着做就行。
希望这篇文章能帮到你，如果你还有问题,欢迎来问。
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