开源大模型选型与M1 Max最佳开源模型推荐
随着开源大模型的发展，越来越多强大的语言模型、视觉模型、多模态模型涌现出来，满足了不同应用场景的需求。从通用对话、代码生成到图像生成、边缘设备部署，每种模型都有其独特的优势。本文将帮助你了解当前主流的开源大模型，并推荐适合在Mac M1 Max（64GB内存）上运行的最佳开源模型，专门面向代码生成和日常搜索问答等应用场景。
一、当前主流并且强大的开源模型
目前，主流且强大的开源大模型按类型可以分为语言模型（LLMs）、多模态模型和视觉生成模型。以下是每个领域的一些代表性模型：
1. 语言模型（LLMs）
Meta LLaMA 3（7B、70B）
近似GPT-4的性能，尤其是70B版本，在开源大模型中处于顶级水平。Mistral 7B / Mixtral 8x7B
Mistral 7B是轻量但高效的模型，而Mixtral 8x7B则采用Mixture of Experts架构，推理时激活部分专家，性能接近GPT-4。Qwen 系列（通义千问）
阿里巴巴出品的Qwen-1.5-72B等模型，具备超强的中文多语言能力。DeepSeek LLM
性能强劲，接近Mixtral和LLaMA 3，特别适合商业化应用。Command R+（By Cohere）
专注于指令跟随任务，适合微调和应用开发。
2. 多模态模型（文字+图片理解、生成）
LLaVA-1.5 / LLaVA-Next
基于语言大模型的视觉问答系统，受到开源社区的广泛欢迎。Qwen-VL
多模态能力超强，支持复杂推理和详细描述，特别适合中文。MiniGPT-4
轻量版，模仿GPT-4V的思路，适合嵌入式部署。InternVL
商汤科技出品，强大的视觉理解和推理能力，支持复杂视觉任务。
3. 视觉生成模型（图像、视频）
Stable Diffusion 3（SD3）
强大的文本到图像生成能力，能够生成复杂的高质量图像。Stable Video Diffusion
基于扩散模型的开源视频生成模型，画面流畅，细节表现优秀。SDXL (Stable Diffusion XL)
高质量的文本到图像生成，生成图像更自然，艺术感更强。
二、应用场景 × 推荐模型
不同应用场景需要选择合适的模型，以下是几个常见应用场景和推荐模型的对照：
| 应用场景 | 推荐模型 | 备注 |
|---|---|---|
| 通用对话（英文、全球化） | LLaMA 3 70B / Mixtral 8x7B | 近GPT-4水平，性能顶尖 |
| 中文对话 / 中文任务处理 | Qwen-1.5-72B / Baichuan2-13B | 中文理解与生成极强 |
| 超轻量推理（低算力部署） | Mistral 7B / Phi-2 | 小而强，适合边缘设备 |
| 指令跟随（任务型机器人、问答） | Command R+ / WizardLM 2 | 指令理解特别好，执行准确 |
| 多模态（看图说话、视觉问答） | Qwen-VL / LLaVA-Next / MiniGPT-4 | 处理图文混合输入，问答推理能力强 |
| 文本生成图像（设计、艺术） | Stable Diffusion 3 / SDXL | 超强绘画与艺术生成 |
| 文本生成视频（短视频内容） | Stable Video Diffusion | 当前开源中最流畅的视频生成模型 |
| 企业内部微调开发 | DeepSeek LLM / Mistral 7B | 开源协议友好，适合商业化落地 |
| 高性能中文+代码能力 | Qwen-1.5-72B / DeepSeek LLM | 对中文和代码理解生成非常优秀 |
| 边缘端多语言应用 | Gemma 7B / Phi-2 | 体积小，支持多语言 |
简单总结：
- 超大模型：LLaMA 3 70B、Qwen-72B、Mixtral 8x7B
- 轻量部署：Mistral 7B、Phi-2
- 多模态处理：LLaVA-Next、Qwen-VL
- 图像生成：Stable Diffusion 3
- 中文特别强的：Qwen 系列、Baichuan2 系列
三、在M1 Max上推荐能跑的最佳开源模型清单（用于代码生成、日常搜索问答等）
针对M1 Max（64GB内存）这一硬件，以下是推荐的适合用于代码生成、日常搜索问答等任务的最佳开源模型。考虑到M1 Max的硬件性能，选用了适配性强且流畅运行的小体积模型。
推荐模型清单：
| 模型名 | 参数规模 | 推荐量化 | 特点 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek-Coder 6.7B | 6.7B | 4bit | 强大的代码生成能力，支持中英文代码的生成和理解 |
| CodeLlama-7B | 7B | 4bit | 专业代码生成模型，支持多种编程语言 |
| Mistral-7B-Instruct | 7B | 4bit | 高效通用问答，指令跟随能力出色 |
| Qwen-7B-Chat | 7B | 4bit | 中英文问答都能流畅处理，代码生成能力也不错 |
| Phi-2 (2.7B) | 2.7B | 4bit | 超小体积，日常问答流畅，适合边缘部署 |
| DeepSeek-LM 7B | 7B | 4bit | 强大的中文问答和推理能力，适合搜索和聊天场景 |
| TinyLlama-1.1B | 1.1B | 4bit | 极限轻量，适合离线搜索、快速问答助手 |
推荐运行方式：
- 量化格式：使用GGUF格式并量化为4bit（如Q4_K_M或Q5_K_M），这将提供最佳的性能。
- 推理框架：建议使用LM Studio或Ollama本地推理框架，这些框架能自动调用Metal加速，让M1 Max发挥最佳性能。
- 上下文长度：选用支持4K token以上的模型（如DeepSeek-Coder支持16K，Mistral-7B-Instruct支持8K以上），这样可以使搜索和代码生成体验更顺畅。
场景最佳组合推荐：
| 具体需求 | 最优模型 |
|---|---|
| 写代码 / 补全 | DeepSeek-Coder 6.7B / CodeLlama-7B |
| 搜索式提问 | Mistral-7B-Instruct / Qwen-7B-Chat |
| 中文搜索/答题 | Qwen-7B-Chat / DeepSeek-LM 7B |
| 极限轻量离线助手 | Phi-2 / TinyLlama-1.1B |
小结
- 对于M1 Max，最多可运行7B参数规模的模型，量化后能进一步提升性能。
- 如果需要进行代码生成、日常问答，选择适合的量化版本（如4bit）和推理框架（如LM Studio、Ollama）能带来顺畅的体验。
- 根据具体需求，选择合适的模型可以大大提升工作效率。
