DeepSeek 开源的大模型，有些小伙伴在本地部署下载 DeepSeek 模型时会看到 Qwen 与 Llama 蒸馏模型，以及 Q2、Q3、Q4、Q5、Q8 等的代号，不知道如何选择版本。例如教过大家的👉 超简单！3 步部署国产 AI 神器「DeepSeek」到你的电脑。又或者通过 LM Studio 本地部署模型工具里面搜索到的 DeepSeek 模型有很多版本。
本文小羿给大家介绍 Qwen 与 Llama 区别，以及量化介绍，让你根据环境需求、硬件要求、是否需要更快的推理速度还是更高的精度，来选择相关的模型版本。
Qwen 与 Llama 的区别
Qwen (通义千问)
- 开发者：阿里巴巴达摩院
- 架构：基于 Transformer，支持更长上下文窗口
- 训练数据：侧重中文语料，兼顾多语言
- 应用场景：中文 NLP 任务优化
Llama (Meta)
- 开发者：Meta (Facebook)
- 架构：基于 Transformer，优化稀疏注意力机制
- 训练数据：以英文为主，涵盖部分多语言数据
- 应用场景：通用任务，适配英文环境更好
量化介绍
Q2、Q3、Q4、Q5、Q8 的代号属于模型量化技术的标识符，主要取决于量化工具（如 GGUF 格式）。量化旨在降低模型存储和计算成本，常见规则如下：
Q2_K
- 位宽：2-bit
- 精度损失：高
- 内存占用：极低
- 推理速度：极快
Q3_K_M
- 位宽：3-bit
- 精度损失：中
- 内存占用：低
- 推理速度：快
Q4_K_S
- 位宽：4-bit
- 精度损失：低
- 内存占用：中等
- 推理速度：中等
Q5_K_M
- 位宽：5-bit
- 精度损失：极低
- 内存占用：较高
- 推理速度：较慢
Q8_0
- 位宽：8-bit
- 精度损失：可忽略
- 内存占用：高
- 推理速度：慢
省流
中文处理优先选择 Qwen 版本，量化参数根据自己的需求和硬件来选（本地部署「DeepSeek」模型硬件配置要求），例如低配置电脑，优先选择 Q3_K_M 或者 Q4_K_S，也可根据推理速度需求来选一个平衡的参数模型。富哥请随意。
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