主流本地大模型对比：Qwen2.5 vs DeepSeek vs Llama3
本地部署大模型，选哪个好？直接上对比。
基准测试数据：
| 模型 | MMLU | HumanEval | CMMLU | 推理速度* |
|---|---|---|---|---|
| Qwen2.5 7B | 72% | 65% | 75% | 18 tok/s |
| DeepSeek R1 7B | 70% | 62% | 73% | 15 tok/s |
| Llama3 8B | 68% | 58% | 65% | 16 tok/s |
*测试环境：8845HS + 32GB DDR5
实际体验：
- Qwen2.5：中文理解能力强，响应快，适合日常对话
- DeepSeek R1：数学推理强，有思维链，价格便宜
- Llama3：英文生态好，社区活跃，量化版本多
推荐：
- 纯中文场景：选 Qwen2.5
- 编程/数学场景：选 DeepSeek R1
- 英文为主：选 Llama3