本地部署量化实测：Q4 是免费的吗？数字能力坏了 10.6 分
两周连续压测 Qwen2.5-32B 与 Llama-3.3-70B 在 FP16、Q8、Q5、Q4 四档量化下的质量损耗与推理成本：Q8 几乎无损，是本地部署默认起点；Q4 通用题只掉 2.3 分，数字算术却暴跌 10.6 分，小模型碰 2 比特是断崖不是斜坡。附能力图谱测试法与并发压测避坑指南。
Qwen
2026年本地大模型部署横评：Llama 3.3、Qwen 2.5、DeepSeek V3、Mistral Large实战对比
2026年本地大模型部署进入工程化阶段。本文横评Llama 3.3、Qwen 2.5、DeepSeek V3、Mistral Large四款模型，基于真实硬件测试的部署成本与性能对比。
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Qwen2.5 vs Llama 4 vs DeepSeek-V3：2026年开源大模型企业落地对比
从中文能力、推理速度、微调成本、安全合规四个维度，对比 Qwen2.5、Llama 4、DeepSeek-V3 在企业场景中的落地表现。
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基于Hugging Face基准测试和企业实测，从中文能力、代码生成、部署成本等维度对比Qwen2.5、Llama 4和DeepSeek-V3，提供企业选型建议。
2026年本地大模型部署实战：Llama 4、Grok 3、Qwen2.5与Mistral真实成本与性能对比
基于真实硬件压测，对比Llama 4、Grok 3、Qwen2.5和Mistral在本地部署下的推理速度、显存占用和成本。告诉你本地部署是否值得。