最近我一直在做一件事给团队做AI模型选型顺手把几款主流开源模型按自己的标准完整实测了一遍。评测方向就是标题里写的三件事——性能、指令遵循、多场景实测合在一起是一个AI模型的综合能力。原因很简单光看榜单和宣传文案根本不够跑分高的模型接进业务后不一定好用输出格式乱、指令执行打折、长文本生成跑题这些问题只有自己跑过才清楚。这篇文章是我这次完整评测过程的记录包含评测方案怎么设计、关键数据怎么解读、我踩过哪些坑以及最后怎么基于实测结果给团队交差。适合的人很明确正在做模型选型的技术负责人、准备本地部署AI模型的开发者、以及被各种“AI跑分”忽悠过的同学。我会尽量把每个判断依据讲清楚让你看完能把整套评测方法直接搬回去用。1. 选型逼出来的评测方案三个维度怎么定、模型怎么选1.1 为什么不能直接照抄榜单分数先说说这次评测的起因。我在给一个实际项目做技术选型项目里涉及大量结构化输出、代码辅助和中文内容处理需要从一堆开源模型里挑一两个当主力。一开始我的习惯是看榜单——OpenCompass、LMSYS Chatbot Arena这类评测排行榜哪个分数高选哪个。但真正把“高分模型”接进来之后问题很快就暴露了。最典型的一个场景我让它输出一段严格JSON格式的数据它经常在JSON外面加一段解释性的废话导致下游解析直接报错。跑分榜单不会告诉你这些因为榜单测的是“你知道不知道答案”测不出“你会不会照着要求办事”。后来我又查了一些资料发现榜单分数的水分比想象中大。一部分高分可能来自评测集污染模型在训练阶段就见过评测题目考场上自然拿高分更重要的是大多数公开榜单测的是单点能力上限脱离真实使用场景。所以我定了两个原则第一用自己构造的测试集不用公开榜单题第二评测必须围绕实际业务里真正会用到的能力不能只测“知识量”。1.2 三个核心维度的定义性能、指令遵循、多场景这次评测我选了三个维度分别回答三个问题性能模型部署之后的成本与响应能力。具体看首字延迟TTFT、生成速度、并发吞吐、显存占用、长上下文衰减。这决定你能不能扛住线上流量用户的“卡不卡”体验也由它决定。指令遵循模型能不能精确执行用户给出的约束。比如“只输出JSON”、“不要出现某个词”、“控制在100字以内”、“必须按特定顺序给出内容”。结构化输出和自动化流程靠的就是这些约束。多场景实测模型在真实任务中的完成质量。我挑了代码生成、SQL优化、内容总结、文案创作、数据提取、多轮对话六类场景模拟实际工作流测的是综合完成度。这三个维度不是互相独立的。指令遵循差的模型代码场景里输出格式就乱性能差的模型长文档场景下体验就崩。但分开测能帮我在选型时快速定位问题出在哪一环。1.3 参评模型清单与评测环境这次参评的模型分两拨。第一拨是本地部署的开源权重模型Qwen2.5-7B-Instruct、GLM-4-9B-Chat、Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen2.5-14B-Instruct、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B。第二拨是商业API基线DeepSeek-V3和GLM-4系列API用来衡量“不计成本时能达到什么水平”。评测环境是单台双卡RTX 4090 24GB服务器64核CPU512GB内存系统Ubuntu 22.04。推理框架用了三个llama.cpp测消费级场景下的单流延迟vLLM测线上服务的吞吐与并发OpenCompass做标准benchmark参考。所有模型统一从官方仓库拉取权重统一使用官方chat template量化格式按场景分别说明。选这些模型不追求“全网最全”而是覆盖团队最常纠结的几条路线7B级别是8GB显卡的下限9B到14B是24GB单卡的甜点商业API是预算充足时的上限。这样评测完的结论可以直接落到选型决策上而不是测了一堆永远用不上的冷门模型。2. 性能实测TTFT、吞吐、显存数据到底该怎么看2.1 性能指标与测法先交代指标定义不然数据没有意义。TTFTTime to First Token从你发出请求到模型吐出第一个token的时间。用户体感里的“快”和“慢”绝大部分由它决定而不是后面的生成速度。打个比方去餐厅吃饭TTFT是菜端上桌的时间生成速度是你吃饭的速度前者决定你会不会等烦。生成速度每秒生成多少tokentokens/s。决定一篇长文的等待时间。吞吐同一时刻处理多个请求时系统整体每秒生成的token数。这是线上服务的核心指标单流再快并发一上来就瘫也没用。显存峰值模型权重加KV cache加激活值占用的显存。决定你需要买什么样的卡能不能塞进现有资源。测法要固定。输入统一是2000 token的中文业务文档输出限长200 token采样温度设为0.3每个模型连续跑10次取中位数避免抖动。并发吞吐用vLLM起服务batch并发8压测5分钟取稳定段的数据。这里有个关键点性能对比必须在相同条件下进行。我把所有开源模型先统一用FP16跑一轮14B模型单卡放不下单独说明用Q4量化或双卡切分的结果绝不把不同量化档位混在一起比。2.2 单卡实测数据与初步结论直接上数据单卡RTX 4090统一FP16输入2000 token输出限制200 token模型TTFT中位数生成速度峰值显存Qwen2.5-7B-Instruct约180ms约55 tok/s15.8GBLlama-3.1-8B-Instruct约200ms约48 tok/s16.8GBGLM-4-9B-Chat约220ms约44 tok/s19.6GBDeepSeek-R1-Distill-Qwen-14BQ4_K_M约300ms约35 tok/s11.4GBQwen2.5-14B-InstructQ4_K_M约280ms约37 tok/s10.8GB再补一张vLLM并发吞吐的数据batch并发8跑稳定后取均值模型生成吞吐tok/s可承受并发参考Qwen2.5-7B-Instruct约42030Llama-3.1-8B-Instruct约35025GLM-4-9B-Chat约30020Qwen2.5-14B-InstructQ4约26018DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14BQ4约23016先看第一张表。7B和8B在延迟和速度上没有质的差别Qwen2.5-7B略快这跟它的模型规模和推理框架的算子适配都有关。GLM-4-9B的速度最慢但注意它的实际参数量接近9B激活参数量也不小显存占用明显比7B高出一截。14B模型在Q4下也能跑到36 tok/s左右这个速度做实时对话、代码补全都够用做大批量离线生成会稍微吃力。2.3 长上下文与并发场景下的性能衰减性能指标在长上下文下会大变样。我把输入分别拉长到8K、16K、32K再测现象很典型8K以内TTFT增长平缓各模型都能正常应对。16K之后TTFT开始明显上涨因为prefill阶段要处理更多token显卡的计算瓶颈暴露出来。32K时标称128K上下文的几个模型确实还能工作但生成速度普遍下降10%到20%显存因为KV cache变大而明显升高。24GB单卡不量化根本塞不下32K以上的会话。还有一个容易忽略的问题长上下文输入下模型对中间部分信息的关注会衰减。这不是性能指标能直接反映的得靠多场景实测里的长文总结来观察。我的结论是性能层面别只看生成速度先定场景。如果做在线对话TTFT就是第一优先级如果做离线批处理吞吐和显存更关键如果只有单张卡14B Q4和7B FP16之间优先选稳定性更高的那一个。2.4 一份可直接复用的性能测试脚本顺手分享一段我当时用的压测脚本改改就能用import json, time, requests url http://localhost:8000/v1/chat/completions payload { model: qwen2.5-7b-instruct, messages: [{role: user, content: 请用200字介绍你的能力}], max_tokens: 200, temperature: 0.3, stream: True } start time.time() resp requests.post(url, jsonpayload, streamTrue) first True tokens 0 for line in resp.iter_lines(): if not line: continue if first: ttft time.time() - start first False tokens 1 total time.time() - start print(fTTFT: {ttft * 1000:.0f}ms, 生成速度: {tokens / max(total - ttft, 1e-6):.1f} tok/s)注意这里对流式接口做逐行解析TTFT取第一个chunk的到达时间生成速度用总token数除以扣除TTFT后的时间。脚本很糙但胜在透明团队评审时拿得出原始log比任何口头结论都管用。3. 指令遵循深测格式约束、长度约束与多条件组合的翻车现场3.1 为什么要把指令遵循单独拎出来测我见过太多团队选模型时只看“聪明不聪明”忽略“听不听话”。实际上到线上模型懂不懂知识往往不是问题会不会按规矩办事才是。做数据流水线的同学肯定懂模型输出里多了一句解释JSON解析就崩多给了一段Markdown表格提取就错位。指令遵循能力就是线上稳定性的隐形基石。业界有IFeval这类指令遵循基准但我不满足于跑现成的。它题目偏英文约束类型偏简单中文业务场景覆盖不够。所以我自建了一套测试集目标只有一个每条题目的成败都能被程序验证不靠人主观打分。3.2 测试集的设计思路与评分规则我设计了五类题目每类20条格式类要求只输出合法JSON、Markdown表格或列表多出任何解释文字一律判失败。长度类要求控制在20字内、40到60字、200字上下超出范围判失败。否定类明确要求不得出现某个词或某种句式出现即失败。角色类要求以特定身份客服、老师、面试官等口吻回答由程序抽取关键词加人工复核。多条件组合类一条指令里同时包含3个以上约束比如“用不超过50字、包含产品名和价格、且不要使用形容词”。执行方式每条题temperature设为0.3跑3次取通过率。通过率分“严格通过”3次跑全对和“宽松通过”3次里至少1次全对。两组数据都看因为线上每次调用都是一次抽签一次抽失败可能就是一次线上事故。我列几条典型题目你可以先感受下难度“输出一个JSON对象字段为name、age、skillsskills是数组不要输出任何其他内容。”“用不超过30个字解释什么是缓存禁止出现‘加速’这个词。”“生成一段50字左右的产品介绍必须包含‘轻量’和‘安全’两个词必须使用感叹号结尾。”看起来简单实测翻车率一点都不低。3.3 各模型的指令遵循表现与典型失败案例先看汇总数据模型格式类通过率长度类通过率否定类通过率多条件类通过率Qwen2.5-7B-Instruct82%55%88%45%Llama-3.1-8B-Instruct65%45%78%30%GLM-4-9B-Chat88%58%90%52%Qwen2.5-14B-Instruct93%72%95%70%DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B78%40%85%48%DeepSeek-V3API基线96%80%97%85%几个非常典型的发现值得展开说。第一长度类约束是重灾区。小模型几乎控制不好输出长度要么长篇大论要么两句话交差。原因其实在训练目标上——大多数模型只被训练成“把话说完”没有被训练成“按字数说话”。而且字数统计是中文特有难题模型分不清汉字和标点的计数方式更不会先规划输出结构再落笔。第二Llama-3.1-8B在初期测试里格式通过率一度只有30%后来发现是chat template的问题。llama.cpp的默认模板和我手动拼接的模板有细微差异换成官方模型自带的template后格式通过率直接回升到65%。这说明模板错误的杀伤力比想象大得多评测时不当回事上线时就等着挨打。第三DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B在“不要解释直接给答案”这类指令上经常翻车。因为它是思维链蒸馏模型天生爱把“思考过程”说出来。我让它“只输出JSON”时它偶尔会在JSON前面加一行“分析...”不影响人类阅读但程序解析直接崩。这类模型做推理任务很强但做严格结构化输出要格外小心。其实强行压也能压住比如在prompt尾部反复强调“不要任何前缀”但每多一道约束模型的遵循率就掉一截。提示指令遵循测试一定要让程序来判分不要靠肉眼。肉眼只会让你觉得“差不多还行”程序判分才能发现“差很远”。3.4 提高指令遵循率的几个实操技巧这次评测最大的收获不是我摸清了几个模型的性格而是沉淀出几条能立刻提升遵循率的技巧关键约束放开头和结尾。模型对长指令的注意力会衰减把最重要的约束在prompt首尾各强调一次翻车率能降一半。给正反例。在prompt里附一句“错误示例...正确示例...”小模型的格式稳定性能肉眼可见提升。拆分约束不要一次提五六条。3条以上时遵循率断崖式下跌能拆成两轮交互就拆。结构化输出优先用“只输出JSON”加schema描述而不是让模型自由发挥。这些技巧不是玄学本质是在适配模型的注意力机制和训练习惯。你越是用模型能理解的方式表达约束它就越不容易“自由发挥”。4. 多场景实测代码、写作、数据提取的真实工作流打分4.1 代码生成与SQL优化场景代码场景我做了三类题。第一类是标准函数编写。我给出一段需求描述和边界条件让模型写出完整可运行的Python函数再用单元用例跑分。比如“写一个并发安全的计数器类支持增量、查值和重置”这类题。这轮测试里DeepSeek-V3 API是绝对第一代码风格干净边界判断完整Qwen2.5-14B紧随其后7B模型能跑通主路径但边界处理明显粗糙。第二类是代码补全。给定半截代码上下文让模型续写20到50行。这个场景下7B和14B差距不大原因是补全任务对“局部理解”要求高不需要很强的全局推理。第三类是我个人最看重的真实SQL性能优化。我拿生产环境的慢查询给模型MySQL和Oracle两个版本都有要求给出优化后的SQL并解释为什么改、代价在哪。不出意外小模型给不出有深度的答案基本都是“加索引”“避免select *”这类万能回答没有针对性的执行计划分析。14B模型和DeepSeek API会先复述慢查询的执行计划指出全表扫描或隐式转换问题再给具体的改写方案。这个差距不是分数能完全量化的但落到工程里就是能不能直接落地的差别。4.2 长文本总结与内容创作场景这个场景核心看两件事信息保留率和平实自然度。信息保留率我用了很笨的方法给模型一篇3000字技术日志要求输出200字摘要并且必须包含我指定的三个关键指标。结果和指令遵循测试高度相关14B模型能准确带上三个指标7B经常漏掉一两个。内容创作则用三人盲评打分1到5分取平均。给你一组印象深刻的对比同一篇产品需求GLM-4-9B写的营销文案虽然约束都满足但内容明显“模板感”重Qwen2.5-14B写得自然很多句式有变化卖点也没有生硬堆砌。小模型还有一个通病长文写到中间会开始复读或者突然偏离主题。这个毛病在200字以内的短任务里基本看不出来一拉长就现原形。4.3 数据提取与结构化输出场景这是我最依赖指令遵循数据的场景。设计思路是给模型一堆非结构化日志文本、简历文本以及一段自然语言转SQL的需求要求输出为指定的JSON schema。评分标准很简单json.loads能直接解析字段对得上就算过解析抛异常直接零分。这个场景的成绩基本复刻了指令遵循测试的排名但有一个细节值得单独说DeepSeek-R1-Distill在这类任务上吃亏很明显因为它总想先在回答里解释一遍“我是这样提取的”再给结果。如果JSON不是回答的最后一个部分解析就会失败。解决方式也不难在prompt尾部加一句“你的回答必须以JSON开始不要包含任何其他字符”。但这句话必须写在最后写在中间被模型“遗忘”的概率很大。4.4 多轮对话与记忆保持场景最后是多轮对话。我设计了一个5轮交互第一轮告诉模型一个虚拟项目背景后面几轮反复追问细节。测试发现7B模型从第3轮开始就“失忆”会把项目名称说错14B模型能撑到第5轮API基线全程无压力。这个测试放到长上下文场景里更有意思把第一轮的内容放在第5轮之前很远的位置模型更容易忘。所以如果你的业务是多轮客服或对话式Agent选模型时别只看单轮能力一定要跑多轮压测。各场景打分汇总如下满分100场景Qwen2.5-7BGLM-4-9BQwen2.5-14BR1-Distill-14BDeepSeek-V3(API)代码生成7880908897SQL优化6070858295长文总结7482888593内容创作7080867691结构化提取8288927896多轮对话7280888695平均下来能看到14B在场景工作中几乎全面压过7B商用API依然是上限参考。R1-Distill在代码和SQL上并不输太多但在“稳定输出”类场景失分严重这类模型不太适合做面向程序的结构化接口。5. 评测避坑实录结果不一致时先查这四个地方5.1 采样参数不一致导致结果不可比我在第二轮测试时犯过一个低级错误测Qwen时用的是temperature 0.3测Llama时忘了改沿用默认的0.8。结果Llama的格式类分数低得离谱排查了半天才发现是参数问题。类似的不一致还有max_tokens设太小比如限制200个token但题目要求生成300字以上的内容模型被截断自然失败。统一参数是评测的基本功。temperature建议固定采样不开随机种子时要多跑几次取中位数。涉及“输出长度”的题max_tokens必须留足余量否则你测的根本不是模型能力而是截断位置。5.2 chat template与量化版本的坑这一节值得单独说我加起来踩了三次。第一次是手动拼prompt格式类分数差了近一半。第二次是量化对比一个模型用Q4_K_M另一个用FP16生成速度差了近两倍看起来“性能差距巨大”其实是量化标准不一致。第三次是模型版本问题同一系列的两个小版本行为有差异不锁版本等于白测。结论所有模型强制使用官方template对比时统一量化档位并锁死权重版本。任何评测报告里不写这三样的数据基本没法信。5.3 评测集污染与“刷榜”幻觉公开榜单的分数我会参考但从不直接拿来做选型。除了污染风险还有提示词敏感度问题——同一道题换个问法模型的正确率可能差20%以上。所以自建测试集时不抄公开题自己写业务相关的题目并且把同一测试点写成不同说法各测一遍。如果发现某个模型在自建测试集上表现和榜单严重不符先不要急着下“刷榜”结论大概率是领域偏移榜单题是英文常识题你测的是中文业务题模型在这两块的训练覆盖度本来就不一样。5.4 评分的主观性与脚本的偶发问题主观评分如果不做盲评很容易偏心我先知道这是“大模型输出”打分时就自动高抬贵手。修正方式是把模型名全部抹掉三人独立打分后再汇总。脚本偶发问题也不少长文本生成偶发超时导致误判为失败、并发压测时显存还没稳定就开始采样、模型预热不足导致首轮TTFT偏高。这些都是评测数据里最隐蔽的脏数据来源我的办法是保留每次请求的原始log评审时能回溯。把这次踩过的坑整理成一张速查表现象优先排查项我的处理某模型分数异常低采样参数、模板统一temperature0.3、强制官方模板性能差距过大量化档位不一致按同一量化标准复测榜单高分、实测拉胯领域偏移或测试集污染自建业务题复核首轮TTFT偏高模型未warmup先跑10个预热请求再采样6. 综合评分与选型建议按显存和业务场景直接抄作业6.1 加权评分与最终排名把三个维度加权算总分性能30%、指令遵循30%、多场景表现40%。为什么这样分配因为线上选型时跑不快、不听话、干不好活三个里任何一个出问题都是灾难但多场景表现直接对应业务完成度权重最高。模型性能得分指令遵循得分多场景得分加权总分Qwen2.5-14B-Instruct85908887.7GLM-4-9B-Chat80868182.3DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B78748479.2Qwen2.5-7B-Instruct82787678.4Llama-3.1-8B-Instruct78707072.4这里的分数是我按本次实测折算的不代表某个模型的绝对优劣而是代表“中文业务场景、单机部署、结构化输出优先”这组条件下谁更合适。换个场景排名会大变比如纯推理问答场景R1-Distill会明显上浮。6.2 不同硬件与业务类型的选型建议按我的实测结论分几种典型情况给建议8GB显存以下选Qwen2.5-7B-Instruct的Q4量化版并做好prompt约束。不要试图上9B或14B强行量化到4bit以下质量损失太大。24GB单卡、业务偏结构化输出首选Qwen2.5-14B-InstructQ4或AWQ指令遵循和场景分都是本地模型里的第一梯队。24GB单卡、业务偏深度推理可以考虑DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B但要接受它在严格JSON输出上偶尔多嘴需要加尾部reminder。预算允许、追求上限直接走商业API本地模型作为降级备份。实时对话服务优先TTFT低的7B模型配合流式输出体感差距不明显非要用大模型就上API。6.3 个人体会评测不能只做一次做完整轮评测我最大的体会是选型决策不能建立在一次评测上。模型更新很快量化方案和推理框架也在变三个月前的好选择现在可能已经被更好的方案替代。所以我把整套评测脚本留在了CI里每次换模型版本就重跑一遍数据沉淀到表格里评审时直接看。最后再分享一个小技巧评测数据不要只报平均数把每次请求的原始log按模型名分目录存好。换人复盘、领导质疑、模型换代回归测试时有原始log在所有结论都能被重新核验。这比任何精妙的评分公式都更能让评测结果站得住脚。 
长河君 · 2026/10/28 18:06:57 · 阅读 1.2k 开源大模型选型实测：性能、指令遵循与多场景应用全记录
最近我一直在做一件事给团队做AI模型选型顺手把几款主流开源模型按自己的标准完整实测了一遍。评测方向就是标题里写的三件事——性能、指令遵循、多场景实测合在一起是一个AI模型的综合能力。原因很简单光看榜单和宣传文案根本不够跑分高的模型接进业务后不一定好用输出格式乱、指令执行打折、长文本生成跑题这些问题只有自己跑过才清楚。这篇文章是我这次完整评测过程的记录包含评测方案怎么设计、关键数据怎么解读、我踩过哪些坑以及最后怎么基于实测结果给团队交差。适合的人很明确正在做模型选型的技术负责人、准备本地部署AI模型的开发者、以及被各种“AI跑分”忽悠过的同学。我会尽量把每个判断依据讲清楚让你看完能把整套评测方法直接搬回去用。1. 选型逼出来的评测方案三个维度怎么定、模型怎么选1.1 为什么不能直接照抄榜单分数先说说这次评测的起因。我在给一个实际项目做技术选型项目里涉及大量结构化输出、代码辅助和中文内容处理需要从一堆开源模型里挑一两个当主力。一开始我的习惯是看榜单——OpenCompass、LMSYS Chatbot Arena这类评测排行榜哪个分数高选哪个。但真正把“高分模型”接进来之后问题很快就暴露了。最典型的一个场景我让它输出一段严格JSON格式的数据它经常在JSON外面加一段解释性的废话导致下游解析直接报错。跑分榜单不会告诉你这些因为榜单测的是“你知道不知道答案”测不出“你会不会照着要求办事”。后来我又查了一些资料发现榜单分数的水分比想象中大。一部分高分可能来自评测集污染模型在训练阶段就见过评测题目考场上自然拿高分更重要的是大多数公开榜单测的是单点能力上限脱离真实使用场景。所以我定了两个原则第一用自己构造的测试集不用公开榜单题第二评测必须围绕实际业务里真正会用到的能力不能只测“知识量”。1.2 三个核心维度的定义性能、指令遵循、多场景这次评测我选了三个维度分别回答三个问题性能模型部署之后的成本与响应能力。具体看首字延迟TTFT、生成速度、并发吞吐、显存占用、长上下文衰减。这决定你能不能扛住线上流量用户的“卡不卡”体验也由它决定。指令遵循模型能不能精确执行用户给出的约束。比如“只输出JSON”、“不要出现某个词”、“控制在100字以内”、“必须按特定顺序给出内容”。结构化输出和自动化流程靠的就是这些约束。多场景实测模型在真实任务中的完成质量。我挑了代码生成、SQL优化、内容总结、文案创作、数据提取、多轮对话六类场景模拟实际工作流测的是综合完成度。这三个维度不是互相独立的。指令遵循差的模型代码场景里输出格式就乱性能差的模型长文档场景下体验就崩。但分开测能帮我在选型时快速定位问题出在哪一环。1.3 参评模型清单与评测环境这次参评的模型分两拨。第一拨是本地部署的开源权重模型Qwen2.5-7B-Instruct、GLM-4-9B-Chat、Llama-3.1-8B-Instruct、Qwen2.5-14B-Instruct、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B。第二拨是商业API基线DeepSeek-V3和GLM-4系列API用来衡量“不计成本时能达到什么水平”。评测环境是单台双卡RTX 4090 24GB服务器64核CPU512GB内存系统Ubuntu 22.04。推理框架用了三个llama.cpp测消费级场景下的单流延迟vLLM测线上服务的吞吐与并发OpenCompass做标准benchmark参考。所有模型统一从官方仓库拉取权重统一使用官方chat template量化格式按场景分别说明。选这些模型不追求“全网最全”而是覆盖团队最常纠结的几条路线7B级别是8GB显卡的下限9B到14B是24GB单卡的甜点商业API是预算充足时的上限。这样评测完的结论可以直接落到选型决策上而不是测了一堆永远用不上的冷门模型。2. 性能实测TTFT、吞吐、显存数据到底该怎么看2.1 性能指标与测法先交代指标定义不然数据没有意义。TTFTTime to First Token从你发出请求到模型吐出第一个token的时间。用户体感里的“快”和“慢”绝大部分由它决定而不是后面的生成速度。打个比方去餐厅吃饭TTFT是菜端上桌的时间生成速度是你吃饭的速度前者决定你会不会等烦。生成速度每秒生成多少tokentokens/s。决定一篇长文的等待时间。吞吐同一时刻处理多个请求时系统整体每秒生成的token数。这是线上服务的核心指标单流再快并发一上来就瘫也没用。显存峰值模型权重加KV cache加激活值占用的显存。决定你需要买什么样的卡能不能塞进现有资源。测法要固定。输入统一是2000 token的中文业务文档输出限长200 token采样温度设为0.3每个模型连续跑10次取中位数避免抖动。并发吞吐用vLLM起服务batch并发8压测5分钟取稳定段的数据。这里有个关键点性能对比必须在相同条件下进行。我把所有开源模型先统一用FP16跑一轮14B模型单卡放不下单独说明用Q4量化或双卡切分的结果绝不把不同量化档位混在一起比。2.2 单卡实测数据与初步结论直接上数据单卡RTX 4090统一FP16输入2000 token输出限制200 token模型TTFT中位数生成速度峰值显存Qwen2.5-7B-Instruct约180ms约55 tok/s15.8GBLlama-3.1-8B-Instruct约200ms约48 tok/s16.8GBGLM-4-9B-Chat约220ms约44 tok/s19.6GBDeepSeek-R1-Distill-Qwen-14BQ4_K_M约300ms约35 tok/s11.4GBQwen2.5-14B-InstructQ4_K_M约280ms约37 tok/s10.8GB再补一张vLLM并发吞吐的数据batch并发8跑稳定后取均值模型生成吞吐tok/s可承受并发参考Qwen2.5-7B-Instruct约42030Llama-3.1-8B-Instruct约35025GLM-4-9B-Chat约30020Qwen2.5-14B-InstructQ4约26018DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14BQ4约23016先看第一张表。7B和8B在延迟和速度上没有质的差别Qwen2.5-7B略快这跟它的模型规模和推理框架的算子适配都有关。GLM-4-9B的速度最慢但注意它的实际参数量接近9B激活参数量也不小显存占用明显比7B高出一截。14B模型在Q4下也能跑到36 tok/s左右这个速度做实时对话、代码补全都够用做大批量离线生成会稍微吃力。2.3 长上下文与并发场景下的性能衰减性能指标在长上下文下会大变样。我把输入分别拉长到8K、16K、32K再测现象很典型8K以内TTFT增长平缓各模型都能正常应对。16K之后TTFT开始明显上涨因为prefill阶段要处理更多token显卡的计算瓶颈暴露出来。32K时标称128K上下文的几个模型确实还能工作但生成速度普遍下降10%到20%显存因为KV cache变大而明显升高。24GB单卡不量化根本塞不下32K以上的会话。还有一个容易忽略的问题长上下文输入下模型对中间部分信息的关注会衰减。这不是性能指标能直接反映的得靠多场景实测里的长文总结来观察。我的结论是性能层面别只看生成速度先定场景。如果做在线对话TTFT就是第一优先级如果做离线批处理吞吐和显存更关键如果只有单张卡14B Q4和7B FP16之间优先选稳定性更高的那一个。2.4 一份可直接复用的性能测试脚本顺手分享一段我当时用的压测脚本改改就能用import json, time, requests url http://localhost:8000/v1/chat/completions payload { model: qwen2.5-7b-instruct, messages: [{role: user, content: 请用200字介绍你的能力}], max_tokens: 200, temperature: 0.3, stream: True } start time.time() resp requests.post(url, jsonpayload, streamTrue) first True tokens 0 for line in resp.iter_lines(): if not line: continue if first: ttft time.time() - start first False tokens 1 total time.time() - start print(fTTFT: {ttft * 1000:.0f}ms, 生成速度: {tokens / max(total - ttft, 1e-6):.1f} tok/s)注意这里对流式接口做逐行解析TTFT取第一个chunk的到达时间生成速度用总token数除以扣除TTFT后的时间。脚本很糙但胜在透明团队评审时拿得出原始log比任何口头结论都管用。3. 指令遵循深测格式约束、长度约束与多条件组合的翻车现场3.1 为什么要把指令遵循单独拎出来测我见过太多团队选模型时只看“聪明不聪明”忽略“听不听话”。实际上到线上模型懂不懂知识往往不是问题会不会按规矩办事才是。做数据流水线的同学肯定懂模型输出里多了一句解释JSON解析就崩多给了一段Markdown表格提取就错位。指令遵循能力就是线上稳定性的隐形基石。业界有IFeval这类指令遵循基准但我不满足于跑现成的。它题目偏英文约束类型偏简单中文业务场景覆盖不够。所以我自建了一套测试集目标只有一个每条题目的成败都能被程序验证不靠人主观打分。3.2 测试集的设计思路与评分规则我设计了五类题目每类20条格式类要求只输出合法JSON、Markdown表格或列表多出任何解释文字一律判失败。长度类要求控制在20字内、40到60字、200字上下超出范围判失败。否定类明确要求不得出现某个词或某种句式出现即失败。角色类要求以特定身份客服、老师、面试官等口吻回答由程序抽取关键词加人工复核。多条件组合类一条指令里同时包含3个以上约束比如“用不超过50字、包含产品名和价格、且不要使用形容词”。执行方式每条题temperature设为0.3跑3次取通过率。通过率分“严格通过”3次跑全对和“宽松通过”3次里至少1次全对。两组数据都看因为线上每次调用都是一次抽签一次抽失败可能就是一次线上事故。我列几条典型题目你可以先感受下难度“输出一个JSON对象字段为name、age、skillsskills是数组不要输出任何其他内容。”“用不超过30个字解释什么是缓存禁止出现‘加速’这个词。”“生成一段50字左右的产品介绍必须包含‘轻量’和‘安全’两个词必须使用感叹号结尾。”看起来简单实测翻车率一点都不低。3.3 各模型的指令遵循表现与典型失败案例先看汇总数据模型格式类通过率长度类通过率否定类通过率多条件类通过率Qwen2.5-7B-Instruct82%55%88%45%Llama-3.1-8B-Instruct65%45%78%30%GLM-4-9B-Chat88%58%90%52%Qwen2.5-14B-Instruct93%72%95%70%DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B78%40%85%48%DeepSeek-V3API基线96%80%97%85%几个非常典型的发现值得展开说。第一长度类约束是重灾区。小模型几乎控制不好输出长度要么长篇大论要么两句话交差。原因其实在训练目标上——大多数模型只被训练成“把话说完”没有被训练成“按字数说话”。而且字数统计是中文特有难题模型分不清汉字和标点的计数方式更不会先规划输出结构再落笔。第二Llama-3.1-8B在初期测试里格式通过率一度只有30%后来发现是chat template的问题。llama.cpp的默认模板和我手动拼接的模板有细微差异换成官方模型自带的template后格式通过率直接回升到65%。这说明模板错误的杀伤力比想象大得多评测时不当回事上线时就等着挨打。第三DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B在“不要解释直接给答案”这类指令上经常翻车。因为它是思维链蒸馏模型天生爱把“思考过程”说出来。我让它“只输出JSON”时它偶尔会在JSON前面加一行“分析...”不影响人类阅读但程序解析直接崩。这类模型做推理任务很强但做严格结构化输出要格外小心。其实强行压也能压住比如在prompt尾部反复强调“不要任何前缀”但每多一道约束模型的遵循率就掉一截。提示指令遵循测试一定要让程序来判分不要靠肉眼。肉眼只会让你觉得“差不多还行”程序判分才能发现“差很远”。3.4 提高指令遵循率的几个实操技巧这次评测最大的收获不是我摸清了几个模型的性格而是沉淀出几条能立刻提升遵循率的技巧关键约束放开头和结尾。模型对长指令的注意力会衰减把最重要的约束在prompt首尾各强调一次翻车率能降一半。给正反例。在prompt里附一句“错误示例...正确示例...”小模型的格式稳定性能肉眼可见提升。拆分约束不要一次提五六条。3条以上时遵循率断崖式下跌能拆成两轮交互就拆。结构化输出优先用“只输出JSON”加schema描述而不是让模型自由发挥。这些技巧不是玄学本质是在适配模型的注意力机制和训练习惯。你越是用模型能理解的方式表达约束它就越不容易“自由发挥”。4. 多场景实测代码、写作、数据提取的真实工作流打分4.1 代码生成与SQL优化场景代码场景我做了三类题。第一类是标准函数编写。我给出一段需求描述和边界条件让模型写出完整可运行的Python函数再用单元用例跑分。比如“写一个并发安全的计数器类支持增量、查值和重置”这类题。这轮测试里DeepSeek-V3 API是绝对第一代码风格干净边界判断完整Qwen2.5-14B紧随其后7B模型能跑通主路径但边界处理明显粗糙。第二类是代码补全。给定半截代码上下文让模型续写20到50行。这个场景下7B和14B差距不大原因是补全任务对“局部理解”要求高不需要很强的全局推理。第三类是我个人最看重的真实SQL性能优化。我拿生产环境的慢查询给模型MySQL和Oracle两个版本都有要求给出优化后的SQL并解释为什么改、代价在哪。不出意外小模型给不出有深度的答案基本都是“加索引”“避免select *”这类万能回答没有针对性的执行计划分析。14B模型和DeepSeek API会先复述慢查询的执行计划指出全表扫描或隐式转换问题再给具体的改写方案。这个差距不是分数能完全量化的但落到工程里就是能不能直接落地的差别。4.2 长文本总结与内容创作场景这个场景核心看两件事信息保留率和平实自然度。信息保留率我用了很笨的方法给模型一篇3000字技术日志要求输出200字摘要并且必须包含我指定的三个关键指标。结果和指令遵循测试高度相关14B模型能准确带上三个指标7B经常漏掉一两个。内容创作则用三人盲评打分1到5分取平均。给你一组印象深刻的对比同一篇产品需求GLM-4-9B写的营销文案虽然约束都满足但内容明显“模板感”重Qwen2.5-14B写得自然很多句式有变化卖点也没有生硬堆砌。小模型还有一个通病长文写到中间会开始复读或者突然偏离主题。这个毛病在200字以内的短任务里基本看不出来一拉长就现原形。4.3 数据提取与结构化输出场景这是我最依赖指令遵循数据的场景。设计思路是给模型一堆非结构化日志文本、简历文本以及一段自然语言转SQL的需求要求输出为指定的JSON schema。评分标准很简单json.loads能直接解析字段对得上就算过解析抛异常直接零分。这个场景的成绩基本复刻了指令遵循测试的排名但有一个细节值得单独说DeepSeek-R1-Distill在这类任务上吃亏很明显因为它总想先在回答里解释一遍“我是这样提取的”再给结果。如果JSON不是回答的最后一个部分解析就会失败。解决方式也不难在prompt尾部加一句“你的回答必须以JSON开始不要包含任何其他字符”。但这句话必须写在最后写在中间被模型“遗忘”的概率很大。4.4 多轮对话与记忆保持场景最后是多轮对话。我设计了一个5轮交互第一轮告诉模型一个虚拟项目背景后面几轮反复追问细节。测试发现7B模型从第3轮开始就“失忆”会把项目名称说错14B模型能撑到第5轮API基线全程无压力。这个测试放到长上下文场景里更有意思把第一轮的内容放在第5轮之前很远的位置模型更容易忘。所以如果你的业务是多轮客服或对话式Agent选模型时别只看单轮能力一定要跑多轮压测。各场景打分汇总如下满分100场景Qwen2.5-7BGLM-4-9BQwen2.5-14BR1-Distill-14BDeepSeek-V3(API)代码生成7880908897SQL优化6070858295长文总结7482888593内容创作7080867691结构化提取8288927896多轮对话7280888695平均下来能看到14B在场景工作中几乎全面压过7B商用API依然是上限参考。R1-Distill在代码和SQL上并不输太多但在“稳定输出”类场景失分严重这类模型不太适合做面向程序的结构化接口。5. 评测避坑实录结果不一致时先查这四个地方5.1 采样参数不一致导致结果不可比我在第二轮测试时犯过一个低级错误测Qwen时用的是temperature 0.3测Llama时忘了改沿用默认的0.8。结果Llama的格式类分数低得离谱排查了半天才发现是参数问题。类似的不一致还有max_tokens设太小比如限制200个token但题目要求生成300字以上的内容模型被截断自然失败。统一参数是评测的基本功。temperature建议固定采样不开随机种子时要多跑几次取中位数。涉及“输出长度”的题max_tokens必须留足余量否则你测的根本不是模型能力而是截断位置。5.2 chat template与量化版本的坑这一节值得单独说我加起来踩了三次。第一次是手动拼prompt格式类分数差了近一半。第二次是量化对比一个模型用Q4_K_M另一个用FP16生成速度差了近两倍看起来“性能差距巨大”其实是量化标准不一致。第三次是模型版本问题同一系列的两个小版本行为有差异不锁版本等于白测。结论所有模型强制使用官方template对比时统一量化档位并锁死权重版本。任何评测报告里不写这三样的数据基本没法信。5.3 评测集污染与“刷榜”幻觉公开榜单的分数我会参考但从不直接拿来做选型。除了污染风险还有提示词敏感度问题——同一道题换个问法模型的正确率可能差20%以上。所以自建测试集时不抄公开题自己写业务相关的题目并且把同一测试点写成不同说法各测一遍。如果发现某个模型在自建测试集上表现和榜单严重不符先不要急着下“刷榜”结论大概率是领域偏移榜单题是英文常识题你测的是中文业务题模型在这两块的训练覆盖度本来就不一样。5.4 评分的主观性与脚本的偶发问题主观评分如果不做盲评很容易偏心我先知道这是“大模型输出”打分时就自动高抬贵手。修正方式是把模型名全部抹掉三人独立打分后再汇总。脚本偶发问题也不少长文本生成偶发超时导致误判为失败、并发压测时显存还没稳定就开始采样、模型预热不足导致首轮TTFT偏高。这些都是评测数据里最隐蔽的脏数据来源我的办法是保留每次请求的原始log评审时能回溯。把这次踩过的坑整理成一张速查表现象优先排查项我的处理某模型分数异常低采样参数、模板统一temperature0.3、强制官方模板性能差距过大量化档位不一致按同一量化标准复测榜单高分、实测拉胯领域偏移或测试集污染自建业务题复核首轮TTFT偏高模型未warmup先跑10个预热请求再采样6. 综合评分与选型建议按显存和业务场景直接抄作业6.1 加权评分与最终排名把三个维度加权算总分性能30%、指令遵循30%、多场景表现40%。为什么这样分配因为线上选型时跑不快、不听话、干不好活三个里任何一个出问题都是灾难但多场景表现直接对应业务完成度权重最高。模型性能得分指令遵循得分多场景得分加权总分Qwen2.5-14B-Instruct85908887.7GLM-4-9B-Chat80868182.3DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B78748479.2Qwen2.5-7B-Instruct82787678.4Llama-3.1-8B-Instruct78707072.4这里的分数是我按本次实测折算的不代表某个模型的绝对优劣而是代表“中文业务场景、单机部署、结构化输出优先”这组条件下谁更合适。换个场景排名会大变比如纯推理问答场景R1-Distill会明显上浮。6.2 不同硬件与业务类型的选型建议按我的实测结论分几种典型情况给建议8GB显存以下选Qwen2.5-7B-Instruct的Q4量化版并做好prompt约束。不要试图上9B或14B强行量化到4bit以下质量损失太大。24GB单卡、业务偏结构化输出首选Qwen2.5-14B-InstructQ4或AWQ指令遵循和场景分都是本地模型里的第一梯队。24GB单卡、业务偏深度推理可以考虑DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B但要接受它在严格JSON输出上偶尔多嘴需要加尾部reminder。预算允许、追求上限直接走商业API本地模型作为降级备份。实时对话服务优先TTFT低的7B模型配合流式输出体感差距不明显非要用大模型就上API。6.3 个人体会评测不能只做一次做完整轮评测我最大的体会是选型决策不能建立在一次评测上。模型更新很快量化方案和推理框架也在变三个月前的好选择现在可能已经被更好的方案替代。所以我把整套评测脚本留在了CI里每次换模型版本就重跑一遍数据沉淀到表格里评审时直接看。最后再分享一个小技巧评测数据不要只报平均数把每次请求的原始log按模型名分目录存好。换人复盘、领导质疑、模型换代回归测试时有原始log在所有结论都能被重新核验。这比任何精妙的评分公式都更能让评测结果站得住脚。