国产大模型轻量部署实测报告：推理速度 × 内存占用 × 精度表现全维度对比与趋势解析

一、国产大模型部署实测为何重要？

国产大模型从模型能力突破 → 私有化部署 → 多端落地的演进路径正在加速，但我们发现一个核心问题：

很多人“能把模型部署起来”，却无法回答一句关键的问题：“它跑得怎么样？”

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✅ 真实落地 ≠ 能加载成功，而是：

• 能否在本地设备快速响应？
• 能否在有限显存下稳定运行？
• 模型回答是否足够准确 / 有效 / 可用？
• 推理是否能控资源、可测量、可对比？

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部署国产大模型，不该是黑盒式的“跑通就完了”，而是要：

用数据说话，用实测驱动优化，构建一套模型部署性能评估标准体系。

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二、实测对象与平台概况

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✅ 实测对象模型

我们选取了当前国产大模型中最具代表性、具备轻量部署能力的几个模型