本地大模型之路（一）：大模型的是什么、为什么以及怎么选

契机

M4 Mac mini 的发布，结合国补可以说掀起了一股购机潮。16GB 起步的内存、3500 元的价格加上新模具，笔者也忍不住购入了一台。

苹果之所以大发善心，让 Mac mini 从 16GB 内存起跳，其中一个重要的原因就是 Apple Intelligence。不少人会有一个误解：苹果不是外包大模型给 OpenAI 了吗，为什么需要端上计算？实际上大部分 Apple Intelligence 的应用都是苹果自研的模型¹，其他提供方的定位更像是搜索引擎。

参照苹果基座大模型（AFM）的论文²的架构图，Apple Intelligence 大致分为两部分：

• 端上模型（AFM-on-device），约 2.73B 的模型，经过混合精度的量化，能够在 Apple Neural Engine 上运行（这里我们记住量化和能在 ANE 上运行，后面再详细展开）。
• 云端模型（AFM-server），未知参数量，运行在 Apple silicon 服务器上，并通过隐私云计算（Private Cloud Compute）提供隐私安全保证。更多 PCC 相关设计请参照博客³。注意所有第三方模型服务都是运行在 PCC 之外的，因此随着苹果服务端模型能力的提升，使用其提供的服务是更好的选择。

以这个 2.73B 的模型为例，经过量化之后每个权重大概是 3.5 bits，那么运行时需要占用的统一内存为 2.73*3.5/8=1.19 GB，这还仅仅是一个语言模型，不同场景可能还有专有的多模态模型，因此常驻几 GB 的内存如果还是默认 8 GB 的运行环境，实在不能说是「为 Apple 智能准备好」。

随着 DeepSeek v2、Qwen-2.5、Llama-3.3 等开源模型的发布，开源模型的部分能力逐渐持平甚至超过 gpt-4o，Local LLM 社区也掀起一股又一股热潮。虽然各家旗舰模型基本在千亿（100B）左右规模，合理量化下消费级单机设备很难跑得动，但 5B 左右的小语言模型（SLM）或者多模态模型也是进展喜人，同样值得我们关注。

下图是来自 Qwen-2.5 的博客⁴，MMLU 能达到 65 分以上的模型尺度越来越小。

另有研究⁵发现，几乎每隔 3.3 个月，模型能力密度会翻倍，即能在更小的尺度下压缩更多的知识。

为什么我们需要本地大模型

读到这里，有很多人会有疑问：厂商提供的模型服务好用、后期有保证、价格便宜甚至免费，为什么还会有部署本地大模型这种需求？

这个问题和在家里自建服务、NAS、甚至服务器非常类似，但还是有些不太一样的地方：

隐私？

可能有人觉得自己本地的项目、知识库是自己的固有 IP，接入外部大模型有隐私问题。这个问题是存在的，但是非常少。

实话说，在当前阶段，用户输入数据不再是这些头部大模型公司训练数据的可靠来源，为了解决复杂的推理任务它们甚至更倾向于使用合成数据；如果是出于避免广告追踪的目的，使用手机厂商封装的第三方服务，这些模型服务提供方大概率也无法追踪到个人。

但是和智能音箱的语音交互、NAS 上的个人相册、家里的监控录像一样，这些数据也足够构成部署一个本地模型来处理的理由。

好玩！

是的，relax，除非你是买了几台 Mac mini 用雷雳口连接组集群的狂热爱好者，抑或是 4 路 4090 的「国家电网合作伙伴」，那你完全可以把本地部署大模型当成一种纯粹的挑战和娱乐。

它和其他自建服务一样，可能有一定的上手门槛和维护成本（这里不完全对，大模型存在的意义就是解决问题的门槛变得非常低），但是真的可以很有乐趣。比如我有这样几个想法，虽然没有时间，一定可以用大模型实现：

• 语音家居自动化：现在语音助手只能开关调整状态，还是非常初级。本质上它们都还是关键词匹配，没办法理解用户指令。本地 LLM 可以理解诸如「每周六 12 点如果家里只有一个人就关上窗帘」这样的复杂指令，并输出可供 Home Assistant 执行的自动化服务。
• 本地 RSS 过滤：基于用户设定的兴趣，通过正文和摘要过滤 RSS feed 相关内容，这个用来筛 arxiv 文章感觉很有用。
• 简易的猫粮投喂：定时取拍喂食器的摄像头图像，给多模态模型分析是否有猫粮，如果没有就投喂，彻底告别那些带着摄像头、溢价高、有隐私问题还可能随时跑路的产品。

这里就需要大家大开脑洞。幸运的是，因为大模型的通用性非常好，我们也不再需要精调、训练、阅读年久失修的部署文档，完成这样的工程甚至不停求助 API 模型就可以。

除此之外还有更高阶的玩法。得益于开源模型的涌现，我们可以操作模型的权重得到更有意思的输出：

• 模型融合：通过 mergekit⁶融合系列模型的参数，得到更强大的模型。听上去很不靠谱，但实际上不少公司模型训练中和社区模型是这么产生的。比如你可以平均一下 Qwen-Coder 和 Qwen-Math，很可能得到一个代码和数学都不错的模型。下图中 mergekit-community/QwQ-32B-Preview-Instruct-Coder 就是由三个模型融合得到的。

• 特征增强（feature steering）：来自 Anthropic 对 Sonnet 的可解释性研究⁷，通过加强特定特征，改变模型的输出行为。比如下图加强「金门大桥」十倍之后模型自我认知变成了「金门大桥」而不需要提示词辅助。

• 模型越狱：厂商发布的大模型一般经过了安全对齐导致某些方面能力不足，比如创造性。可以通过一定的训练重新矫正相关行为。

同时不得不提到开源社区的活跃同时带来了多方面的进步，我们不仅有了更好的训练、推理工具，也带了模型技术上的迭代。例如现在最常用的长序列扩展方法 NTK aware scaling，是作者在研究 SuperHot⁸的时候偶然发现，相关内容直接发布在 r/LocalLLaMA 中。

选择什么大模型

好了，我们打开 HuggingFace 开始挑选心爱的模型，结果一下子被这浩如烟海的模型整出选择恐惧症了。好在 HuggingFace 贴心地给了我们一个 2024 年开源模型总结⁹，这里你可以看到最受大家喜爱的一批模型：

厂商的模型命名确实是非常值得吐槽，连 OpenAI 这些搞 to C 的产品名称也经常让人一头雾水。从上面的图里，我们简单认识一下这些命名规则：

• 模型名和版本号：例如 Qwen-2.5、Llama-3.1，一般来说是越大越好
• 模型参数量：1.5B、7B、70B 等等，可以看到大多数下载都是 10B 一下的模型，也是消费级显卡能跑起来的模型大小，同样也是越大越好
• 是否经过对话对齐：一般带 Chat/Instruct 的模型是能进行对话的，Base 模型只能做补全任务
• 特殊能力：Coder/Code 经过代码加训，Math 经过数学增强等等
• 多模态：Vision 或者 VL 代表具有视觉能力，Audio 能进行音频处理等等
• 模型（量化）格式：GGUF、AWQ、GPTQ 等等，为了节省显存进行了量化

从这些命名中我们大致能定位到自己想要的模型。但是另外值得注意的是模型支持的语言——并不是所有开源模型都像 ChatGPT 一样能做到几乎支持所有语言，比如 Llama 就不支持中文。尽管这些模型是能够进行多语言对话的，但是能力会相较于支持的语言有所降低。

模型能力是我们选择模型的第一指标，但是什么是模型能力？它和什么因素相关？

什么决定模型能力？

根据传统的训练 Scaling Laws，模型训练的 loss 直接和训练的计算量相关（包括模型参数大小、训练的数据量），当 loss 降低到一定程度，模型会出现「涌现行为」，即在任务中的准确性有突然的提升。

我们可以直观理解为「脑子越大、书读越多，成绩越好」，并会在某个时刻突然「开窍」了。以 Qwen 为例：

• Qwen-1.5-72B 训练了 3T tokens，Qwen-2.5-72B 训练了 18T tokens¹⁰，后者效果自然会更好
• Qwen-32B 一定会显著好于 Qwen-7B，但是再往上 Qwen-72B 对于特定应用场景的相对提升可能变小了

各家卷训练算力逐渐饱和之后，目前还有类似 o1 、开源的 QwQ 这样的模型，会主动进行更多的推理，提高模型能力。我们可以直观理解成「思考越多，成绩越好」。当然我们不用这些推理模型，使用思维链提示、多数投票采样，也能达到类似的效果。

模型能力=榜单成绩？

这个问题反映出一个大模型领域评估的难题——如何正确衡量模型的效果。在展开之前，我的回答是：大多数情况下可以，但是请以实际测试为准。

跟人类的考试一样，大模型的测试也分为这些题型：

• 客观题：比如知识类的多项选择题；数学、编程题，有明确的答案或者可以验证结果。
• 主观题：没有标准答案，比如多轮对话、创意写作、安全性评估等等。需要使用模型（比如 gpt-4o）或者人类评估。

事实上大部分论文、榜单比的基本是客观题型，比如最常见的 MMLU （Massive Multitask Language Understanding）的样题如下：

Question: In 2016, about how many people in the United States were homeless?
A. 55,000
B. 550,000
C. 5,500,000
D. 55,000,000
Answer: B

对于对话模型，模型会看到除答案以外的部分，评估正确生成答案的准确率。显然这个和我们实际使用场景是有一定的偏差。除非你用大模型做作业。

另一方面，大多数榜单题目是开源并且存在已久，模型开发者不管是有意无意都很难避免数据泄露、榜单过拟合的问题。但是话说回来，如果一个模型在各个榜单上都刷很高，那么它大概率有两把刷子。同时也有部分榜单是通过人类评估、题目闭源或者随时间变化，是否意味着完全公正呢？多数情况下是的，但还是有榜单优化的方法能够涨点。

那么我们可以从哪些维度去评价模型能力呢？以 Llama3¹¹的后训练指标为例：

• 知识性、指令跟随通用指标：后者即模型「听话」程度
• 数学推理
• 代码
• 多语言
• 工具使用：模型调用外部接口
• 长文本：处理长段的文本输入输出

有哪些榜单可以参考？

Open LLM Leaderboard

Open LLM Leaderboard 是 HuggingFace 推出的公开可复现的开源大模型榜单，主要评价指标几经迭代，目前都是一些比较难的评测作为参考，比如 GPQA（博士水平的物化生），因此得分比较低是正常的。

我们如果选择 For Consumers/Mid-range 和 Only Official Providers 可以过滤出比较适合家用的官方提供的模型，当然选择社区提供的其他精调或者融合模型也可以，但是要注意是否有可用的量化版本下载。

Chatbot Arena

由 LMSYS 的真人盲选榜单，由于其特殊性也是各家刷榜和 PR 的主要目标和来源。不过能筛选的维度比较少，而且位于前列的基本是闭源模型。不过值得注意的事，尽管由于其机制，刷榜变得困难但也并非不可能，可以作为挑选模型的辅助指标。

LiveBench

每月都会更新题目、每半年完整刷新，以防止数据泄露和主观评估设计的榜单。以代码能力，目前的排名为：

司南 OpenCompass

开源评估工具、中英闭源评测集榜单，问题是模型比较少、前面也都是闭源模型。

是否该选择多模态或者推理模型？

多模态模型的选择同样很多，但是不一定有很好的推理框架支持。不过乐观预计在 2025 年我们会有更多开源的多模态模型，真正用一个模型推理所有家用场景。

推理模型开源的目前可选的大概只有 QwQ-32B-preview，不过这类模型有个缺点就是会无法控制地输出长段思考（废话），很有意思但是会非常耗时。

模型大小选择

这个问题和想要解决什么任务、需要多少序列长度、能接受多少延迟等等都有关系。当然和我们有什么硬件的关系是最密切的。大致上可以有这样一个模糊的印象：

• 小规模（~<5B）：典型如 Gemma2-2B、 Llama3.2-3B、Qwen2.5-Coder-3B，基本的语言理解、摘要总结等入门级别任务。
• 中等规模（~10B）：典型大小 7B、14B，简单的编程任务和逻辑推理任务。
• 中上规模（~30B）：典型如 Qwen-32B-Coder，已经能接近市面最好的模型的编程能力了，而且 Q4 量化之后在 16GB 左右，也算是接近消费级设备上限的甜品尺寸。
• 旗舰型（>70B）：基本是各家最好的模型，不过注意有一类特殊的 MoE 模型，在比较性能的时候通常用激活参数，比如 DeepSeek-V2，激活参数 21B，但是全部参数是 236B，然而推理一般是需要全部加载到内存中的，实际上很难跑到消费级设备上。

模型选择还涉及到模型瓶颈、硬件、量化、推理引擎等等更复杂的知识，这我们会在后面的文章中详细介绍。

欢迎在评论区分享你在用的模型和使用场景 😀！

扩展阅读：译文 | 百舸争流，能者自渡：本地大语言模型（LLM）那些事

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