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参数规模与模型能力

参数规模（B = Billion/十亿）代表模型的复杂度和学习能力，参数越多，通常理解和生成能力越强。

•  1.5B - 14B：轻量级模型，适合基础任务（文本生成、简单问答）。

•  32B - 70B：中等规模，平衡性能与资源消耗，适合复杂任务（逻辑推理、代码生成）。

本地部署后跑的就是本地算力了，叠加知识库，可以实现内部的资料对话式查询，资料不上网，更加安全可靠。不同模型需要的电脑配置，以下可供参考：

• 1.5B：CPU最低4核，内存8GB+，硬盘icon3GB+存储空间，显卡icon非必需，若GPU加速可选4GB+显存，适合低资源设备部署等场景。

• 7B：CPU 8核以上，内存16GB+，硬盘8GB+，显卡推荐8GB+显存，可用于本地开发测试等场景。

• 8B：硬件需求与7B相近略高，适合需更高精度的轻量级任务。

• 14B：CPU 12核以上，内存32GB+，硬盘15GB+，显卡16GB+显存，可用于企业级复杂任务等场景。

• 32B：CPU 16核以上，内存64GB+，硬盘30GB+，显卡24GB+显存，适合高精度专业领域任务等场景。

• 70B：CPU 32核以上，内存128GB+，硬盘70GB+，显卡需多卡并行，适合科研机构等进行高复杂度生成任务等场景。

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