可以说,自托管人工智能领域正在蓬勃发展。专有巨头仍在基准测试中占据主导地位,但 DeepSeek R1、Mistral Small 3.1 和 JetMoE 等开源模型的性能令人印象深刻,而且成本往往很低。以下是对现有产品的详细介绍,以及哪种型号最适合你的下一个项目。
自托管 "的真正含义
自托管人工智能模型可在本地部署--您可以下载权重,在自己的硬件上运行推理,并控制从延迟到数据隐私的一切。这与调用远程 API 形成鲜明对比,在远程 API 中,您需要按令牌付费、依赖网络正常运行时间并支付云费用。
2025 年的主要竞争者
深度搜索 R1
- 开放权重,MIT 许可
- 在 MATH 和 AIME 等基准测试中表现优于 OpenAI 的 GPT-4o
- 设计高效--使用比竞争对手少得多的资源进行训练
- 非常适合复杂推理和数学
小型 Mistral 3.1 (24B)
- 重型开源版本
- 解析图像并处理长上下文窗口(最多 128K 标记)
- 多模态和文档丰富任务的理想选择
JetMoE-8B
- 专家混合物模型,仅用很少的计算量就击败了 LLaMA-2 7B
- 高效推理--每个标记仅激活完整模型的一部分
DBRX(Databricks/Mosaic)
最重要的是:性能与效率
DeepSeek R1
- **推理速度:**适中
- **硬件需求:**中等 GPU 或高端 CPU
- 上下文窗口~128K 标记(估计值)
- 最佳用例数学繁重、逻辑密集型工作负载
- 授权许可MIT
Mistral Small 3.1
- 推理速度在 GPU 或现代 CPU 上速度很快
- **硬件需求:**无障碍(单个 GPU 或功能强大的 CPU)
- 上下文窗口128K 标记
- 最佳用例多模态任务、长文档
- 授权许可:Apache-2.0Apache-2.0
JetMoE-8B
- **推理速度:**由于采用了 MoE(专家混合物),因此非常高效
- **硬件需求:**最低限度(适合单 GPU 或仅 CPU 设置)
- 上下文窗口标准(~4K-8K 标记,取决于版本)
- 最佳用例资源有限的环境
- **许可:**开放研究
DBRX(Databricks)
- **推理速度:**就规模而言效率高,但需要可靠的硬件
- **硬件需求:**高(通常建议使用 >2 个 GPU)
- 上下文窗口标准
- 最佳应用案例大规模通用应用
- **许可:**开放式数据库
DeepSeek 的 R1 在推理方面遥遥领先,Mistral 是长文档或图片的理想选择,JetMoE 在 GPU 紧张的情况下非常适合,而 DBRX 可胜任一般任务,但需要强大的硬件。
社区和行业观点
- Meta 的 Yann LeCun 说,DeepSeek R1 表明开源正在迎头赶上
- r/LocalLLM上的Reddit用户更喜欢DeepSeek、Qwen和Janus 7B的工作负载
如何选择模型
- 定义您的用例--数学、代码、聊天、图像?关注该领域的基准。
- 检查硬件- 仅 CPU?选择 Mistral Small 或 JetMoE。有 GPU 吗?DeepSeek 或 DBRX 就是不错的选择。
- 评估延迟要求--如果需要快速推理每个标记,较小的模型或 MoE 模型会有帮助。
- 考虑上下文窗口--对于长对话或文档来说,窗口越大越好。
- 许可证和生态系统- Apache/MIT 易于商业使用;MoE/开放研究可能需要审查。
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最终想法
2025 年,最高效的自托管人工智能模型不再是学术奇观,而是真正强大的工具。DeepSeek R1 是一款逻辑/推理利器,Mistral 可处理长篇和多模态上下文,而 JetMoE 和 DBRX 则提供了高效但功能强大的替代方案。
选择一款适合您的硬件、使用案例和性能需求的工具,您可能再也不需要按令牌付费或泄露隐私了。