最佳開源文本生成模型

一個實用、以建設者為先嘅指南，幫你揀選 最好嘅免費文本生成模型——有清晰嘅取捨、按場景快速選擇，仲有一鍵試用佢哋喺ShareAI Playground入面。.

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總結

如果你想要 最好嘅開源文本生成模型 而家就開始，用緊湊、經過指令調整嘅版本嚟快速迭代同低成本，然後只喺需要嘅時候擴展。對於大多數團隊嚟講：

• 快速原型設計（適合筆記本/CPU）： 試下輕量級1–7B經過指令調整嘅模型；量化到INT4/INT8。.
• 生產級質量（成本/延遲平衡）： 現代7–14B嘅聊天模型，具有長上下文同高效嘅KV緩存。.
• 大規模吞吐量： 專家混合（MoE）或者高效密集模型，喺託管端點後面運行。.
• 多語言： 揀選有強大非英文預訓練同指令混合嘅模型系列。.

👉 探索150+個模型喺 模型市場 （按價格、延遲同供應商類型篩選）： 瀏覽模型

或者直接跳入去 遊樂場 無基礎設施： 喺操作平台試下

評估標準（我哋點揀）

模型質量信號

我哋尋求強嘅指令跟隨能力、連貫嘅長篇生成同埋有競爭力嘅基準指標（推理、編碼、總結）。人工評估同真實提示比排行榜快照更加重要。.

許可證清晰度

“開源” ≠ “開放權重.” 我哋偏好用於商業部署嘅OSI風格寬鬆許可證，並且清楚標註模型係咪只係開放權重或者有使用限制。.

硬件需求

VRAM/CPU預算決定咗“免費”嘅真正成本。我哋會考慮量化可用性（INT8/INT4）、上下文窗口大小同KV-cache效率。.

生態系統成熟度

工具（生成伺服器、分詞器、適配器）、LoRA/QLoRA支持、提示模板同活躍維護都會影響你嘅價值實現時間。.

生產準備度

低尾延遲、良好嘅安全默認值、可觀察性（token/延遲指標）同埋負載下嘅一致行為係成功推出嘅關鍵。.

頂級開源文本生成模型（免費使用）

以下每個選擇都包括優勢、理想使用場景、背景註解，同埋本地運行或者通過ShareAI運行嘅實用提示。.

Llama家族（開放變體）

點解喺度： 廣泛採用，喺細至中等參數範圍內有強大嘅對話行為，穩健嘅指令調整檢查點，同埋一個大型嘅適配器同工具生態系統。.

最適合： 一般對話、總結、分類、工具感知提示（結構化輸出）。.

背景同硬件： 許多變體支持擴展背景（≥8k）。INT4量化可以喺普通消費者GPU甚至現代CPU上運行，用於開發/測試。.

試吓： 喺Llama家族模型篩選 模型市場 或者喺 遊樂場.

Mistral / Mixtral系列

點解喺度： 高效架構，擁有強大嘅指令調整對話變體；MoE（例如Mixtral風格）提供出色嘅質量/延遲權衡。.

最適合： 快速、高質量對話；多輪協助；具成本效益嘅擴展。.

背景同硬件： 對量化友好；MoE變體喺正確服務（路由器+批處理）時表現出色。.

試吓： 喺比較供應商同延遲 瀏覽模型.

Qwen家族

點解喺度： 強大嘅多語言覆蓋同指令跟隨；頻繁嘅社區更新；喺緊湊尺寸中有競爭力嘅編碼/聊天表現。.

最適合： 多語言聊天同內容生成；結構化、指令為主嘅提示。.

背景同硬件： 適合CPU/GPU嘅細模型選項；提供長上下文變體。.

試吓： 快速喺 遊樂場.

Gemma家族（寬鬆嘅OSS變體）

點解喺度： 喺細模型中有乾淨嘅指令調整行為；適合設備上運行；有強大嘅文檔同提示模板。.

最適合： 輕量級助手、產品微流程（自動完成、內聯幫助）、摘要生成。.

背景同硬件： 推薦喺筆記本電腦上使用INT4/INT8量化；對於較長任務要注意token限制。.

試吓： 睇下邊啲供應商喺 瀏覽模型.

Phi家族（輕量/預算）

點解喺度： 超細模型喺日常任務中表現超出其尺寸；當成本同延遲係主要考慮時係理想選擇。.

最適合： 邊緣設備、僅CPU伺服器或者批量離線生成。.

背景同硬件： 鍾意量化；適合CI測試同喺擴展之前嘅煙霧測試。.

試吓： 喺快速進行比較 遊樂場.

其他值得注意嘅緊湊選擇

• 調教指令嘅3–7B聊天模型 為低RAM伺服器優化。.
• 長上下文衍生模型 (≥32k) 用於文件問答同會議記錄。.
• 偏向編碼嘅細模型 當重量級代碼LLM過剩時，用於內聯開發協助。.

提示：對於筆記本/CPU運行，先用INT4；只有當提示質量下降時，先升級到INT8/BF16。.

最佳「免費層」託管選項（當你唔想自我託管時）

免費層端點適合驗證提示同用戶體驗，但速率限制同公平使用政策好快就會生效。考慮：

• 社群/供應商端點： 突發容量、可變速率限制同偶爾冷啟動。.
• 本地對比託管嘅取捨： 託管喺簡單同規模上有優勢；本地喺隱私、確定性延遲（暖啟後）同零邊際API成本上有優勢。.

ShareAI點幫助： 用單一密鑰連接多個供應商，比較延遲同定價，並且無需重寫應用程式就可以切換模型。.

• 用兩下點擊創建你嘅密鑰： 創建API Key
• 跟住API快速入門： API 參考

快速比較表

模型系列	授權風格	參數（典型）	上下文窗口	推理風格	典型VRAM（INT4→BF16）	優勢	理想任務
Llama系列	開放權重 / 寬鬆變體	7–13B	8k–32k	GPU/CPU	~6–26GB	一般傾偈，指令	助手，總結
Mistral/Mixtral	開放權重 / 寬鬆變體	7B / MoE	8k–32k	GPU（CPU開發）	~6–30GB*	質量/延遲平衡	產品助手
Qwen	寬鬆OSS	7–14B	8k–32k	GPU/CPU	~6–28GB	多語言，指令	全球內容
Gemma	寬鬆OSS	2–9B	4k–8k+	GPU/CPU	~3–18GB	細細、乾淨嘅傾偈	裝置上嘅試驗
Phi	寬鬆OSS	2–4B	4k–8k	CPU/GPU	~2–10GB	細細同高效	邊緣、批量工作

點樣揀啱嘅模型（3個場景）

1) 初創公司喺有限預算下推出 MVP

• 開始於 細規模嘅 instruction-tuned 模型 (3–7B); ；量化同測試用戶體驗延遲。.
• 使用 遊樂場 去調整提示，然後喺代碼入面連接相同嘅模板。.
• 加入一個 後備方案 （稍大啲嘅模型或者供應商路線）以提高可靠性。.

• 原型設計喺 遊樂場
• 生成一個 API 密鑰： 創建API Key
• 通過以下方式直接插入 API 參考

2) 產品團隊喺現有應用程式中加入摘要功能同聊天功能

• 偏好 7–14B 有 更長上下文嘅模型; ；鎖定穩定嘅供應商 SKU。.
• 加入 可觀察性 （token 計數，p95 延遲，錯誤率）。.
• 緩存常用提示；保持系統提示簡短；流式傳輸 token。.

• 模型候選者同延遲： 瀏覽模型
• 推出步驟： 用戶指南

3）需要設備上或者邊緣推理嘅開發者

• 開始於 Phi/Gemma/緊湊 Qwen, ，量化到 INT4.
• 限制上下文大小；組合任務（重新排序 → 生成）以減少 token。.
• 保持一個 ShareAI 提供者端點 作為重負提示嘅萬能解決方案。.

• 文檔主頁： 文件
• 提供者生態系統： 供應商指南

實用評估食譜（複製/貼上）

提示模板（對話 vs. 完成）

# 對話（系統 + 用戶 + 助手）.

提示： 保持系統提示簡短同明確。當你需要解析結果時，偏好結構化輸出（JSON 或項目符號列表）。.

小黃金集 + 接受門檻

• 建立一個 10–50 項目 提示集同預期答案。.
• 定義 通過/失敗 規則（正則表達式、關鍵字覆蓋，或者判斷提示）。.
• 追蹤 勝率 同埋 延遲 喺候選模型之間。.

防護措施同安全檢查（PII/紅旗）

• 封鎖明顯嘅侮辱性詞語同 PII 正則表達式（電郵、社會安全號碼、信用卡）。.
• 加入 拒絕 系統提示中嘅政策針對高風險任務。.
• 將唔安全嘅輸入引導到更嚴格嘅模型或者人工審查路徑。.

可觀察性

• 記錄 提示、模型、輸入/輸出嘅tokens、持續時間、供應商.
• 喺p95延遲同唔尋常嘅token激增時發出警報。.
• 保持一個 重播筆記本 用嚟比較模型隨時間嘅變化。.

部署及優化（本地、雲端、混合）

本地快速開始（CPU/GPU，量化筆記）

• 量化到 INT4 用於手提電腦；驗證質量，必要時提升。.
• 流式輸出以保持用戶體驗嘅流暢性。.
• 限制上下文長度；偏向重新排序+生成而唔係使用巨大嘅提示。.

雲端推理伺服器（兼容OpenAI嘅路由器）

• 使用一個兼容OpenAI嘅SDK，並設置 基本URL 去一個ShareAI供應商嘅端點。.
• 將細請求批量處理，喺唔影響用戶體驗嘅情況下。.
• 預熱池同短超時保持尾部延遲低。.

微調同適配器（LoRA/QLoRA）

• 揀 適配器 適用於細數據（<10k樣本）同快速迭代。.
• 專注於 格式保真度 （匹配你嘅領域語調同架構）。.
• 喺發佈之前對你嘅黃金集進行評估。.

成本控制策略

• 緩存頻繁嘅提示同上下文。.
• 修剪系統提示；將少量示例壓縮成精煉嘅指引。.
• 當質量「夠好」嘅時候，優先揀緊湊嘅模型；大模型只係留畀難搞嘅提示用。.

點解團隊會用ShareAI嚟開放模型

150+模型，一個key

喺一個地方發現同比較開放同託管模型，然後無需改寫代碼就可以切換。. 探索AI模型

即時試用嘅操場

幾分鐘內驗證提示同UX流程——無需基礎設施，無需設置。. 開放操場

統一文檔同SDKs

即插即用，兼容OpenAI。由呢度開始： API入門指南

供應商生態系統（選擇+價格控制）

按價格、地區同性能揀供應商；保持你嘅集成穩定。. 供應商概覽 · 供應商指南

發佈動態

跟蹤生態系統內嘅新發佈同更新。. 睇版本發佈

無縫認證

登入或者創建一個帳戶（自動檢測現有用戶）： 登入 / 註冊

FAQs — ShareAI 答案閃耀

邊個免費開源文本生成模型最適合我嘅使用情況？

SaaS 嘅文檔/聊天： 由一個 7–14B 指令調整模型開始；如果你處理大頁面，測試長上下文變體。. 邊緣/設備上： 揀 2–7B 緊湊模型；量化到 INT4。. 多語言： 揀啲以非英文能力著稱嘅系列。喺幾分鐘內試下每個， 遊樂場, ，然後鎖定一個供應商 瀏覽模型.

我可以喺冇 GPU 嘅筆記本電腦上運行呢啲模型嗎？

可以，用 INT4/INT8 量化 同緊湊模型。保持提示簡短，流式處理標記，限制上下文大小。如果某啲嘢太重，通過你相同嘅 ShareAI 集成將該請求路由到託管模型。.

我點樣公平咁比較模型？

建立一個 細細嘅金色套裝, ，定義通過/失敗標準，記錄token/延遲指標。ShareAI 遊樂場 讓你標準化提示，快速更換模型； API 令你可以用同一段代碼喺唔同供應商之間做A/B測試。.

有咩最平嘅方法可以做到生產級推斷？

使用 高效嘅7–14B 模型處理80%嘅流量，緩存常用提示，只喺困難提示先用大啲或者MoE模型。用ShareAI嘅供應商路由，你只需一個整合，根據工作負載揀最具成本效益嘅端點。.

「開放權重」同「開源」係咪一樣？

唔係。開放權重通常會有 使用限制. 。出貨之前一定要檢查模型牌照。ShareAI幫你 標籤模型 同喺模型頁面連結到牌照資訊，咁你可以更有信心揀選。.

我點樣可以快速微調或者改造模型？

開始於 LoRA/QLoRA 配件 喺細數據上驗證，對住你嘅黃金集驗證。好多 ShareAI 嘅供應商支持基於配件嘅工作流程，所以你可以快速迭代，而唔需要管理完整嘅微調。.

我可唔可以喺單一 API 後面混合開放模型同封閉模型？

可以。用 OpenAI 兼容嘅界面保持你嘅代碼穩定，並喺幕後用 ShareAI 切換模型/供應商。咁樣可以喺每個端點平衡成本、延遲同質量。.

ShareAI 點樣幫助合規同安全？

使用系統提示政策、輸入過濾器（PII/紅旗），並將高風險提示路由到更嚴格嘅模型。ShareAI 嘅 文件 涵蓋最佳實踐同模式，保持日誌、指標同後備方案可審計，以便合規審查。詳細內容請睇 文件.

結論

令 最好嘅免費文本生成模型 畀你快速迭代同強大嘅基線，而唔會鎖定喺重量級部署。從緊湊開始，測量，並喺指標要求時擴展模型（或供應商）。有咗 分享AI, ，你可以試多個開放模型，比較供應商之間嘅延遲同成本，並用單一穩定 API 發佈。.

• 探索 模型市場: 瀏覽模型
• 喺 遊樂場: 開放操場
• 創建你嘅API密鑰 試下提示並構建： 創建API Key