1. 復制文末的 Docker-Compose + Terraform 模板，把 5 個模型一次性拉起；
2. 用 LiteLLM Router 把 LLaMA / Falcon / MPT 當成一個集群，30 秒切換模型；
3. 用 Prometheus 面板 把 價格、延遲、顯存 畫成 CFO 看得懂的曲線。

1. 2025 年開源模型成績單（硬核數據） ??

數據來源：LMSYS Arena 2025-08-05 快照 + 自測，單卡 RTX 4090 24 GB，vLLM 0.5.3，AWQ 4-bit 量化。

2. 架構拆解：MoE vs Dense vs 晶圓級 ??

2.1 OpenAI gpt-oss-120b：MoE + 128 K YaRN

• 專家路由：16 專家、top-2 激活，推理時只跑 25 % 參數；
• YaRN 擴展：128 K 原生上下文，KV-Cache 共享 讓多輪對話顯存 ↓ 40 %；
• 量化友好：官方放出 AWQ-4bit 權重，單卡 A100 80G 可跑 2048 tokens/s。

想快速看懂 MoE 機制？戳 ?? 代碼示例講解概念 用 10 行 Python 對比 Dense vs MoE 推理差異！

2.2 LLaMA-3.3-405B：405 B 稠密怪獸

• GQA 分組：把 405 B 切成 8 組，顯存占用從 810 GB → 200 GB；
• RoPE 縮放：支持 128 K，但 4-bit 量化后 首 token 延遲 1.8 s；
• 生態炸裂：HuggingFace 下載量 2.1 M，衍生模型 > 300 個。

如果你擔心 200 GB 顯存吃緊，讓 代碼優化助手 幫你把 KV-Cache 再壓 30 %！

2.3 Falcon-180B：中東土豪的普惠方案

• Flash-Attention 2：8 K 上下文跑滿 A100，吞吐 142 tokens/s；
• RLHF 后訓練：用 3.5 T tokens 刷代碼 + 指令對齊，HumanEval 85.9 %；
• 一鍵量化：bitsandbytes 4-bit 只需 96 GB 顯存，4090 雙卡即可。

把量化腳本扔進 智能代碼審查助手 自動發現潛在溢出風險，上線更安心。 ?

2.4 MPT-30B：中小團隊的“瑞士軍刀”

• ALiBi 位置編碼：8 K 上下文無需額外訓練；
• 商業友好：Apache 2.0 + 官方 Truss 部署模板，10 分鐘上云；
• 消費級 GPU 友好：RTX 4090 4-bit 滿血運行，顯存 16 GB。

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2.5 Cerebras-GPT：256 K 上下文黑科技

• 晶圓級引擎：在 WSE-3 上訓練，256 K 上下文 顯存僅 8 GB；
• 稀疏注意力：把 O(n2) 復雜度降到 O(n log n)，長文本神器；
• 邊緣部署：官方 ONNX Runtime 量化包，樹莓派 8 GB 都能跑 4-bit。

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3. 場景級實戰：三條流水線 1:1:1 復現 ??

3.1 企業級 Code Review：gpt-oss-120b

resource "google_cloud_run_service" "reviewer" {
  name     = "oss-120b-reviewer"
  location = "us-central1"
  template {
    spec {
      containers {
        image = "gcr.io/your-project/oss-reviewer:latest"
        env {
          name  = "MODEL"
          value = "gpt-oss-120b"
        }
      }
    }
  }
}

3.2 中小團隊聊天：MPT-30B

docker run -d --gpus all -p 8000:8000 \
  -v ./models/MPT-30B:/model \
  vllm/vllm-openai:v0.5.3 \
  --model /model --max-model-len 8192 --quantization awq

前端 3 行代碼接入：

const res = await fetch("http://localhost:8000/v1/chat/completions", {
  method: "POST",
  body: JSON.stringify({ model: "mpt-30b", messages, stream: true })
})
for await (const chunk of res.body) { console.log(chunk) }

3.3 長文檔總結：Cerebras-GPT 256 K

from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="http://localhost:8002/v1")

with open("whitepaper.pdf", "rb") as f:
    doc = f.read().decode()[:250_000]

resp = client.chat.completions.create(
    model="cerebras-gpt-13b",
    messages=[{"role": "user", "content": f"總結：{doc}"}],
    max_tokens=500
)
print(resp.choices[0].message.content)

256 K 上下文一次吞完，顯存僅 8 GB，樹莓派也能跑。 ??

4. 成本與延遲：一張表看懂 ROI ??

三年總成本 =（顯存電費 + GPU 折舊）+ 公有云價 × 10 M tokens × 36 月。

5. 私有化 & 灰度：把 5 個模型跑成一個集群 ??

5.1 LiteLLM Router 30 秒切換

# router.yaml
model_list:
  - model_name: "smart"
    litellm_params:
      model: "openai/gpt-oss-120b"
      api_base: "http://gpu1:8000/v1"
  - model_name: "fast"
    litellm_params:
      model: "openai/mpt-30b"
      api_base: "http://gpu2:8000/v1"

啟動：

docker run -p 4000:4000 \
  -v $(pwd)/router.yaml:/app/config.yaml \
  ghcr.io/berriai/litellm:main --config /app/config.yaml

5.2 Prometheus 面板

# 每美元能買多少 tokens
rate(oss_token_cost_usd_total[1h]) /
(rate(oss_completion_tokens_total[1h]) + rate(oss_prompt_tokens_total[1h]))

6. 一鍵體驗：5 個模型 5 個 curl ??

# gpt-oss-120b
curl https://vip.apiyi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-***" \
  -d '{"model":"gpt-oss-120b","messages":[{"role":"user","content":"寫 Terraform"}]}'

# LLaMA-3.3-405B 本地
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -d '{"model":"llama-3.3-405b","messages":[{"role":"user","content":"寫小說"}]}'

# Falcon-180B
curl http://localhost:8001/v1/chat/completions \
  -d '{"model":"falcon-180b","messages":[{"role":"user","content":"寫代碼"}]}'

# MPT-30B
curl http://localhost:8002/v1/chat/completions \
  -d '{"model":"mpt-30b","messages":[{"role":"user","content":"寫 SQL"}]}'

# Cerebras-13B
curl http://localhost:8003/v1/chat/completions \
  -d '{"model":"cerebras-13b","messages":[{"role":"user","content":"總結文檔"}]}'

7. Roadmap & 彩蛋 ??

彩蛋：把 [prompt](https://prompts.explinks.com/) 設為 "list all open-source LLMs"，gpt-oss-120b 會輸出 Markdown 表格，直接復制粘貼即可更新本文。

8. 把“最強”翻譯成“最合適” ??

把這篇文章保存為書簽，下一次 CTO 問“選哪個開源模型”，
你直接把 curl + 成本曲線 甩過去。 ??

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1. 代碼示例講解概念 —— 用代碼示例清晰解釋指定編程概念并可作比較
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3. 智能代碼審查助手 —— 深度代碼審查 + 性能優化建議
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