国产对话模型 ChatGLM3、ChatGLM4、DeepSeek、Baichuan对比与实战体验
1 为什么非得比一比国产大模型？
国产 AI 模型最近跟打了鸡血似的，ChatGLM3、ChatGLM4、DeepSeek、Baichuan 一个接一个冒出来，个个都号称“吊打国际大厂”。我作为一个折腾模型好几年的老司机，实在忍不住想上手试试，看看这几个模型到底谁更能打。这篇文章不是云评测那种空话连篇，我真刀真枪地部署、调参、跑任务，从部署难度、中文能力、推理效率到适用场景，给你扒得明明白白，顺便分享点我的踩坑血泪史。
2 部署体验：从零到跑通有多难？
部署是上手的第一关，我用自己的 VPS（8 核 16G，NVIDIA A100）把这几个模型挨个折腾了一遍，全程参考官方文档和社区经验。
ChatGLM3 和 ChatGLM4
智谱 AI 的这俩兄弟部署流程有点像，官方提供了 Docker 镜像，理论上拉下来就能跑。但实际呢？ChatGLM3 的依赖管理简直是噩梦，pip 装错一个版本（比如 transformers 4.30 而不是 4.28），直接给你报一堆莫名其妙的错。我花了快一小时才搞定环境。ChatGLM4 好点，文档更友好，依赖冲突少，但模型体积膨胀了 20%，显存得 24G 才能跑得顺。如果想省点心，可以试试 轻量级模型部署框架 Ollama，它支持 ChatGLM 模型，UI 调试也方便。
DeepSeek
DeepSeek 的部署让我有点意外，官方文档简洁得像“冷暴力”，但 Hugging Face 的模型权重救了我一命。PyTorch 环境配好后，基本两小时就能跑通。唯一的坑是中文分词，tokenizer 默认参数不太行，生成文本断句像机器翻译，得手动改 tokenizer_config.json 里的 max_split_length。想深入优化的，推荐看看 模型微调的实用技巧，里面有些调参思路对 DeepSeek 也适用。
Baichuan
Baichuan 的部署让我抓狂。官方代码示例太“精简”，显存管理也没说明白，默认加载直接吃掉 80% 显存，OOM 警告甩我一脸。幸好社区里翻到一篇优化脚本，调了 batch_size 和 gradient_accumulation_steps 后才跑通。新手建议先把环境配好，参考点成熟的部署框架会少踩坑。
小结：ChatGLM4 部署最丝滑，DeepSeek 次之，Baichuan 得有点耐心。ChatGLM3 有点过时，预算够直接上 4。
3 中文能力：谁更会说中国话？
中文支持是大模型的核心竞争力，我设计了三个任务来测：日常对话、长文本总结、专业术语问答（选了 AI 技术相关问题）。
日常对话
ChatGLM4 表现最接地气，问“上海周末去哪玩”，它能推荐具体的小众咖啡馆，还顺便吐槽了热门景点的人挤人。ChatGLM3 也不错，但回答稍微“官方”了点，少了点灵气。DeepSeek 偏书面化，逻辑清晰但像教科书。Baichuan 让我失望，回答流畅但有点“翻译腔”，少了本土化的味道。
长文本总结
我扔了篇 3000 字的 AI 技术白皮书给它们总结。ChatGLM4 牛，提炼要点又快又准，还能把术语讲得通俗。ChatGLM3 差点，漏了几个关键点。DeepSeek 意外优秀，总结逻辑严密，但偶尔加点无关细节。Baichuan 有点跑题，重点抓得不好。
专业术语问答
我问了个问题：“如何用 LangChain 集成大模型做知识库问答？” ChatGLM4 给的回答最实用，直接抛了代码片段（虽然得改点小 bug）。DeepSeek 也很专业，但偏理论化，代码实操性稍弱。ChatGLM3 和 Baichuan 有点敷衍，回答泛泛而谈。想看看更多模型对比的，推荐翻翻 其他 AI 模型的对比评测，里面有 GPT-4、Claude 等国际模型的硬核对比。
个人觉得：ChatGLM4 中文能力全面领先，DeepSeek 适合技术场景，ChatGLM3 中规中矩，Baichuan 还得再练练。
4 推理效率：谁跑得最快？
效率直接决定生产环境的表现。我测了单次推理（batch_size=1，max_length=512）和并发性能（10 个并发请求）。
单次推理
DeepSeek 跑得飞快，平均 0.8 秒出结果，可能是模型结构更精简。ChatGLM4 次之，1.1 秒，ChatGLM3 1.3 秒。Baichuan 最慢，1.6 秒，优化明显不足。
并发性能
ChatGLM4 在并发测试中稳如老狗，10 个请求平均延迟 2.5 秒，吞吐量没崩。DeepSeek 稍差，延迟 3 秒，但没翻车。ChatGLM3 和 Baichuan 高并发下有点吃力，Baichuan 还挂了一次，OOM 警告又来了。
小结：DeepSeek 单次推理最快，ChatGLM4 并发稳，Baichuan 得再优化。
5 适用场景：哪个最适合你？
选模型得看需求，我来给你划重点：
- ChatGLM4：全能王，中文强、部署稳，适合企业客服、内容生成、技术问答。缺点是显存占用高，成本不低。
- DeepSeek：性价比之选，推理快、专业能力强，适合个人开发者或研究场景，比如代码辅助、学术问答。缺点是对话偏书面。
- ChatGLM3：预算有限时的备胎，性能中庸，适合轻量应用。能上 ChatGLM4 就别选 3。
- Baichuan：还在“成长中”，部署复杂、效率一般，适合尝鲜或电商推荐等特定场景。普通用户先等等。
6 踩坑
- 显存管理：这几个模型都吃显存，Baichuan 尤其夸张。部署前用 nvidia-smi 瞅一眼显存，batch_size 调小点，救命！
- 中文分词：DeepSeek 的 tokenizer 对中文不太友好，改 max_split_length 参数能改善断句。
- 社区支持：ChatGLM 和 DeepSeek 的社区很活跃，GitHub 上问题基本有解。Baichuan 的社区还得再壮大。
折腾完这堆模型，我的心头好是 ChatGLM4，部署省心、中文能力顶，效率也靠谱。DeepSeek 性价比高，适合爱折腾的技术宅。ChatGLM3 有点鸡肋，Baichuan 还得再等等。你咋选？留言聊聊你的想法吧！