因为项目对推理模型的性能有比较高的要求，因此对目前一些主流的推理模型做了对比，包括QwQ-32B、QwQ-32B-GPTQ-INT4、QwQ-32B-GPTQ-INT8、Light-R1-14B-DS进行了吞吐量的对比实验。

        实验采用A800机器，测试双卡部署以及四卡部署的模式，推理框架采用vllm，关于部署的细节参考《vllm本地部署阿里最新的QwQ-32B推理模型》。

        模型参数链接如下：

模型名称	参数链接
QwQ-32B	https://www.modelscope.cn/models/Qwen/QwQ-32B/files
QwQ-32B-GPTQ-INT4	https://www.modelscope.cn/models/tclf90/qwq-32b-gptq-int4
QwQ-32B-GPTQ-INT8	https://www.modelscope.cn/models/tclf90/qwq-32b-gptq-int8
Light-R1-14B-DS	https://www.modelscope.cn/models/360zhinao/Light-R1-14B-DS

        实验结果如下：

vllm部署	模型	prompt吞吐量（tokens/s）	generation吞吐量 （tokens/s）
双卡部署	QwQ-32B	392	38
	QwQ-32B-gptq-int8	243	57
	QwQ-32B-gptq-int4	310	75
	Light-R1-14B-DS	391	47
四卡部署	QwQ-32B	368	59
	QwQ-32B-gptq-int8	266	77
	QwQ-32B-gptq-int4	393	78
	Light-R1-14B-DS	391	62

   实验结论：

        QwQ-32B-gptq-int4在同等条件下，性能最优。当然在实际业务中，还需要评测效果准确度是否满足要求。

        另外，关于首响时间，也是 QwQ-32B-gptq-int4表现最好，当然也和实际的机器有关，需要根据具体情况做实际的评测。