与AI聊天竟耗能惊人？开源大模型研究填补能耗评估空白

最近这AI大模型发展得那叫一个快，不过你们可知道，这背后能源消耗和碳排放的问题现在都成一大槽点了！大家都老想弄明白不同大模型能耗、碳排和性能到底啥关系。这不，还真有研究出来，那咱们就来好好掰扯掰扯。

研究填补空白

昨日，有研究专门针对DeepSeek、Qwen、Llama这些共14个的开源大模型。你就想，原来大家都不咋清楚不同规模类型的模型在能耗、碳排量和性能上的差别，这研究一出，可算是把这空白给填上它让业内人士终于能直观地感受到那些不同模型之间在这几方面的差异，真的是超级有意义。

能耗性能分析

研究发现，具备推理能力的那些模型能耗和碳排量竟然是非推理模型的4到6倍这多吓人，但关键是它答题准确率还没怎么提升。反而是轻量级模型在一些简单任务上，能效高得很。这说明推理模型很可能会因为思考和生成更多内容，就消耗了更多资源。推理这事虽好，但有时候真得想想是不是值得投入这么多能耗。

能耗测量方式

为了把模型能耗整清楚，研究者把这14款开源模型部署到本地的英伟达A100集群上，还用上高性能计算应用能源基准测试Perun框架去测量能耗。好家伙，花了这么大功夫就是想搞明白能耗是咋回事。通过标准严谨的测试方式，得到的结果咱就非常值得参考。这说明在研究里面，测量能耗是采用实打实办法的。

模型准确性对比

在多项选择和自由回答这些题上，参数规模更大的模型，始终能保持领先优势。你看，在准确性方面，大规模模型还是有不少优势的。当然这也意味着规模小的时候准确性就可能不太行。但是呀研究可没光看准确性。研究人员还去分析模型回答问题的时候产生的token 数量，就和回答长度挂钩了。比如Deepseek - R1 7B模型在答抽象代数问题的时候，可就记录到最大推理长度，多达6716个token。

模型碳排量特点

模型碳排量那差别可大了去从1.2克到1325.1克不等。这和模型参数规模跟开没开推理模式都有直接关系。人家还把碳排量和准确性整在一张图表上研究，还真就发现了很厉害的情况。就像Cogito 70B开了推理模式以后，性能和效率平衡得老好了。准确率达到84.9%那么高，碳排量还比DeepSeek - R1 70B少34.3%，这明显就是说加点推理组件既能提升准确性又不用多费太多碳排量！

研究局限与意义

不过，咱得知道这研究还存在一些局限。它没覆盖到千亿参数规模的大模型，用的GPU型号也不是最新能效比最高那种，结论就没办法直接套到别的AI 系统。数据中心用啥能源对碳排量影响也蛮大哩。但不管咋说，这项研究还是让行业看到了能耗和模型准确性之间那千丝万缕的关系。研究者都讲，要优化推理效率和回答简洁性，特别是像抽象代数这么难的学科里面。这对推动更环保、更可持续的AI技术发展超重要！现在业内有些企业在探索啥“推理预算”、混合推理模型办法来限制模型推理长度，可它能提高多少能效，这真还是得等后面仔细观察。你们觉得未来这些方法能给AI发展带来多大改变？