性能对比

[该讨论围绕Mistral Large的推测解码展开，主要涉及草稿模型的使用、性能测试、速度提升、资源分配等方面，大家分享各自的经验和观点，整体氛围比较理性和平和。]

[帖子分享了25个LLM通过59次MMLU - Pro CS基准测试的结果，评论围绕测试展开，包括模型表现、技术原理、个人喜好等，整体氛围积极且充满探讨性]

[原帖询问12b - 22b、16G vram的最佳NSFW RP模型，评论者们纷纷推荐自己认为不错的模型，并对模型的性能、优缺点等进行比较，其中也夹杂着个别负面评价]

[帖子分享了llama.cpp的bug修复后在Qwen - 2.5 - Coder - 32B - Q4_K_M测试中的性能提升，评论主要围绕性能提升相关的各种疑问、不同场景下的性能表现、模型使用及运行等话题展开，整体氛围积极且充满探索性]

[在讨论是选择与70B模型还是70个1B模型战斗（1B模型能互相推理）的问题中，大家从不同角度分析，有选择倾向、战斗场景、模型特性等方面的讨论，整体氛围轻松且充满创意]

[关于Qwen QwQ在aider编码基准测试结果不佳的帖子引发了诸多讨论，包括模型在不同任务中的表现、存在的问题、运行环境、工作流程等方面，大家观点各异且有对后续改进方向的探讨]

[围绕QwQ 32b的测试结果展开讨论，包括对结果的不同评价、推理过程相关以及对其作为alpha模型的看法等，整体氛围较为积极且充满探索性]

[原帖询问最喜欢的模型，评论者们分享了各自喜欢的模型，包括使用场景、性能、优缺点等，整体氛围积极，大家交流不同模型的使用体验]

[讨论ONNX在LLM世界未成功的原因，包括技术局限、使用体验差、与其他技术对比的劣势等，总体氛围比较理性地分析问题]

[原帖对不同人工智能进行推理问题测试并分享结果，评论围绕这些结果展开，有对开源模型的看好、对特定模型的期待、对推理问题的好奇等，整体氛围积极且充满探索性]