模型与技术

[原帖发布nsfw orpheus tts更新，评论者们围绕Orpheus的性能、与Zonos的对比、数据情况、模型使用和数据集等方面展开讨论，整体氛围较理性且积极。]

[原帖推荐huihui - ai/QwQ - 32B - abliterated模型，评论者们分享相关资源、讨论模型的参数设置、性能测试、比较等，整体氛围较为积极]

[原帖询问llama.cpp在特定模型下扩展上下文的参数设置，评论从测试结果、简化设想、模型失控、性能下降、替代方案等多方面给出回应，整体氛围偏向技术交流探讨]

[微软开发向LLMs添加知识的更高效方式，引发关于测试可行性、概念成果、知识交互方式、成果实用性、名称准确性等多方面的讨论，氛围以理性探讨为主]

[原帖推荐Gemini 2.5 Pro，评论者从使用体验、与其他模型对比等多方面展开讨论，整体对Gemini 2.5 Pro评价积极但也存在部分质疑，氛围热烈且多元]

[围绕“New QVQ - Max on Qwen Chat”展开讨论，包含对产品状态、未来发展的期待、一些技术相关的疑问等内容，整体氛围比较轻松]

[围绕DeepSeek V3 (0324)在LiveBench上超越Claude 3.7展开讨论，涉及DeepSeek V3的性能下降、幻觉问题等，也包含其他模型如grok - 3 - beta、Anthropic、Open AI的相关情况，讨论氛围较理性且包含多种观点]

[在寻找24GB VRAM下最佳无审查LLM的讨论中，大家推荐了多种模型并分享使用体验，有对不同模型的评价、问题反馈，整体氛围积极且信息丰富]

[原帖询问是否有比Ollama更好的东西，评论者们从不同角度进行讨论，推荐了多种替代选项并分析了各自的性能、优缺点等，整体氛围积极且充满技术干货]

[关于Gemini 2.5 Pro的讨论，包括它与其他模型对比表现出色难以被超越、谷歌的领先因素、与Grok的比较、对运行LLM服务盈利的疑问、视频中的提示相关问题以及从代码层面的分析等]