模型与技术

[原帖作者分享自己用于LLMs/AI实验的设备配置并询问在24Gb限制下大家使用的模型，评论者们从模型推荐、性能、量化、运行速度等方面给出了各自的看法与经验，还涉及到特定硬件相关的讨论。]

[关于LLM发展的最大瓶颈，大家众说纷纭，有人认为是计算能力、数据等常见因素，也有人提出如人类组织、审查制度等独特看法，整体讨论氛围热烈且充满多元化观点]

[围绕DeepSeek - V3支持合并到llama.cpp展开讨论，涉及技术相关如加速、量化、性能对比，以及硬件需求、推理速度等方面，氛围积极且充满探索性]

[原帖宣称CAG是未来并将改变事物，评论者们围绕CAG展开讨论，涉及CAG的实现、优势、局限性、与其他模型对比、是否被夸大等多方面内容，总体氛围既有积极探讨也有质疑否定。]

[帖子介绍ScreenSpot - Pro，评论者有赞同、好奇、疑问等态度，还提出了相关建议和不同观点]

[原帖询问混合专家与密集模型在相同参数数量下性能对比的论文，评论者们有的提供相关文章链接，有的分享自己的观察，也有对模型比较可行性的讨论，整体氛围较积极且有一定的深度探讨]

[帖子提及可能会有更先进的开源模型，评论围绕相关论文、推文中存在的问题、OpenAI的开放性、中国技术发展等展开讨论，整体氛围充满质疑和争议。]

[围绕Deepseek - V3 GGUF展开讨论，涉及硬件配置、性能测试、程序运行等多方面内容，整体氛围积极交流技术相关问题]

[该讨论围绕训练7B模型超越GPT - 4o展开，涉及对新模型的期待、赞赏，存在图片显示、模型使用、训练所需GPU等问题探讨，整体氛围积极]

[围绕1.58位模型“革命”消失展开讨论，涉及1.58位模型的原理、硬件支持、性能、发展情况等多方面，有对其持乐观态度的，也有表示失望或认为应放弃关注的，整体讨论氛围较理性且技术向]