模型与技术

[围绕Drummer"s Fallen Command A 111B v1模型展开多方面讨论，包括运行设备、与宗教元素结合创作、受到的威胁、与基础模型差异等，同时涉及其他相关的模型服务等话题]

[该讨论围绕DeepSeek - R1 - DRAFT - 0.5B - GGUF等模型展开，涉及模型加速、预测、标记不匹配等技术问题，讨论热度整体较低，氛围较为专业和平静]

原贴链接 嗨！我是Gemma团队的奥马尔。几个月前，我们征求用户反馈并将其融入到Gemma 3中：更长的上下文、更小的模型、视觉输入、多语言等，同时实现了不错的lmsys提升！我们还确保与操作系统维护者合作，以便在您喜爱的工具（包括llama.cpp中的视觉功能）发布首日就能提供良好的支持。现在，是展望未来的时候了。您希望在未来的Gemma版本中看到什么？ 详细内容： 《关于未来 Gemma 版本的热门讨论》 在 Reddit 上，Omar 代表 Gemma 团队发起了关于未来 Gemma 版本的讨论，该帖子获得了众多关注，引发了热烈的讨论。 帖子中，Omar 提及了 Gemma 3 取得的一些成果，如更长的上下文、更小的模型、视觉输入、多语言能力等，并表示现在是展望未来的时候，希望了解大家对未来版本的期望。 讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 对审查机制的看法：很多用户认为当前的审查机制过于严格，影响了模型的实用性和性能，希望能减少审查或者有更灵活的控制方式。 有人表示：“Gemma 3 模型的多语言能力很出色，但由于严格的审查，在翻译任务中几乎无用。” 还有人说：“审查机制就像给模型造成了脑损伤，使其变得愚蠢。” 功能和性能的提升：包括更快的推理速度、更好的上下文理解和长期记忆、更精准的指令遵循、更强大的错误处理和不确定性量化、更丰富的多模态能力等。 例如：“希望 Gemma 4 能有更强的推理能力，像 Transformer V2 那样的架构创新。” 也有人提出：“模型在处理复杂多步骤指令时不够稳定，需要改进。” 模型规模和架构：有人期待更大规模的模型，如 32B、70B 等，也有人希望有新的架构，如 MOE 模型。 有人说：“希望有 70B 规模的模型来与前沿模型竞争。” 另有人表示：“MOE 模型能填补一定的需求空缺。” 其他方面：如更友好的开源许可模式、与工具的更好集成、对特定语言的更好支持等。 在讨论中，大家各抒己见，既有支持减少审查以提升模型能力的声音，也有认为审查是必要的观点；对于模型的功能改进，有人强调推理能力，有人注重多模态融合。不过，也存在一些共识，比如大家普遍希望未来的 Gemma 版本能在性能和功能上有显著提升，为用户带来更好的体验。 总的来说，这次关于未来 Gemma 版本的讨论反映了用户对其的高度期待和多样化的需求，也为 Gemma 团队提供了丰富的改进方向和思路。

[围绕Qwq被差评是因为使用错误这一观点展开讨论，涉及Qwq在不同场景下的表现、与其他模型对比、模型参数设置、运行问题等多方面内容，讨论氛围较理性且多元]

[该讨论围绕模型量化展开，涉及不同量化水平（如Q2、Q4等）对模型性能的影响，有观点赞同原帖关于Q2无用、Q4为最低可用量化水平（至少对MLX而言）的说法，也有反对声音认为不应下绝对结论，还涉及不同模型在量化中的表现差异等内容，讨论氛围较为理性和专业]

[围绕CPU - only的LLM架构展开讨论，涉及CPU与GPU在LLM运算中的比较、不同架构的优劣、性能与价格等多方面，整体氛围积极且充满技术探讨]

[围绕Mistral 24b展开讨论，包括其性能、在翻译方面的表现、与其他模型对比，大家对它总体比较喜爱，同时也涉及硬件相关话题]

[原帖对比MLX Q2和GGUF Q2_K量化方法对模型性能的影响，评论围绕量化方法、模型性能等多方面展开，有讨论、疑问、建议，整体氛围较为理性]

[原帖询问Llama 3.3 70B和Nemotron Super 49B更喜欢用哪个并求原因，评论中大家各抒己见，有表达对Nemotron不满的，也有认为Llama 3.3 70B更好的，整体氛围较平和理性]

[围绕LLM - Tournament项目展开讨论，包括模型选择、项目改进、项目分享与演示等方面，整体氛围积极正面]