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嘿，我这里有一台迷你电脑，配备16GB内存和m3，正在试图确定顶级小型模型。我无法运行27b，因为我的电脑会崩溃，所以我只能选择最多12b作为我性能最强的模型吗？谢谢你们这些失败者

讨论总结

本次讨论主要集中在小型计算机模型的性能比较，特别是Gemma 2 9b和Mistral Nemo 12b。用户们分享了他们的个人体验和测试结果，讨论了模型在不同任务中的表现，如创意写作、逻辑推理和法律文本摘要。此外，还涉及了模型的审查问题和非英语语言环境下的适用性。整体讨论氛围较为技术性，用户们积极分享和讨论各种模型的优缺点。

主要观点

  1. 👍 Gemma 2 9b在非正式逻辑测试和创意写作测试中表现更好
    • 支持理由：多个AI评判系统一致认为Gemma 2 9b的响应更优，且在多个在线排行榜上得分更高。
    • 反对声音：有人指出Nemo在上下文窗口大小上具有优势。
  2. 🔥 Mistral Nemo 12b在非英语语言的创意主题中表现最佳
    • 正方观点：Nemo在非英语语言环境下的表现被认为是最佳的。
    • 反方观点：Gemma 2虽然不错，但审查较为严格。
  3. 💡 Llama 3.1 8b在性能上优于Nemo 12b和Gemma 2 9b
    • 解释：Healthy-Nebula-3603提出Llama 3.1 8b在性能上优于其他模型，并且更小。

金句与有趣评论

  1. “😂 lemon07r：I’ve tested both before looking at benchmarks to have an unbiased opinion.”
    • 亮点：强调了在查看基准测试之前进行实际测试的重要性。
  2. “🤔 Downtown-Case-1755：Try one of these, depending on how much spare RAM you have: https://huggingface.co/bartowski/internlm2_5-20b-chat-GGUF/tree/main"
    • 亮点：提供了具体的模型推荐链接，帮助用户选择合适的模型。
  3. “👀 ServeAlone7622：Nemo 12b is not trying to censor itself. That and the tokenizer is a considerable upgrade.”
    • 亮点：指出了Nemo 12b在审查和分词器方面的优势。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，用户们分享了他们的个人体验和测试结果，虽然存在一些争议，如模型的审查问题和性能比较，但整体上用户们对不同模型的优缺点进行了客观的讨论。主要分歧点在于不同模型在特定任务中的表现，以及模型的审查问题。

趋势与预测

  • 新兴话题：非英语语言环境下的模型适用性可能会引发更多讨论。
  • 潜在影响：对小型计算机模型的深入讨论可能会影响用户在选择模型时的决策，特别是在性能和审查问题方面。