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我想尝试一下Llama405b。但我认为这个包大约有209GB大…首先我想知道它在编码方面是否和claude sonnet 3.5一样好。我想用它来编写我的个人AI，它可以听和说…第二个问题是405b，它的速度和其他版本的LLama 3.1一样快吗？

讨论总结

本次讨论主要聚焦于Llama405b与Claude Sonnet 3.5在编程能力上的比较。参与者们详细讨论了Llama405b的硬件需求、运行速度以及与Claude Sonnet 3.5的性能对比。此外，还涉及了成本效益分析、替代模型推荐以及使用API的成本比较。总体上，讨论呈现出对不同AI模型性能和适用性的深入探讨。

主要观点

  1. 👍 Llama405b的硬件需求高
    • 支持理由：运行Llama405b需要高成本的显卡支持，如NostalgicSlime提到的8k+美元的显卡。
    • 反对声音：ihaag提出了使用内存分层技术来降低硬件需求的解决方案。
  2. 🔥 Claude Sonnet 3.5在编程能力上领先
    • 正方观点：多个评论者指出Claude Sonnet 3.5是目前编程能力最强的模型。
    • 反方观点：synn89认为Llama405b在实际使用中表现出色，尤其是在编程方面。
  3. 💡 成本效益分析
    • 使用API的成本远低于运行Llama405b的硬件成本，如Decaf_GT所指出。
    • 免费模型如Gemini 1.5 Pro Experimental和Deepseek v2 chat在性价比上表现极佳。
  4. 🚀 替代模型推荐
    • 评论者推荐使用Mistral Large 2407和Llama 3 70B作为替代方案。
    • Deepseek coder v2在解决编程问题上表现出色，甚至超过了Sonnet 3.5。
  5. 🌟 交互性和语音功能
    • GPT 4o是目前唯一具有高度交互性语音功能的模型。
    • 如果需要进行语音交互，建议选择70B Q4版本。

金句与有趣评论

  1. “😂 NostalgicSlime：VRAM required to run llama405b locally with decent token generation and context size is like.. $8k+ worth in graphics cards.”
    • 亮点：突出了Llama405b运行的高硬件成本。
  2. “🤔 kiselsa：No, sonnet is better at coding and it’s free and fast for casual usage.”
    • 亮点：简洁地比较了Llama405b和Claude Sonnet 3.5的编程能力。
  3. “👀 inkberk：Anyway it will be super slow in consumer devices, like 0.5-2 t/s”
    • 亮点：指出了Llama405b在消费者设备上的运行速度问题。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为客观和中立，参与者们基于事实和数据进行分析和讨论。主要分歧点在于Llama405b和Claude Sonnet 3.5的性能比较，以及运行Llama405b所需的硬件成本和使用API的成本效益。这些分歧可能源于不同用户的使用场景和需求差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：内存分层技术和替代模型的使用可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：对编程任务的AI模型选择和成本效益分析可能会影响相关领域的技术发展和用户决策。