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你是否好奇你的GPU与其他GPU相比如何？你是否想为帮助社区做出明智硬件决策的有价值资源做出贡献？现在机会来了，你可以通过访问https://github.com/arc53/llm-price-compass和https://compass.arc53.com/提交你的GPU基准测试。

让我们看看是否有办法用GPU击败Groq的价格。你认为AWS现货实例和Inferentia 2能击败它吗？

讨论总结

本次讨论主要聚焦于开源大语言模型（LLM）提供商和自托管价格比较的话题。参与者们对GPU性能、量化信息的重要性进行了深入探讨，并提出了脚本标准化的需求，以确保测试结果的公平性和一致性。此外，讨论中还涉及了对groq的偏好以及如何通过贡献指南参与项目。整体氛围积极，旨在为社区提供更有价值的硬件选择建议。

主要观点

1. 👍 对研究工作的赞赏
   • 支持理由：评论者认为该研究对社区有重要价值，能够帮助大家做出更明智的硬件选择。
   • 反对声音：无
2. 🔥 没有量化信息的情况下进行服务比较是不公平的
   • 正方观点：评论者强调量化信息在比较中的重要性，认为缺乏这些信息会导致不公平的比较结果。
   • 反方观点：无
3. 💡 需要提供标准化脚本以确保测试结果的一致性
   • 解释：评论者指出不同脚本可能返回不同结果，因此需要标准化脚本来确保测试的一致性和公平性。
4. 👀 表达对groq的偏好
   • 支持理由：评论者认为groq在某些方面具有优势，值得关注和考虑。
   • 反对声音：无
5. 🌟 提供了具体的贡献指南和数据链接
   • 解释：评论者提供了详细的指南和数据链接，方便其他用户参与和贡献。

金句与有趣评论

1. “😂 Kudos! This is nice research. Keep up the good work.”
   • 亮点：表达了对研究工作的赞赏和支持。
2. “🤔 Without quantization information for each service, I’d think it is not a fair comparison.”
   • 亮点：强调了量化信息在公平比较中的重要性。
3. “👀 You should be providing a script for people to run. Different scripts return different results.”
   • 亮点：提出了脚本标准化的需求，以确保测试结果的一致性。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，参与者们对研究工作表示赞赏，并积极提出建设性意见。主要分歧点在于量化信息的重要性和脚本标准化的需求。这些分歧可能源于对测试结果公平性和一致性的不同理解。

趋势与预测

• 新兴话题：脚本标准化和量化信息的进一步讨论可能会成为后续讨论的热点。
• 潜在影响：通过提供更公平和一致的测试结果，该讨论有望推动开源LLM提供商和自托管价格比较领域的进一步发展。

详细内容：

标题：开源 LLM 提供商与自托管价格比较引发的热门讨论

在 Reddit 上，一则题为“Open Source LLM provider and self hosted price comparison”的帖子引起了众多网友的关注。该帖子为那些对 GPU 性能对比感兴趣，并希望为社区硬件决策贡献力量的人提供了机会，大家可以通过访问https://github.com/arc53/llm-price-compass和https://compass.arc53.com/提交 GPU 基准测试。帖子还探讨了是否有办法让 GPU 击败 Groq 的定价，以及 AWS Spot 实例和 Inferentia 2 能否做到这一点。此帖获得了较高的关注度，引发了大量的讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人称赞这是不错的研究，但也指出了一些拼写错误。比如有人说 OCTA AI 存在拼写错误，还有人认为应该是 octo.ai。 有人认为在没有每项服务的量化信息的情况下，这种比较不公平。对于 GPU 的比较，如果没有量化信息是不全面的。还有人指出 Groq 模型是 8 位量化的。 有人提出应该为人们提供运行脚本，因为不同脚本会产生不同结果，而且性能会受到多个参数的影响，比如量化、并发、最大令牌等。 也有人表示在相关链接中可以找到指令，并提供了更多数据的链接。

讨论中达成的共识是需要更全面和准确的信息来进行公平比较。

特别有见地的观点如有人提出应该提供统一的脚本以保证测试结果的一致性和可比性，这一观点为讨论增添了深度和专业性。

总之，这次关于开源 LLM 提供商与自托管价格比较的讨论揭示了在进行此类比较时需要考虑的众多因素，也反映了大家对于获得更准确和有用信息的期待。