原贴链接

https://github.com/ollama/ollama/releases

讨论总结

Ollama 0.3.10 版本的发布，特别是对 MiniCPM-V 2.6 视觉模型的官方支持，引发了 Reddit 用户的热烈讨论。讨论主要围绕模型的性能、兼容性、未来支持以及与其他视觉模型的比较展开。用户分享了他们的使用体验，既有对模型表现的赞赏，也有对某些功能不足的失望。此外，讨论还涉及了视频处理、OCR技术以及多模态模型的应用前景。总体而言，讨论氛围积极，用户对新功能表示期待，同时也提出了一些技术问题和改进建议。

主要观点

  1. 👍 Ollama 0.3.10 版本的 MiniCPM-V 2.6 视觉模型表现良好

    • 支持理由：用户如 ajunior7 和 Additional_Test_758 报告了出色的使用体验，认为该模型在结合 Open Web UI 的 Dynamic Vision Router 时表现尤为突出。
    • 反对声音：LinuxSpinach 对模型的表现感到失望，认为存在设置问题。

  2. 🔥 希望未来能支持更多视觉模型，如 qwen2-vl

    • 正方观点：dreamfoilcreations 希望未来能支持更多视觉模型，如 qwen2-vl，以提升模型的多样性和性能。
    • 反方观点：目前尚无明确的反对声音，但有用户对新模型的兼容性表示担忧。

  3. 💡 有用户指出 MiniCPM-V 2.6 模型基于 qwen2 7b

    • 解释：isr_431 指出 MiniCPM-V 2.6 模型基于 qwen2 7b，引发了用户对两者差异的讨论。

  4. 💡 评论者对 qwen2-vl-7B 的性能表示兴趣

    • 解释：dreamfoilcreations 对 qwen2-vl-7B 的性能表示兴趣，并探讨了其与 qwen2 的可能差异。

  5. 💡 有用户尝试将视频文件输入到 Open WebUI 中，但发现格式不兼容

    • 解释：Porespellar 尝试将视频文件输入到 Open WebUI 中，但发现格式不兼容，引发了关于视频处理功能的讨论。

金句与有趣评论

  1. “😂 I’ve been using it and it works great, wish we could have few more vision models, qwen2-vl would be nice too.”

    • 亮点：dreamfoilcreations 的使用体验和对未来模型支持的期望。

  2. “🤔 Fyi, this model is based on qwen2 7b.”

    • 亮点：isr_431 的信息分享，引发了用户对模型基础的讨论。

  3. “👀 I’m getting excellent results with q8 this morning.”

    • 亮点：Porespellar 的积极反馈，展示了模型在特定配置下的出色表现。

  4. “🤔 Anyway to have this view a video? It says it does video understanding but seems like you can’t pass it an mp4.”

    • 亮点：LewisTheScot 对模型视频处理功能的疑问，引发了关于视频兼容性的讨论。

  5. “💡 MiniCPM-V is going to be my go to vision model for a while, it does pretty good.”

    • 亮点：ajunior7 对 MiniCPM-V 2.6 的赞赏，展示了其在实际应用中的价值。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，用户对 Ollama 0.3.10 版本的新功能表示赞赏和期待。主要分歧点在于模型的性能和兼容性，部分用户对某些功能的表现感到失望，但大多数用户对新模型的潜力持乐观态度。可能的原因包括用户对新技术的期待和对未来改进的信心。

趋势与预测

  • 新兴话题：视频处理和 OCR 功能的进一步讨论，以及多模态模型的应用前景。
  • 潜在影响：Ollama 0.3.10 版本的发布可能会推动视觉模型领域的技术进步，特别是在视频处理和 OCR 技术方面，可能会引发更多开发者和用户的关注和参与。

详细内容：

标题：Ollama 0.3.10 版本发布，新增对前沿视觉模型 MiniCPM-V 2.6 的官方支持引发热议

Ollama 0.3.10 版本终于迎来了对前沿视觉模型 MiniCPM-V 2.6 的官方支持，该消息引发了 Reddit 上的热烈讨论。此帖获得了众多关注，评论数众多。

讨论的焦点主要集中在该模型的性能、兼容性以及与其他相关模型的比较等方面。有人表示使用后效果很好，还希望能有更多视觉模型，比如 qwen2-vl。有人指出这个模型基于 qwen2 7b。有人尝试用视频测试，好奇其处理能力，但发现 Open WebUI 似乎不兼容视频格式。还有人探讨了 Ollama 与 llama.cpp 对支持的情况。

有人反馈使用该模型没有得到很好的结果，即便与 moonbeam 相比也是如此，认为可能是自己的设置有问题。也有人称使用 q8 取得了出色的效果，不过使用前需要重启 Ollama 服务器和 WebUI 容器。有人认为对于预期类型的问题，该模型表现出色，但在其他方面表现不佳。有人好奇不同量化方式的性能差异及原因。有人将其与 Adobe Acrobat 的 OCR 功能进行比较，探讨如何从文档中提取数据。有人分享了相关的脚本和建议。还有人提到了不同操作系统中的 OCR 功能。

文章将要探讨的核心问题是：该模型在实际应用中的优势和不足究竟如何，以及如何更好地发挥其性能和功能。

在讨论中，有人称“我认为 Moondream 1b 就其规模而言令人难以置信！”。有人分享道：“我给了它一张来自电影《战争游戏》控制室的低分辨率 JPG 图片，它第二次就猜对了电影，不过奇怪的是它说是约翰·休斯的电影，这是错误的。它的第一次猜测是来自《火星救援》。”

对于模型表现不佳的情况，有人分析：“我不确定他们在（训练/rlhf 方面）做了什么，但对于它预期的问题类型（类似于文档中的那些，基本上）来说是惊人的，如果你试图以任何其他方式引导它就很糟糕。至少，这是我的经验。除非有什么变化，否则它是 llama.cpp 支持的最好的模型，所以我只是重写了我的任务，使其更像它预期的问题类型，而不是试图与模型对抗。”

关于模型的量化方式，有人说：“奇怪的是，q4_0 的表现优于 q6_k，不知道为什么各种模型都会出现这种情况？是 Ollama 的问题？量化的问题？还是其他什么？”

有人认为如果想对文档进行 OCR 并使用多模态模型从中提取数据，建议先使用现代常规方法进行 OCR，然后将结果粘贴到像 Llama-3.1 或 Sonnet 3.5 这样的优秀 LLM 中。

总的来说，这次关于 Ollama 0.3.10 版本新增支持的讨论丰富多样，既有肯定的声音，也有对不足的探讨，为大家更全面地了解该模型提供了参考。