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嘿，我稍微玩了一下Llama3.1 8B，感觉还不错，但生成的文本速度真的很快！我想知道是否有更好的模型可以在我的6950XT上运行，如果这意味着文本不会在我还没读完之前就飞快地滚动到屏幕下方，我会更倾向于选择更好的答案。

我听说过Mistral Nemo和Gemini 9B的好评，但我还想了解其他小型模型的选项。谢谢！

讨论总结

本次讨论主要围绕在6950XT显卡上运行的小型语言模型（LLM）的选择展开。参与者分享了各自的使用经验，推荐了多个模型，如Mistral Nemo 12B、Gemma 27B、InternLM 20B等。讨论内容涵盖了模型的性能、支持的语言、逻辑推理能力以及在特定硬件上的运行效率。总体上，讨论氛围较为积极，参与者提供了丰富的信息和建议，帮助其他用户在选择适合自己硬件的模型时做出更明智的决策。

主要观点

  1. 👍 Mistral Nemo 12B 适合移动使用

    • 支持理由：TroyDoesAI 分享了在 M2 Air 工作笔记本电脑上的使用经验，认为该模型在无网络环境下处理简单问题时表现良好。
    • 反对声音：无明显反对声音，但有用户提到通常不使用小于 34B 的模型进行逻辑推理。

  2. 🔥 Gemma 27B 在 6950XT 显卡上表现良好

    • 正方观点：Downtown-Case-1755 推荐在 6950XT 显卡上使用 Gemma 27B 模型，并讨论了其上下文长度和性能。
    • 反方观点：无明显反对声音，但有用户提到即使是 2B 模型的 Q8 版本也能提供良好的结果。

  3. 💡 Chocolatine-14B-Instruct-DPO-v1.2 在逻辑推理方面表现出色

    • IONaut 分享了该模型在特定大小的模型排行榜上名列前茅，并举例说明了其在逻辑推理方面的强大能力。

  4. 👍 InternLM 20B 已经发布并推荐使用

    • mahiatlinux 指出 InternLM 20B 已经发布，并提供了下载链接，讨论了其在特定硬件上的运行效率。

  5. 🔥 即将推出的 SOLAR Pro 模型备受期待

    • Downtown-Case-1755 提及 SOLAR Pro 模型即将推出，目前处于预览阶段，讨论了其上下文长度和支持的语言。

金句与有趣评论

  1. “😂 TroyDoesAI：I am a big fan of Mistral Nemo 12B for when I am on the go.”

    • 亮点：强调了 Mistral Nemo 12B 在移动使用场景下的适用性。

  2. “🤔 limapedro：I disagree, even the 2B model at Q8 gave good results!”

    • 亮点：展示了即使是较小的模型也能提供良好的结果，引发了对模型性能的讨论。

  3. “👀 IONaut：I just downloaded Chocolatine-14B-Instruct-DPO-v1.2 a couple days ago since it is at the top of the LLM leaderboard for that size model.”

    • 亮点：分享了下载并测试排行榜前列模型的经验，展示了其在逻辑推理方面的出色表现。

情感分析

讨论总体情感倾向较为积极，参与者分享了各自的使用经验和推荐，提供了丰富的信息和建议。主要分歧点在于不同模型在特定硬件上的性能表现，但整体上讨论氛围友好，参与者互相帮助，共同探讨适合6950XT显卡的小型语言模型选择。

趋势与预测

  • 新兴话题：即将推出的 SOLAR Pro 模型可能会引发更多关于其性能和适用性的讨论。
  • 潜在影响：随着更多小型语言模型的推出和优化，用户在选择适合自己硬件的模型时将有更多选择，推动语言模型在不同硬件平台上的应用和发展。

详细内容：

标题：在 6950XT（16GB VRAM）上运行的最佳小型 LLM 模型探讨

在 Reddit 上，有一则引起广泛关注的帖子，题为“Best current small LLM model which will run reasonable on a 6950XT (16GB VRAM)?”，目前已获得了众多点赞和大量的评论。帖子的主人表示自己尝试过 Llama3.1 8B，觉得文本生成速度过快，想知道在自己的 6950XT 显卡上是否有更优的模型，以便在获得更好答案的同时，文本生成速度能更便于阅读。这则帖子引发了大家对各种小型 LLM 模型的热烈讨论。

讨论的焦点主要集中在不同模型的优劣和适用场景。有人分享说自己的 M2 Air 工作笔记本电脑（16GB 内存）搭配 Ollama 推理引擎，在外出时很喜欢 Mistral Nemo 12B。还有人提到了 Gemma 2 27B ，有人表示喜欢 Big Tiger Gemma，认为它是 Gemma 2 27B 的未审查版本，但也有人对此持不同意见，认为即便是 2B 模型在 Q8 下也能有不错的结果。有人称赞某些模型支持多语言，还有人表示某些模型能够读取文件并回答与之相关的问题。

有人几天前下载了Chocolatine-14B-Instruct-DPO-v1.2，称其在处理一些逻辑谜题时表现出色。比如给出把球放在桌上、把杯子倒扣在球上并滑动杯子等一系列操作后询问球的位置，该模型能准确回答。

此外，有人提到可以在短上下文环境中尝试 Gemma 27B，使用 InternLM 20B 或者即将推出的 SOLAR Pro 模型。有人提供了相关链接：https://huggingface.co/internlm/internlm2_5-20b-chat ，还有人提到 SOLAR Pro 目前处于“预览”阶段，短上下文为 4K ：https://huggingface.co/collections/upstage/solar-pro-66e1ff3f96acd45223b4d9ad 。

在这场讨论中，大家对于不同模型的评价各异，但共识在于都在努力寻找适合特定硬件条件的最优模型，以获得更好的使用体验。其中一些独特的观点，如对不同模型在特定场景下表现的细致描述，丰富了整个讨论，为大家提供了更多的参考和思考方向。

总之，Reddit 上的这场关于在特定显卡上运行最佳小型 LLM 模型的讨论，充分展现了大家对于技术探索的热情和追求。