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我一直在关注22B模型，因为它们在16GB的RAM中与Q4完美匹配，我想知道根据你们的个人评分，目前哪个是最好的。

讨论总结

本次讨论主要围绕当前最佳的22B模型展开，参与者推荐了多个模型，包括Mistral Small、Qwen 2.5 32B和Gemma 2 27b。讨论内容涉及模型的性能表现、量化优化、VRAM占用以及多语言环境下的表现。总体氛围积极，多数评论者对推荐的模型持肯定态度，但也提到了一些模型需要进一步调优。

主要观点

  1. 👍 Mistral Small 22B 模型表现良好
    • 支持理由：评论者通过个人测试得出结论，认为该模型至少与Gemme 2 27B和Command-R相当，甚至可能更好。
    • 反对声音：无明显反对声音。
  2. 🔥 Qwen 2.5 32B 在 IQ3XS 上的表现优于 Llama 3.1 70 @ IQ2S
    • 正方观点：评论者认为Qwen 2.5 32B在特定环境下的表现非常出色。
    • 反方观点：无明显反方观点。
  3. 💡 Mistral Small 模型在 16GB VRAM 环境下表现出色
    • 解释：评论者对Mistral Small模型的性能给予了积极评价，认为它是目前最适合16GB VRAM的22B模型。
  4. 🔥 Gemma 2 27b 模型是目前最佳的 22b 模型
    • 正方观点：评论者推荐Gemma 2 27b模型，认为它在16GB RAM中运行良好。
    • 反方观点：无明显反方观点。
  5. 💡 Mistral Small 模型有潜力，但需要更精细的调优
    • 解释：评论者对Mistral Small模型持乐观态度，但认为需要进一步调优。

金句与有趣评论

  1. “😂 MrAlienOverLord：mistral small - the newest I’d say”
    • 亮点：简洁直接地推荐了最新的22B模型。
  2. “🤔 My_Unbiased_Opinion：Qwen 2.5 32B @ Q4KM beats Llama 3.1 70 @ IQ2S on a 24GB card.”
    • 亮点：提供了具体的模型比较和性能数据。
  3. “👀 Durian881：Did some quick tests of Mistral Small 22B and it seemed pretty good for me and at least on par if not better than Gemme 2 27B and Command-R.”
    • 亮点：通过个人测试得出结论，增加了评论的可信度。
  4. “🤔 ambient_temp_xeno：I like Mistral Small a lot better than gemma 2 27b-it and command-r 35 and 32b.”
    • 亮点：表达了对Mistral Small模型的偏好，并进行了对比。
  5. “👀 uroboshi：I just tried Mistral small and it’s really good from what I’ve seen.”
    • 亮点：简洁地表达了对Mistral Small模型的积极评价。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，多数评论者对推荐的模型持肯定态度。主要分歧点在于不同模型在特定环境下的表现，如VRAM占用和多语言性能。可能的原因是不同用户的使用场景和需求不同，导致对模型的评价有所差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：量化模型在VRAM优化中的应用可能会引发更多讨论。
  • 潜在影响：随着模型性能的不断提升和优化，未来可能会有更多适合低资源环境的模型出现，推动AI技术的普及和应用。

详细内容：

标题：22B 模型哪家强？Reddit 上众说纷纭

在 Reddit 上，有一个题为“ What is the best 22b model now?”的热门讨论引起了众多网友的关注。该帖子表示，发帖者一直关注 22B 模型，因其能完美适配 16GB 内存和 Q4，想知道大家认为目前哪款最好。此帖获得了不少点赞和众多评论。

讨论焦点主要集中在几款不同的模型上。有人说 Mistral Small 是最新的，表现不错。还有人推荐不是 22B 的 Qwen 2.5 14B 或 Qwen 2.5 32B ，称其性能出色。有人询问 Qwen 模型在多语言方面的表现如何。也有人提出疑问，如何在 24GB 显存的卡上运行 32B 模型，是只能忍受因部分在内存中导致的缓慢性能，还是有办法将整个模型放在显存中。对此，有人回复可以运行量化模型将整个模型放在显存中，并举例说明。还有新人请求解释方法或提供相关教程。有人称 32B 模型在 24GB 内存中运行良好，最喜欢 8 月发布的某款约这个大小的模型。

有用户称对 Mistral Small 22B 做了快速测试，感觉相当好，至少不逊于 Gemme 2 27B 和 Command-R 。也有人表示比起 Gemma 2 27b-it 和 Command-R ，更喜欢 Mistral Small 。还有人刚尝试了 Mistral small ，觉得非常好，特别适合 16GB 显存。但也有人认为 Gemma 2 27b 模型是目前的首选，而 Mistral Small 有潜力但还需进一步优化。

那么，到底哪款 22B 模型才是真正的最佳之选？不同用户各有偏好，或许还需要更多的测试和比较才能得出更确切的结论。