原贴链接

Qwen2.5-32B-Instruct 可能是目前最适合 3090 的最佳模型。它真的让我印象深刻。到目前为止，在我的个人测试中，它击败了 Gemma 27B。

讨论总结

本次讨论主要围绕Qwen2.5-32B-Instruct模型在3090显卡上的表现展开，涵盖了量化方法、性能对比、上下文限制、审查问题等多个技术细节。参与者们分享了各自的使用体验和测试结果，讨论了不同量化方法（如AWQ、GGUF、EXL2）的优劣，以及这些方法在VRAM中的适用性和与其他推理引擎的兼容性。此外，讨论还涉及了模型在不同硬件配置下的表现，以及它们在实际应用中的稳定性和支持情况。总体而言，讨论氛围积极，参与者们对模型的性能表示认可，但也有对审查和硬件限制的担忧。

主要观点

  1. 👍 Qwen2.5-32B-Instruct模型在3090显卡上表现优异
    • 支持理由：在多个基准测试中表现出色，尤其是在代码生成方面。
    • 反对声音：有评论提到其在法语处理上不如Gemma 27B和9B版本。
  2. 🔥 AWQ和GGUF是两种主要的量化方法，各有优劣
    • 正方观点：AWQ更适合VRAM中运行的模型，而GGUF则更注重卸载到CPU/DRAM。
    • 反方观点：GGUF在兼容性和易用性上表现较好，但性能可能不如其他量化方法。
  3. 💡 EXL2是GPTQ的后续版本，性能更高效
    • 解释：EXL2在性能上优于GGUF，但兼容性可能不如GGUF。
  4. 🚀 Qwen2.5-32B-Instruct模型有32K上下文限制
    • 解释：YARN配置复杂，且在多个工具中不支持，影响模型性能。
  5. 🤔 审查问题影响模型使用体验
    • 解释：有评论提到模型过于审查，希望有未审查的微调版本。

金句与有趣评论

  1. “😂 Why use GGUF if it fits in VRAM anyway?”
    • 亮点：提出了一个关于量化方法选择的实际问题。
  2. “🤔 I’m running Q4KM on my P40 and it’s wild how good it is.”
    • 亮点：分享了个人使用体验，强调了模型的高性能。
  3. “👀 I can run 3x parallel slots with 8k context each using Qwen2.5-32B QE_M for aggregate around 40 tok/sec probably on my 1x 3090TI FE 24GB VRAM.”
    • 亮点：展示了模型在特定硬件配置下的高性能表现。
  4. “😢”
    • 亮点：通过一个简单的表情符号传达了消极情绪，引发其他用户的困惑。
  5. “🚀 Qwen 2.5 32b Q_6 is the best local model I’ve used.”
    • 亮点：高度认可了Qwen 2.5 32b Q_6模型的性能。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，大多数参与者对Qwen2.5-32B-Instruct模型的性能表示认可。然而，也有一些评论表达了对审查问题和硬件限制的担忧。主要分歧点在于量化方法的选择和模型在不同硬件配置下的表现。这些分歧可能源于不同用户的使用场景和硬件条件。

趋势与预测

  • 新兴话题：量化方法的进一步优化和不同硬件配置下的模型性能测试可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：随着更多用户分享个人使用体验和测试结果，Qwen2.5-32B-Instruct模型的适用性和性能将得到更广泛的验证，可能对相关领域的模型选择和硬件配置产生影响。

详细内容：

标题：Reddit 上关于 Qwen2.5-32B-Instruct 模型的热烈讨论

在 Reddit 上，一个关于“Qwen2.5-32B-Instruct 可能是 3090s 目前的最佳模型”的帖子引起了广泛关注。该帖子获得了众多用户的参与，评论数众多。帖子中提到，在个人测试中，Qwen2.5-32B-Instruct 表现出色，甚至超过了 Gemma 27B。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人指出，EXL2 比 GGUF 更高效更智能，但也有人因为 GGUF 得到广泛支持而选择它。有人认为 AWQ 是对 GPTQ 的改进，并且在某些方面具有优势。还有用户提到，如果模型能适配 VRAM，会选择 vllm 或 sglang。 有用户分享道：“我从 exl2 切换到 gguf 只是因为一切似乎都支持 gguf，而 exl2 的使用较为有限。但 gguf 之外的其他格式往往速度更快，有时在相同大小下的困惑度稍好，但能够在各种项目中使用该模型让我倾向于 gguf。gguf 已经足够好了。” 对于不同的量化方法，用户们存在不同的看法和使用体验。有人认为 Qwen2.5-32B-Instruct 在某些基准测试中的表现出色，接近甚至超过了一些知名模型。但也有人认为它在某些方面仍有待改进，比如对法语的处理不如 Gemma 2 27B。

在模型的使用场景和性能方面，用户们也展开了深入的讨论。有人在特定的 GPU 上成功运行了该模型，并分享了其性能和使用感受。有人关心模型所需的内存和 VRAM 等硬件资源，以及如何优化配置以获得更好的性能。

总的来说，关于 Qwen2.5-32B-Instruct 模型的讨论丰富多样，用户们从不同角度分享了自己的经验和观点，为大家更全面地了解该模型提供了有价值的参考。