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这是我的选择，我只用EXL2s，哈哈

不错：

Dusk_Rainbow-EXL2-4.0-bpw

neuralbeagle14-7b-5.0bpw-h6exl2

很棒：

estopianmaid-13b 4bpw

Sao10K_L3-8B-Stheno-v3.1-4_0bpw_exl2

Rocinante-12b-v1_EXL2_4.5bpw

Llama-3SOME-8B-v2-exl2_4.5bpw

L3-8b-stheno-v3.2-exl2-4.25bpw

绝对精彩：

MN-12b-ArliAI-RPMax-EXL2-4bpw

MN-12B-Starcannon-v2-exl2

estopia-13b-llama-2-4bpw-exl2

Erosumika-7B-v3-0.2-4.0bpw-exl2

Mistral-Nemo-Instruct-2407-exl2-4bpw

mini-magnum-12b-v1.1-exl2-rpcal

mistral-nemo-gutenberg-12B-v4-exl2

L3-8B-Stheno-v3.2-exl2_8.0bpw

NemoMix-Unleashed-EXL2-4bpw

讨论总结

本次讨论主要围绕NSFW（不适合工作场合）角色扮演（RP）模型的推荐、使用体验、性能优化和命名创意展开。参与者分享了各自使用的模型，并对这些模型的优缺点进行了详细的讨论。讨论中涉及了模型的选择、硬件配置、数据隐私、平台信任等多个方面。整体氛围较为轻松，参与者之间既有技术性的讨论，也有幽默和创意的交流。

主要观点

  1. 👍 模型推荐
    • 支持理由：许多用户分享了自己使用的NSFW RP模型，并详细描述了这些模型的优缺点。
    • 反对声音：部分用户对某些模型的性能和控制性表示不满。
  2. 🔥 硬件配置
    • 正方观点：讨论了在不同硬件配置下如何优化模型运行，推荐了适合不同VRAM的模型。
    • 反方观点：有用户表示并非所有人都能运行高参数模型，更倾向于使用20B以下的模型。
  3. 💡 命名创意
    • 提出了一些搞笑的模型替代名称，如“Mistress-7B”、“COOMand R”和“smegmma”，增加了讨论的趣味性。
  4. 🌟 性能优化
    • 讨论了模型的量化（quantization）和GPU的配置，以及如何优化模型以提高运行速度和效率。
  5. 🔒 数据隐私
    • 讨论了如何获取这些模型的访问权限，以及对OpenAI等平台的信任问题，担心个人数据被用于进一步的模型训练。

金句与有趣评论

  1. “😂 Llama-3SOME is wild naming lol”
    • 亮点：对模型命名的幽默调侃。
  2. “🤔 Should’ve called it Mistress-7B instead.”
    • 亮点：提出了一个搞笑的模型替代名称。
  3. “👀 Nope! I only run them locally. Can’t let them see my furry shit lmao”
    • 亮点：幽默地表达了数据隐私的担忧。
  4. “🌟 Mistral Nemo Instruct 是最好的模型，因为它最擅长遵循指令。”
    • 亮点：对模型性能的详细评价。
  5. “🔥 Holy SHIT supernova is fucking insanely good!!”
    • 亮点：对某个模型的高度评价。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，参与者之间既有技术性的讨论，也有幽默和创意的交流。主要分歧点在于模型的选择和性能优化，部分用户对某些模型的性能和控制性表示不满，但整体上大家对模型的推荐和使用体验持开放态度。

趋势与预测

  • 新兴话题：未来可能会出现更多针对NSFW RP模型的性能优化和数据隐私保护的讨论。
  • 潜在影响：随着模型的不断优化和硬件配置的提升，NSFW RP模型的使用体验将进一步提升，可能会吸引更多用户参与讨论和分享。

详细内容：

标题：热门 NSFW RP 模型讨论

在 Reddit 上，一篇关于 NSFW RP 模型的讨论引发了众多用户的关注。原帖列举了一系列不同的模型，包括 Dusk_Rainbow-EXL2-4.0-bpw、neuralbeagle14-7b-5.0bpw-h6exl2 等，并按照“好”“很棒”“绝对出色”等类别进行了划分。该帖子获得了大量的点赞和众多的评论，大家纷纷就这些模型的性能、特点以及适用场景展开了热烈的讨论。

讨论的焦点主要集中在不同模型的优势和劣势，以及如何根据自身的硬件条件和需求选择合适的模型。有人分享说，像 Cydonia 22B 这样的模型虽然性能强大，但对于硬件配置要求较高。而对于配置较低的用户，如只有 8GB 或 12GB VRAM 的用户，选择合适的量化方式和小型模型则至关重要。

例如，有用户表示：“我只有 8GB 的 VRAM，一直在寻找适合的模型，目前试了几个效果都不太理想。”还有用户提到：“我用 RTX 3070 笔记本，尝试了多种量化方式，还是很难找到速度和性能的完美平衡。”

对于模型的喜好也存在很大的差异。有人钟情于 L3-Super-Nova-RP-8B，认为它速度快且表现出色；而另一些人则更倾向于 Cydonia 22B 这样的大型模型，觉得其性能更为强大。

在讨论中，也形成了一些共识。大家普遍认为，选择模型要综合考虑自身的硬件条件、使用需求以及对速度和质量的偏好。

特别有见地的观点如，一位用户详细分析了不同模型在处理特定场景和角色时的表现，并给出了相应的优化建议。

总之，这场关于 NSFW RP 模型的讨论充分展示了用户们的多样性需求和深入思考，为大家在选择模型时提供了丰富的参考和启示。