原贴链接

image

讨论总结

本次讨论主要集中在OpenRouter平台上Llama 3.2 3b模型价格低于1b模型的现象。用户们对此现象感到困惑，并提出了多种可能的解释。主要观点包括：Llama 3.2 3b模型价格较低是因为Together AI以$0.054/M的价格托管了该模型，而没有托管1b模型；在共享主机上运行大型语言模型可能需要使用API；在某些情况下，即使设备能够运行1b模型，用户也可能选择使用API来简化管理和维护；在浏览器中运行大型模型是可能的，但需要考虑资源分配和更新维护的问题；在大规模组织中，外包模型托管可能比内部维护更经济和可靠。讨论中还涉及了需求分析、价格策略和平台期待等话题。

主要观点

  1. 👍 Llama 3.2 3b模型在OpenRouter上比1b模型便宜，是因为Together AI以$0.054/M的价格托管了3b模型。

    • 支持理由：Together AI的托管价格较低，使得3b模型的总成本降低。
    • 反对声音：有用户认为这不符合通常的参数与价格关系。

  2. 🔥 在共享主机上运行大型语言模型（LLMS/SLMS）可能需要使用API。

    • 正方观点：共享主机可能不支持本地推理，使用API可以简化管理和维护。
    • 反方观点：使用API会增加额外的成本和依赖性。

  3. 💡 在某些情况下，即使设备能够运行1b模型，用户也可能选择使用API。

    • 解释：使用API可以简化管理和维护，特别是在资源有限的环境中。

  4. 👍 在浏览器中运行大型模型（如7b模型）是可能的，但需要考虑资源分配和更新维护的问题。

    • 支持理由：浏览器环境可以提供灵活的部署方式，但需要合理分配资源。
    • 反对声音：资源分配和更新维护可能带来额外的挑战。

  5. 🔥 在大规模组织中，外包模型托管可能比内部维护更经济和可靠。

    • 正方观点：外包可以降低内部维护的成本和风险。
    • 反方观点：外包可能带来数据安全和隐私问题。

金句与有趣评论

  1. “😂 TitoxDboss：Honestly, good question.”

    • 亮点：简洁地表达了评论者对价格差异的困惑和好奇。

  2. “🤔 Ill_Yam_9994：I’d say reliability and logistics. It’ll run on anything, but you still need to allocate resources for it, keep it updated, physically maintained, etc.”

    • 亮点：强调了在浏览器中运行大型模型时需要考虑的资源管理和维护问题。

  3. “👀 AwesomeDragon97：Might be due to higher/lower demand if that’s how they calculate the price.”

    • 亮点：提出了需求分析作为价格策略的可能因素，引发了进一步的讨论。

情感分析

讨论的总体情感倾向是好奇和探索性的，用户们对Llama 3.2 3b模型价格低于1b模型的现象感到困惑，并积极探讨可能的原因。主要分歧点在于对价格差异的不同解释，如模型托管、API使用、资源管理和成本效益等。可能的原因包括Together AI的托管策略、共享主机的限制、浏览器环境的资源分配等。

趋势与预测

  • 新兴话题：需求分析和价格策略可能会引发后续讨论，特别是在不同平台和模型之间的价格比较。
  • 潜在影响：对模型托管和API使用的讨论可能会影响开发者和研究者在选择模型和部署方式时的决策，特别是在资源有限的环境中。

详细内容：

《关于 OpenRouter 上 Llama 3.2 模型价格差异的热门讨论》

在 Reddit 上，有一个关于 OpenRouter 上 Llama 3.2 不同版本价格差异的讨论引起了广泛关注。该帖子包含一张展示两个不同自然语言处理（NLP）模型详细信息的界面截图，获得了众多用户的参与，评论数众多。讨论的核心是为何 Llama 3.2 3b 比 1b 价格更便宜，这一现象究竟是偶然还是另有原因。

在讨论中，有人指出 Together AI 为 3b 模型的定价为 $0.054/M，而不提供 1b 模型的服务。有人提出疑问，为何要选择这种方式，因为一些不错的设备就能轻松运行 1b 模型。还有人表示自己试图在共享托管的网站上使用这些模型，但托管计划可能不允许推理 LLMS/SLMS，所以可能不得不使用 API。有人认为这是个合理的原因，因为有时候无法在托管的地方运行。也有人提到在浏览器中也许能运行 1b 模型，自己曾在手机上通过网站运行过 7b 模型。还有人认为这涉及到可靠性和物流问题，虽然能在任何地方运行，但仍需要为其分配资源、保持更新、进行物理维护等。在大型官僚组织中，付钱让别人大规模处理这些可能更容易或更便宜。

有人认为在 OpenRouter 上，Llama 3.1 8B 的定价为 $0.055/M，这使得 3B 模型的吸引力大幅降低。有人对此表示认同，并感到惊讶，认为参数减半通常会使速度至少提高 50%，价格应该至少降低三分之一。还有人认为价格差异可能是由于需求的高低导致的。

总之，关于 OpenRouter 上 Llama 3.2 不同版本的价格差异，大家从多个角度进行了探讨，观点各异，但都为这一话题提供了有价值的思考。