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尽管近期涌现了许多优秀模型，如qwen2.5-72B，但123B模型依然是我的最爱。可能由于其庞大的规模，一些出色的微调/合并模型的出现花了相当长的时间。我在huggingface上进行了快速搜索，发现了几个潜在的优质模型：

  • 原始模型

    • mistralai/Mistral-Large-Instruct-2407

  • 微调模型：

    • migtissera/Tess-3-Mistral-Large-2-123B
    • anthracite-org/magnum-v2-123b
    • NeverSleep/Lumimaid-v0.2-123B

  • 合并模型：

    • gghfez/SmartMaid-123b
    • schnapper79/lumikabra-123B_v0.4
    • FluffyKaeloky/Luminum-v0.1-123B
    • gghfez/DarkMage-Large-v3-123b-4.5

我是否遗漏了任何重要的123B模型？你最喜欢哪一款？（我仍在等待一个midnight-miqu级别的123B合并模型！）

讨论总结

本次讨论主要集中在123B模型的性能评价、微调效果、硬件配置要求以及与其他模型的对比。用户们分享了各自的使用体验和见解，包括对不同模型的偏好、微调模型与基础模型的智能对比、特定硬件配置下的性能表现等。讨论中既有对模型优缺点的深入分析，也有对硬件配置和量化选择的实用建议。整体氛围专业，参与者多为有一定技术背景的用户。

主要观点

  1. 👍 Luminum模型表现较好

    • 支持理由：用户_supert_认为Luminum在某些方面优于Magnum和普通Mistral模型。
    • 反对声音：a_beautiful_rhind认为Lumimaid和Luminum差异不大，主要是在普通Mistral基础上微调。

  2. 🔥 微调模型与基础模型的智能对比

    • 正方观点：a_beautiful_rhind认为微调模型在某些社交或空间智能方面可能有所提升。
    • 反方观点：nero10579认为微调模型在智能上不会超过基础模型，但适用于不同写作风格。

  3. 💡 硬件配置对模型性能的影响

    • 解释：Admirable-Star7088询问在64GB RAM和16GB VRAM的配置下，使用123B模型的可行性，Lissanro提供了基于使用场景的建议。

  4. 🛠 模型合并的挑战

    • 解释：BaronRabban分享了自己制作123B模型合并的经验，认为效果不理想，并提到了lumikabra-195B_v0.3模型的使用体验。

  5. 🤔 大型模型的心理偏好

    • 解释：silenceimpaired认为人们偏好大型模型可能是因为“越大越好”的假设和沉没成本谬误。

金句与有趣评论

  1. “😂 I see I have this one in my LM Studio (128GB Mac) lumikabra-123B_v0.4/lumikabra-123B_v0.4.Q6_K.gguf ~100GB file”

    • 亮点：Roland_Bodel_the_2nd分享的实际使用经验，展示了模型文件的大小和系统配置调整。

  2. “🤔 Luminum’s been pretty good. I preferred it to Magnum and plain Mistral.”

    • 亮点：_supert_对Luminum模型的偏好，引发了对不同模型性能的讨论。

  3. “👀 Qwen 72b has been terrible at creative writing for me though. Even my dishwasher is more creative.”

    • 亮点：e79683074对qwen 72b在创意写作方面表现的不满，幽默且生动。

情感分析

讨论的总体情感倾向是理性和探索性的。大部分用户对123B模型表现出浓厚的兴趣，但同时也存在对模型性能和微调效果的质疑。主要分歧点在于微调模型与基础模型的智能对比以及不同硬件配置下的性能表现。这些分歧可能源于用户不同的使用场景和期望值。

趋势与预测

  • 新兴话题：对大型模型心理偏好的讨论可能会引发更多关于用户选择模型背后的心理因素的探讨。
  • 潜在影响：对微调模型和基础模型智能对比的深入分析可能会影响未来模型开发的方向，特别是在特定任务优化方面。

详细内容：

标题：Reddit 上关于 123B 模型的热门讨论

最近有很多出色的模型问世，比如 qwen2.5-72B，但在 Reddit 的一个帖子里，有人表示 123B 模型仍是其最爱。此帖引发了广泛关注，获得了众多点赞和大量评论。帖子中提到在 huggingface 上搜索到的多个 123B 模型，包括原始模型、微调模型和合并模型，并询问是否有遗漏。讨论方向主要围绕不同模型的使用体验、性能比较以及个人偏好。

讨论焦点与观点分析： 有人称在 128GB Mac 的 LM Studio 中使用了 lumikabra-123B_v0.4，并分享了相关设置。有人认为 Luminum 不错，但也只是基于小样本对话，有人则觉得 Lumimaid 没什么作用。有人认为微调模型并不比基础模型更智能，只是写作风格不同。还有人表示自己多次尝试制作合并模型，也有人分享了不同模型在 MMLU Pro 测试中的表现。有人觉得人们偏爱大模型存在认知误区，比如认为越大越好或存在沉没成本谬误，也有人认为 Qwen 72b 在创意写作方面表现不佳。有人指出在实际使用中，不同模型各有特点，比如 Magnum 在某些方面表现不佳，Luminum 没有特别出彩之处，而 Lumimaid 有自己的风格。有人提到 BigQwen2 - 5 - 125B - Instruct - i1 - Q6_K.gguf 解决了复杂写作问题，但有时也会表现不佳。对于 Qwen 模型的使用，有人遇到了各种问题，包括拒绝场景、错误提示等，并探讨了可能的解决办法。有人认为不同量化方式对模型性能有影响，不同模型在不同任务中的表现也各有千秋。

总的来说，大家对于 123B 模型的看法各异，使用体验也不尽相同，选择取决于具体的使用场景和个人需求。