原贴链接

在阅读之前请注意，在发帖时（美国俄亥俄州，当前为格林威治时间 - 4区下午5点），本文中的AI模型仍在上传，大约还需要2.5 - 3个小时完成。

image
。一年半以前的今天，GPT - 4发布了，我花了40美元订阅了两个月来使用它编写一个Unity插件，以便能够使用Text - generation - web - ui（Oobagooba）的api扩展来推理AI模型。这个项目的目标是能够在视频游戏中使用本地模型创建NPC，但当我意识到Oobagooba不断更新，而我那点编码经验根本跟不上的时候，这个项目就失败了。然而，我梦想有一天，我再也不用花一分钱就能继续使用AI开发游戏。因为我一直很穷，到今天仍然如此，我永远无法负担像claude.ai或chatgpt这样的服务的订阅费用，所以我不得不依靠小型本地模型来做我编码方面需要做的事情，但这些模型从来都不足以处理我想涉足的大型游戏项目。今天情况改变了。今天我要发布[rombodawg/Rombos - LLM - V2.6 - Qwen - 14b](https://huggingface.co/rombodawg/Rombos - LLM - V2.6 - Qwen - 14b)，这是我职业生涯中发布过的同规模下最先进的AI模型。它可以一次性毫无问题地用Python编写俄罗斯方块的代码，并且它几乎可以解决edabit网站上的任何专家级编码问题。根据我的经验，只有闭源模型，以及少数开源模型，如codestral和deepseek - LLM - V2.5能够处理这种高级别的编码挑战。虽然我要说这个模型在其他领域也很出色，它不仅仅用于编码，在推理、写作等（任何你使用大型语言模型的地方）方面都非常出色。我强烈鼓励你在你的用例中尝试我的模型，看看它是否可以取代你对那些AI巨头的订阅并为你省钱。

讨论总结

原帖作者分享自己历经困难最终发布了AI模型Rombos - LLM - V2.6 - Qwen - 14b，称该模型在编码、推理、写作等方面表现优秀。评论者们的反应多元，有表示祝贺、认可和感兴趣的，也有对模型的能力、开发过程提出质疑的，还有对帖子回复的真实性表示怀疑的，整体氛围比较积极但也存在争议点。

主要观点

  1. 👍 使用本地模型有诸多好处
    • 支持理由：只需为本地硬件付费，有众多硬件卖家可选择，不会被局限于特定模型，不会失去旧版本使用权限等
    • 反对声音：无
  2. 🔥 原帖作者的成果是开源会胜利的例证
    • 正方观点：原帖作者开发出先进的开源AI模型，说明开源有优势
    • 反方观点：无
  3. 💡 原帖缺乏模型实现的细节
    • 解释：虽然认可原帖的起源故事，但缺乏模型实现细节影响整体感受
  4. 💡 怀疑此帖回复存在很多机器人回复
    • 解释：从回复现象推测存在机器人回复，对回复真实性表示怀疑
  5. 💡 不提供方法和训练细节的新微调没有帮助
    • 解释：认为新微调不分享细节难以对他人有帮助

金句与有趣评论

  1. “😂 你将只需为本地硬件付费，但不会有需要依赖的集中实体。”
    • 亮点：简洁地概括了本地模型的优势
  2. “🤔 fat fucking llama strikes back <3”
    • 亮点：以幽默诙谐的方式提及AI模型，表达积极态度
  3. “👀 像河岸上的手提箱一样可疑”
    • 亮点：用形象的比喻表达对模型发布可疑之处的看法
  4. “😂 Love the origin story, real underdog vibes.”
    • 亮点：肯定原帖的起源故事有弱者逆袭之感
  5. “🤔 lol prove it. Give us a prompt and a seed.”
    • 亮点：直接对原帖模型能力表示怀疑并要求提供证据

情感分析

总体情感倾向是积极与怀疑并存。积极的方面在于很多评论者对原帖作者发布AI模型表示祝贺、认可和感兴趣；怀疑主要集中在对模型能力、开发过程缺乏细节的质疑，以及对帖子回复真实性的怀疑。可能的原因是原帖作者在分享成果时没有给出足够多的技术细节，且部分表述引起了他人的猜疑。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型的具体配置、微调过程以及在不同场景下的适用性可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果模型真如作者所说性能优秀，可能会对AI领域的开源发展产生积极影响，鼓励更多人进行开源AI模型的开发。

详细内容：

标题：终于实现的 AI 梦想引发热议

在 Reddit 上，有一则题为“我终于实现了我的 AI 梦想”的帖子引起了广泛关注。该帖子发布于美国东部时间下午 5 点（GMT-4），截至目前，帖子中的 AI 模型仍在上传中，大约还需要 2 个半小时到 3 个小时才能完成。

原帖作者讲述了一年半前 GPT-4 发布时，自己花费 40 美元订阅了两个月来为一个 unity 插件编写代码，希望能使用 Text-generation-web-ui （Oobagooba）的 api 扩展来推断 AI 模型，但由于项目不断更新且自身编程经验有限，最终失败。然而，作者一直梦想着有一天能不再为使用 AI 付费就能继续开发游戏。今天，作者发布了自己职业生涯中最先进的 AI 模型 [rombodawg/Rombos-LLM-V2.6-Qwen-14b]，称其能够毫无问题地用 Python 编写俄罗斯方块代码，还能通过 [edabit] 网站上几乎所有的专家级编码问题。

这一帖子引发了众多讨论。有人表示，使用本地硬件只需支付硬件费用，且不会依赖于某个集中实体，有更多选择自由，还能保留旧版本，不受特定模型限制。也有人祝贺作者梦想成真。还有用户分享了自己使用其他模型进行游戏编码的经历，并询问该模型是否适用于特定需求。

然而，也有不少质疑的声音。有人认为作者自称编程技能不足且资金有限，却能训练出如此出色的模型不太可信。还有人对模型的发布方式和细节表示怀疑。

但也有人坚信开源会取得胜利，认为这是令人兴奋的成果。有人期待看到模型的基准测试结果，有人好奇作者的训练过程和方法。

这一话题究竟会如何发展，作者发布的模型是否能真正改变现状，让我们拭目以待。