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我在哪里能找到适合我机器的当前最佳模型呢？我有一个锐龙9000x 12核处理器、64GB（我认为是）DDR4内存，以及一个8GB的RTX 3070显卡。我还没有在本地运行过任何东西，所以我想知道是否值得去尝试，还是说在我升级之前应该继续使用在线版本。谢谢！

讨论总结

这是一个关于RTX 3070是否足够好以及能运行什么模型的讨论。提问者列出自己的电脑配置（Ryzen 9000x、64gbRam DDR4和RTX 3070 8gb）询问是否值得本地运行相关内容。评论者们根据自身经验和知识给出不同建议，整体氛围是积极分享相关信息。

主要观点

  1. 👍 可下载Gemma 9B finetunes或Mistral Nemo 12B等并提供网址
    • 支持理由：给提问者提供可尝试的模型及获取途径。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 根据速度需求选择模型（如速度快选特定14B模型等）
    • 正方观点：不同速度需求对应不同模型选择。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 RTX 3070 8gb可运行量化8/9b模型
    • 支持理由：以自身有相同显卡机器运行情况为例。
    • 反对声音：无。
  4. 🤔 设备是否够用取决于使用目的
    • 正方观点：以RTX 2070运行不同模型速度差异为例。
    • 反方观点：无。
  5. 😎 RTX 3070可运行至多22b模型
    • 支持理由：以自己类似配置设备运行情况说明。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 8 GB GPU是足够用于基本模型的，并且使用3070将会非常快。”
    • 亮点：简洁回答了3070对于基本模型的适用性和运行速度。
  2. “🤔 如果您希望模型运行速度快，那么最多运行量化为4位的14B模型，这样就能适配8GB显存。”
    • 亮点：明确给出速度快时的模型选择依据。
  3. “👀 基本上，3070对于8b模型是可以的，对于12b模型还凑合，对于更高的模型将会很艰难。”
    • 亮点：概括性地总结3070对不同大小模型的运行能力。
  4. “😏 On a 3070 8gb you can run quantized 8/9b models fine.”
    • 亮点：直接针对3070给出可运行的模型情况。
  5. “🤓 Depends what you want to use it for.”
    • 亮点：指出设备是否够用取决于使用目的这一关键因素。

情感分析

总体情感倾向积极，大家都在积极分享关于RTX 3070运行模型的知识和经验，没有明显的分歧点。可能的原因是这是一个比较技术向的话题，大家更关注如何解决提问者的问题。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会进一步讨论不同版本硬件（如3070TI）对于特定模型运行的优化。
  • 潜在影响：有助于有类似硬件配置的用户更好地利用设备运行模型，提高运行效率。

详细内容：

标题：关于 RTX 3070 是否够用及适配模型的热门讨论

在 Reddit 上，有一个备受关注的帖子，题为“Is a RTX 3070 good enough and what models could I run with it?”，获得了众多网友的参与，评论数众多。

原帖中，发帖人表示自己拥有 Ryzen 9000x 12 核心、64GB 内存（可能是 DDR4）以及 RTX 3070 8GB 的配置，尚未在本地运行过任何模型，想知道是否值得努力尝试，还是在升级前先使用在线版本。

这一帖子引发了多方面的讨论。核心问题在于，在这样的硬件配置下，RTX 3070 究竟能运行哪些模型，以及运行效果如何。

有人指出，可以下载 Gemma 9B finetunes 或 Mistral Nemo 12B 等，并提供了相关链接，如“https://huggingface.co/bartowski/Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF/tree/main”等，称 8GB GPU 对于基础模型足够，用 3070 会很快，可以先试用上述模型再决定是否需要更大的模型。

有用户分享道：“我有一个 3070，试试这些：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1fmqdct/favorite_small_nsfw_rp_models_under_20b/”

有人认为 7 - 8B 可用于 GPU，14B 在 CPU 上也可行，72B 可放在内存中，但速度很慢。

还有人表示，基于对模型速度的需求不同：若追求速度，最多 14B 量化为 4 位的模型能适配 8GB VRAM；若追求速度和质量平衡，约 70B 可借助 CPU 分担；若追求最高质量，则可尝试使用页文件运行更大的模型。

有人说自己的 RTX 2070 运行 Llama 3.2 1B 速度很快，但运行 3.1 70B 就太慢。

也有人指出在 3070 8GB 上可以很好地运行量化的 8/9b 模型，还有机器用相同的显卡在本地进行有用的工作。称如果是用于为代码或进行复杂推理等，使用云服务更好，但如果是用于标记文本、处理文档等，小模型就很棒。

有人认为，7b - 9b 模型应能完全在 VRAM 中运行，速度足够快。14b 和 22b 模型可能在借助一些 CPU 分担的情况下运行良好，取决于对生成速度的容忍度和可接受的量化程度。

有人在笔记本电脑的 3070ti 8GB 上运行 Nemo 12b 的 4bpw 量化，随着上下文填充，速度会变慢，且不能用于对准确性要求高的场景。

有人建议直接安装 ollama 并运行 llama3.2 。

有人指出 Ryzen 9000 应是 DDR5，速度会更快。

有人称拥有几个这样的配置在运行 ollama 和 stable diffusion，22b 模型没问题，若为 TI 版本，运行效果会更好。

讨论中的共识在于，RTX 3070 对于 8b 模型表现良好，对于 12b 模型也还可以，但运行更高的模型可能会比较困难。

特别有见地的观点是，不同的使用场景和需求决定了对模型和硬件配置的选择，不能一概而论。

总之，关于 RTX 3070 能否满足需求以及适配哪些模型，需要根据个人的具体使用情况和对速度、质量等方面的要求来综合判断。