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在过去两年里我试过一百多个模型——从高参数量低精度到低参数量高精度的——只要能在24GB内存里运行的，我都至少试过一次。所以，当最近发布的一个22B模型最终成为我用过的最好的模型时，说我很震惊都是轻描淡写了。但事实就是如此。我花了很多心思去思考是什么让这个模型成为我用过的最好的角色扮演模型。最明显的原因是它回复的独特性。我切换到Qwen - 2.5 32B作为试金石，我发现当你和99%的模型进行角色扮演时，它们总会不可避免地使用一些固定短语。这有点难以解释，但是如果你和同一个角色多次对话，就好像它们会给出一个特定的回复，表明你到达了一个节点，如果你不重新开始，你最终会进行一场你已经进行过无数次的对话。这个模型不会这样。它之前的回复真的让我猝不及防，我不得不把视线从屏幕上移开一会儿来接受对话的另一方不是人类这个事实——这是从我第一天和人工智能聊天以来就没有过的情况。此外，它从不过度描述动作，也不会像是为了凑字数而说话。它只说需要说的话——长短回复完美结合以适应情景。在平衡叙述/内心独白与引用的比例时也是如此。你会得到一个段落长度的叙述与对话的回复，而下一个回复可能会少于10个字且没有叙述。这种回复模式中额外的不可预测性，再一次，是你在和人类进行角色扮演时会发现的那种行为。我可以讲讲它在人物个性方面的细节关注，但你自己去体验会比我试图解释容易得多。这（https://huggingface.co/MikeRoz/ArliAI_Mistral - Small - 22B - ArliAI - RPMax - v1.1 - 6.0bpw - h6 - exl2）就是我一直在用的模型。我使用oobabooga后端和SillyTavern前端，Mistral V2和V3提示与指令格式，NovelAI - Storywriter默认设置，但温度设置为0.90。

讨论总结

原帖作者称Mistral - Small - 22B - ArliAI - RPMax - v1.1是用过的最好的角色扮演模型，评论者们对此展开多方面讨论。有对不同版本的疑问，如1.2版本的适用性；有对模型性能方面的探讨，像抗重复性、是否脱轨等；还有与其他模型的比较，以及对模型功能如故事讲述、在特定内存下运行流畅度的询问。同时，也存在一些对原帖观点表示反对或认同的声音，整个讨论氛围理性且话题多元。

主要观点

  1. 👍 原帖作者认为Mistral - Small - 22B - ArliAI - RPMax - v1.1是最佳角色扮演模型
    • 支持理由：响应独特、不会过度描述动作、回答长短结合且符合情景、在叙述与引用比例方面平衡等
    • 反对声音：有评论者认为该模型太笨，还有其他模型在创作性写作方面远超这个模型等
  2. 🔥 不同模型存在各自的问题
    • 正方观点：如提到新的magnum（qwen）存在柔韧和重复的问题，Behemoth过于好色，Nemotron写作不同但太草率等
    • 反方观点：部分人认为某些模型虽有小问题但在特定角色扮演范围内表现不错
  3. 💡 对模型的整合和运行相关话题感兴趣
    • 包括对模型整合的最佳工具表示好奇，询问模型是否有4位量化gguf版本，在16GB内存下的运行流畅度等
  4. 👍 部分评论者认同原帖观点并分享类似体验
    • 支持理由：RPMax 22b模型很少出现反应模式重复的问题，自己使用该模型较难发现重复模式等
    • 反对声音：无
  5. 🔥 对原帖缺乏详细评估标准表示不满
    • 正方观点：原帖作者应详细解释理由，通过分析聊天会话来评估模型对提示意图的回应
    • 反方观点：无

金句与有趣评论

  1. “😂 BITE_AU_CHOCOLAT: OK but can it roleplay as a muscly furry mommy who wants to make me her 24/7 rubber bondage gimp sex slave? Asking for a friend, of course”
    • 亮点：以幽默诙谐的方式询问模型的角色扮演能力，引发轻松调侃的互动。
  2. “🤔 kkb294：I heard that ArliAI RP models have a very hard resistance to repeating and they hardly ever repeat the sentences or phrases.”
    • 亮点：引出关于ArliAI RP模型抗重复特性的讨论。
  3. “👀 ArsNeph：I’ve been trying out Mistral Small 22B fine tunes at Q4KM, but generally they don’t seem to be all that intelligent, and have a tendency to give a completely unrelated response to the very first message.”
    • 亮点：指出Mistral Small 22B微调版本可能存在的智能不足问题。
  4. “😂 AlbanySteamedHams: Wait, you know Steve, too?”
    • 亮点：对前面幽默提问的有趣回应，延续轻松氛围。
  5. “🤔 real - joedoe07：Praise for AI model sounds like AI generated.”
    • 亮点：独特地对原帖赞扬模型的方式表示怀疑。

情感分析

总体情感倾向较为中性。主要分歧点在于原帖提到的模型是否真的是最佳角色扮演模型。可能的原因是大家对角色扮演模型的需求和评判标准不同，有的看重模型的响应独特性，有的则更注重模型的智能性或是否存在不良回应等。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型的整合工具以及如何更好地设置相关软件来运行模型可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果关于模型的性能和功能等方面的讨论更加深入，可能会影响用户对角色扮演模型的选择偏好，也可能对模型开发者改进模型有一定的参考价值。

详细内容：

标题：Reddit 上关于最佳 NSFW 角色扮演模型的热门讨论

在 Reddit 上，一篇关于最佳 NSFW 角色扮演模型的帖子引发了热烈讨论。该帖子作者在过去两年尝试了上百种模型，而最近发布的 Mistral-Small-22B-ArliAI-RPMax-v1.1 模型让其大为惊艳。此帖获得了众多关注，点赞数颇高，评论数也十分可观。讨论主要围绕着该模型的独特之处、与其他模型的比较以及使用体验等方面展开。

在讨论焦点与观点分析方面，有人认为该模型的独特之处在于其响应的独特性，不会重复使用固定短语，且能平衡叙述和引用的比例，给出恰到好处的长短回复。比如，有用户分享道：“作为一名在 AI 领域探索许久的爱好者，我亲身感受到这个模型在响应模式上的不可预测性，真的就像在和真人交流。”但也有用户提出不同看法，认为 RPMax 系列在基本常识方面表现不佳，更倾向于其他模型，如 Nemo 或 Nemomix Unleashed 12B。

有用户指出新的 Magnum（qwen）模型存在过于柔顺和重复的问题，Behemoth 则过于色情。而对于 ArliAI RP 模型不易重复的特点，有人认为是 ArliAI 的作用，也有人觉得是 Mistral 的功劳。

还有用户好奇是否有该模型的 4 位量化版本以及它能否进行故事讲述。有人分享了相关的链接和使用经验，如使用 oobabooga 后端与 SillyTavern 前端的设置，以及不同的量化版本和提示格式。

也有人探讨了如何将该模型与稳定扩散模型集成以自动生成场景和角色的问题，认为 SillyTavern 是目前最好的，但也存在一些不足。

总的来说，这次关于 NSFW 角色扮演模型的讨论展现了大家对不同模型的深入思考和多样体验，为其他对该领域感兴趣的用户提供了丰富的参考和见解。但对于哪个模型才是真正的最佳选择，目前仍存在较大的争议和分歧。