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我通常只使用Q8量化，对于显存低于75GB的都不会再看一眼。由于某些原因，我现在只能使用一张3090 GPU了，我必须在大型语言模型（LLM）之神面前放下架子，为自己的势利行为赎罪。我主要是将大型语言模型用于自身的技术帮助（服务器相关和轻度编码），所以它要尽可能智能。我的硬件是x670e主板、64GB的DDR5内存和7800x3D处理器。我通常认为Qwen 2.5会是首选模型，但不确定哪种量化方式效果最好。或者也许有其他的模型？我也考虑过使用HuggingFace Chat……那些是全尺寸模型，可能会比我能塞进24GB显存的任何模型性能都要好。谢谢，显然我的用户名很有预见性。

讨论总结

原帖主询问在单个3090 GPU上最适配且智能的模型，用于技术帮助（服务器和轻度编码）。评论者们纷纷根据自己的经验和知识给出了各种模型推荐、量化策略，并分享了相关技术操作中的测试结果、经验等，如不同量化方式下模型的性能表现、不同模型在不同硬件上的运行情况以及对不同语言的表现等，整体讨论氛围专注于技术交流。

主要观点

  1. 👍 Qwen2.5 32b在q4量化下适配单张3090较好。
    • 支持理由：多位评论者推荐，如Hefty_Wolverine_553等。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Gemma 2 27B经测试效果很好。
    • 正方观点：DominoChessMaster提到自己测试效果好，holchansg和no_witty_username也表示认同。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 Qwen2.5 - 32B采用q4量化比14B采用q8量化效果好。
    • 支持理由：Eugr通过自己使用发现此情况。
    • 反对声音：无。
  4. 🤔 高于4.5位的量化与原生难以区分。
    • 支持理由：评论者基于自身经验得出。
    • 反对声音：无。
  5. 🌟 Mistral Nemo对大型复杂输入能力惊人。
    • 支持理由：AbheekG推荐并阐述。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 Hefty_Wolverine_553：Qwen2.5 32b at q4 should fit pretty well, but I’d recommend higher gguf quants and partially offloading some layers if you really need it to be smart.”
    • 亮点：明确给出Qwen2.5 32b在q4量化下适配情况，并提供进一步优化建议。
  2. “🤔 Eugr：I found that Qwen2.5 - 32B with q4 quant works better than 14B with q8.”
    • 亮点：通过对比两种量化下不同模型的效果，为原帖主提供参考。
  3. “👀 DominoChessMaster：Gemma 2 27B via Ollama works wonders in my own tests”
    • 亮点：以自身测试结果推荐Gemma 2 27B。
  4. “💥 AbheekG：My vote goes to Mistral Nemo. It’s a banger of a model that’s surprisingly capable with large complex inputs.”
    • 亮点：强烈推荐Mistral Nemo并强调其处理大型复杂输入的能力。
  5. “😎 Cool - Hornet4434：我使用Gemma 2 27B 6BPW与alpha 3.5来RoPE scale它到24576上下文。”
    • 亮点：分享特定模型的操作经验。

情感分析

总体情感倾向为积极正面，大家都在积极分享自己的知识和经验来回答原帖的问题，没有明显的分歧点。主要原因是这是一个技术讨论话题，大家更多是基于自己的技术理解和使用经验来进行交流。

趋势与预测

  • 新兴话题：不同量化方式与原生效果的进一步对比研究可能会成为后续讨论的点。
  • 潜在影响：有助于LLM模型使用者根据自己的硬件情况更好地选择合适的模型和量化方式，提高模型使用效率。

详细内容：

标题：在单张 3090 上寻找最智能的模型

近日，Reddit 上一则关于“Most intelligent model that fits onto a single 3090?”的帖子引发了热烈讨论。该帖子获得了众多关注，评论数众多。原帖作者表示，由于某些原因，如今只能使用单张 3090 GPU，想寻找一个用于技术帮助（服务器相关和轻度编程）的尽可能智能的 LLM 模型。这篇帖子引发了大家对于在单张 3090 上如何选择合适模型的广泛探讨。

在讨论中，观点纷呈。有人认为 Qwen2.5 32b 在 q4 时表现不错，还建议使用更高的 gguf 量化和部分分层卸载；有人提到像 Q6 也可以，能接受每秒 4 - 5 次的处理速度。还有用户表示可以使用 q5_k_s 并将上下文卸载到内存中，同时将模型的其余部分保留在 VRAM 中。也有人指出，如果将任何层卸载到系统内存，拥有更快的内存会更好。

比如，有用户分享道：“我使用 LM Studio 却找不到仅卸载上下文的选项。是在 LM Studio 中无法做到这一点，还是需要运行其他程序？我和您的配置完全相同（4090 和 32GB 内存，但我的内存运行速度为 3600MHz）。我一直在为 Qwen 2.5 34B 苦恼，因为它几乎没有给上下文留下空间，而且我无法在不引发问题的情况下超过 8k。将上下文卸载到内存中会很棒。”

同时，也有用户提到不同模型在不同配置下的性能表现。例如，有人说：“Way faster. Qwen 2.5 32b q4_K_M 在 3090 上能达到 34T/s，而 q6_K 将 55/65 层卸载到 GPU（使用 23GB VRAM）能达到 12T/s （14900k，6400MHz RAM）。”

对于这些观点，有人认为部分模型的量化会使模型对上下文的理解变得“模糊”，但对性能影响不大。也有人表示，在自己的测试中，Gemma 2 27B 通过 Ollama 效果很好。还有人提到 Mistral Nemo 是一个令人惊喜的、能够处理大型复杂输入的模型。

总之，这场讨论为在单张 3090 上选择合适模型提供了丰富的参考和思考方向。但如何在众多选择中找到最适合自己需求的模型，仍需要用户根据自身的硬件配置和具体任务进行深入探索和尝试。