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我的配置如下：i7 - 14700K、64Gb频率为6800的DD5内存、4090显卡。我想知道对于我的配置，最近几周发布的最佳模型有哪些？我偏好的文件格式是GGUF，对于较大的模型，我倾向于选择较小的量化版本，以使模型大小低于我的显存大小，我还希望保持大约32K的上下文，因为我讨厌模型忘记故事前面的细节。我对专门用于非常堕落的ERP（角色扮演类，不适合公开内容）训练的模型感兴趣，越多越好，我不需要用于编码、数学、科学的模型，也许有点哲学方面的但也只是在角色扮演的情境下。我试过一些，但它们往往有点平淡或重复，可能是因为它们不是专门为此训练的。另外有一个关于GGUF的问题。我通常尽量选择高量化的，比如Q6或Q8，但我这样做是在浪费资源吗？在最大的模型中，我能区分Q6或Q8和Q5、Q4甚至Q2或Q3的区别吗？

讨论总结

原帖作者拥有特定硬件配置（i7 - 14700K、64Gb的DD5内存、4090显卡），偏好GGUF文件格式，寻求适合自己硬件且专门用于ERP（可能是角色扮演相关内容）的模型，还对GGUF量化有疑问。评论中有人对ERP和LLM的组合表示惊讶并进行调侃，还有不少人围绕模型推荐展开讨论，如推荐Magnum v4 22b、euryale 2.2等模型，同时也有对不同模型的比较，整体氛围较为轻松，有讨论热度高的调侃部分，也有低热度的模型推荐和比较内容。

主要观点

  1. 👍 对ERP和LLM组合感到惊讶
    • 支持理由：ERP通常是企业资源规划，与LLM大型语言模型的组合比较新奇。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 推荐Magnum v4 22b模型
    • 正方观点：在评论者的使用经验中该模型较好。
    • 反方观点：有评论者认为magnum - v4 - 27b版本不好，可能会影响对22b版本的看法。
  3. 💡 认为magnum - v4 - 27b模型不好，因其基础模型长文本表现差
    • 解释：基础模型Gemma长文本表现差，所以推荐22b版本。
  4. 💡 较大模型受量化影响小
    • 解释：以Mistral Small为例，在不同量化下的表现得出此结论。
  5. 💡 针对原帖特定的硬件配置推荐Mistral - Small - 22B - ArliAI - RPMax - v1.1模型
    • 解释：考虑到原帖作者的硬件、文件格式偏好、量化策略和ERP需求推荐。

金句与有趣评论

  1. “😂 JohnnyLovesData: Enterprise Resource Planning optimised LLMs?!! 🤯”
    • 亮点：生动地表达出对ERP和LLM组合的惊讶。
  2. “🤔 Few_Painter_5588: It’s not good imo. Gemma is the base model, and it’s handicapped by its poor long context performance. Imo, you’re better off with the 22b version instead.”
    • 亮点：详细解释了不推荐magnum - v4 - 27b模型的原因。
  3. “👀 -Ellary-: I’m the boss, I’m impressed, carry on with the research.”
    • 亮点：以老板身份幽默地对这种研究表示认可。
  4. “🤔 Roland_Bodel_the_2nd: You need to go up in model size to notice a big difference. IMHO 70B+”
    • 亮点：提出增大模型规模才能看到明显差异的观点。
  5. “😉 DavidAdamsAuthor: NSFW = Now Show Fellow Workers”
    • 亮点：对NSFW进行了幽默解读。

情感分析

总体情感倾向为积极轻松，调侃的部分体现出一种幽默和好奇的态度。主要分歧点在于模型的推荐和评价上，如Magnum v4 22b和27b版本的好坏。可能的原因是不同评论者的使用经验和对模型性能的不同侧重点。

趋势与预测

  • 新兴话题：不同量化值对模型在ERP等场景下表现的影响可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果关于模型推荐和量化的讨论继续深入，可能会影响到相关模型使用者对模型的选择，也可能促使模型开发者对模型性能进行优化。

详细内容：

《关于 4090 显卡及 LLM 模型的热门讨论》

近日，Reddit 上一则题为“ERP (NSFW) - LLM Recommendations for a 4090 AKA 24Gb of VRAM”的帖子引发了众多关注。该帖子获得了大量点赞和评论。

原帖中，发帖人拥有 i7-14700K、64Gb 的 DD5 内存（频率 6800）以及 4090 显卡，想了解在过去几周发布的适合其配置的最佳模型，偏好 GGUF 格式，喜欢将上下文保持在约 32K，并对用于极度堕落 ERP 训练的模型感兴趣，还探讨了 GGUF 量化方面的问题。

这一话题引发了多方面的讨论。有人说“Enterprise Resource Planning 优化的 LLMs？！太令人惊讶了”，有人认为在老板面前展示会让其印象深刻，还有人打趣说“NSFW = Now Show Fellow Workers”，甚至有老板表示自己很感兴趣，让继续研究。

在模型推荐方面，有人提到“Magnum v4 22b”，有人认为它是目前较好的选择，也有人提出“magnum-v4-27b”，但有人觉得不好，认为还是 22b 版本更好。还有人推荐“euryale 2.2”“Aya expanse 32b”“Qwen3.2 32b 或 14b”“Mistral-Small-22B-ArliAI-RPMax-v1.1”等。

关于量化问题，有人指出在经验中，较大模型受量化影响较小。有时候在较低量化时会注意到奇怪的格式错误，但可以尝试稍大一点的量化直到问题解决。并且除非在更高的上下文窗口有明显的质量下降，否则更多的参数通常对不需要高度 STEM 相关精度的任务更好。超过 4 位可能有些过度。

讨论中的共识在于都在积极分享和探讨适合的模型以及量化方面的经验。特别有见地的观点是关于不同模型在特定场景下的表现差异以及量化对模型的影响。

然而，争议点在于对于某些推荐模型的评价不一，到底哪个模型才是最优选择尚无定论。

总之，这次关于 4090 显卡及 LLM 模型的讨论丰富且深入，为相关领域的爱好者和从业者提供了多样的思路和参考。