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此模型需要Ollama 0.4.0版本，该版本目前处于预发布阶段（https://github.com/ollama/ollama/releases/tag/v0.4.0 - rc5）

讨论总结

整个讨论围绕ollama推出llama3.2 - vision beta展开。其中包含了对这一事件与llamacpp生态关系的探讨、不同模型间的性能对比、对新模型的兴趣偏好、模型的使用体验以及对相关技术的测试等内容，讨论氛围理性且多元化，参与者从多个角度发表了自己的看法。

主要观点

  1. 👍 Ollama与Meta合作发布模型未在上游发布可能影响llamacpp生态。
    • 支持理由：henk717指出这一情况若持续，从长远看会给llamacpp带来问题。
    • 反对声音：mikael110表示没看到Meta参与的迹象，AnticitizenPrime提到代码是开源的等。
  2. 🔥 Minicpm 2.6性能优于llama 3.2。
    • 正方观点：Sadman782指出Minicpm 2.6早已发布，能够被ollama运行，并且性能比llama 3.2更好，有多人表示赞同。
    • 反方观点：无明确反方观点。
  3. 💡 对Qwen - VL更感兴趣而非llama3.2 - vision beta。
    • 解释：a_beautiful_rhind表示自己对Qwen - VL更感兴趣，后续也有人提供相关测试信息表示Qwen - VL效果很好。
  4. 💡 ollama推出的llama3.2 - vision beta是件大事。
    • 解释：siverpro认为这是件大事，希望框架能支持更多模型。
  5. 💡 Ollama支持速度比llama.cpp快。
    • 解释：sunshinecheung提供了github链接并指出这一情况。

金句与有趣评论

  1. “😂 The concerning part for the llamacpp ecosystem is that this didn’t get released upstream but that meta decided to work with a downstream wrapper.”
    • 亮点：henk717指出了llamacpp生态系统面临的潜在问题，引发了后续关于Ollama与llamacpp关系的讨论。
  2. “🤔 Minicpm 2.6 was released long ago, can be run by ollama and better than llama 3.2”
    • 亮点：Sadman782提出Minicpm 2.6的性能优势，开启了关于不同模型性能比较的话题。
  3. “👀 I’m more interested in Qwen - VL.”
    • 亮点：a_beautiful_rhind表明自己的兴趣偏好，引导了后续关于Qwen - VL的讨论。
  4. “😎 This should be huge.”
    • 亮点：siverpro强调ollama推出llama3.2 - vision beta的重要性，引发对模型支持等相关话题的讨论。
  5. “🤓 What may not be expected is that Ollama supports much faster than llama.cpp”
    • 亮点：sunshinecheung提出Ollama和llama.cpp支持速度的比较，是一个新的关注点。

情感分析

总体情感倾向较为中性客观。主要分歧点在于Ollama与llamacpp的关系以及不同模型的性能优劣。可能的原因是参与者各自的技术背景、使用需求以及对不同模型和框架的熟悉程度不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：对更多模型的支持（如Pixtral 12b、Qwen2 VL等）可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：对模型性能和支持情况的讨论可能促使相关开发者改进技术，提高模型的性能和兼容性，进而影响开源模型的发展方向。

详细内容：

《关于 Ollama 推出 Llama 3.2-Vision 测试版的热门讨论》

近日，Reddit 上一则关于“Ollama 推出 Llama 3.2-Vision 测试版”的帖子引发了广泛关注。该帖子https://ollama.com/x/llama3.2-vision 提到，此模型需要 Ollama 0.4.0 版本，目前处于预发布阶段https://github.com/ollama/ollama/releases/tag/v0.4.0-rc5 。此帖获得了众多点赞和大量评论，引发了关于 Ollama 这一举措的多方面讨论。

讨论焦点主要集中在以下几个方面： 有人担心 Ollama 与 Meta 的合作方式以及其独立的后端实现可能对 llamacpp 生态系统产生长期影响。比如，有人认为如果 Ollama 因名称识别而非通过上游添加模型从而劫持努力，可能会给 llamacpp 带来问题。但也有人指出，Meta 可能并未直接参与其中，相关工作是由 Ollama 的长期贡献者完成的。 有人认为代码是开源的，其他项目可以自行整合。还有人认为 Ollama 提供了稳定且符合 OpenAI 标准的 API 以及对不同视觉模型的支持，这是其优势。 也有人将 Ollama 与其他类似项目进行比较，如有人提到 Minicpm 2.6 可由 Ollama 运行且优于 Llama 3.2。有人表示希望未来能支持更多模型，如 Qwen-VL 等。 有人分享了使用不同模型和工具的个人经历，比如在测试中发现 Pixtral 表现不佳。

对于 Ollama 推出 Llama 3.2-Vision 测试版这一事件，大家观点各异。但总体来说，这一讨论展示了技术社区对于开源模型和技术发展的关注与思考。未来，我们期待看到更多创新和完善，为用户带来更好的体验。