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大家好，我的RTX 3060 12GB显存可以运行什么成人内容（NSFW）模型呢？小一点的8B（不管是经过训练的还是标准版的）我都可以接受。Kobold应用现在还是个不错的/首选吗？其他配置：5700X3D超频，32GB 3600频率内存，990 Pro 1TB硬盘。非常感谢任何帮助！非常感谢！请不要点踩，我已经搜索了很多，但是过去几个月都没有相关的帖子。

讨论总结

原帖作者询问在RTX 3060 12GB上能运行的NSFW（角色扮演）模型，并且提及了自己电脑的部分配置，希望大家不要点踩，因为已经搜索过但近几个月没有找到相关帖子。众多评论者积极回应，推荐了各种各样的模型，如ministral 8b、Fimbulvetr V2 11B、Lyra V4 12B等，并分享了模型的一些特性，如量化版本、在显存中的运行情况、速度表现等。整体讨论氛围积极，大家主要围绕模型推荐和相关技术经验展开交流。

主要观点

  1. 👍 ministral 8b在RTX 3060上有较好表现
    • 支持理由：评论者lacerating_aura亲自使用且推荐，还给出了量化版本的优势。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Fimbulvetr V2 11B是可靠的选择（虽有些过时）
    • 正方观点：评论者ChengliChengbao推荐，自己使用未发现问题。
    • 反方观点：有评论者指出有审查问题，但ChengliChengbao认为是配置问题。
  3. 💡 不建议在RTX 3060 12GB上运行小于7B的模型
    • 解释：ArsNeph作为用户分享经验，认为8B模型相对大型模型有不足。
  4. 💡 NemoMix Unleashed 12b是适合在rtx 3060 12gb运行的优秀模型
    • 解释：wakigatameth推荐，给出了量化和卸载到GPU时的速度情况。
  5. 💡 不同量化等级在不同显存下运行情况有差异
    • 解释：评论者mayo551通过阐述不同量化等级（Q2、Q3、Q4）在不同显存下的运行层数、上下文大小、性能等情况来表明。

金句与有趣评论

  1. “😂 Recently tried ministral 8b. It was good.”
    • 亮点：简洁地表明ministral 8b的使用体验良好。
  2. “🤔 This one is a tad outdated, but Fimbulvetr V2 11B is still solid.”
    • 亮点：在推荐Fimbulvetr V2 11B模型时客观指出其有些过时但依然可靠。
  3. “👀 ArsNeph: I’m a fellow 3060 12GB user. I wouldn’t run any less than 7B.”
    • 亮点：以自身使用经验给出关于模型选择的建议。
  4. “😂 wakigatameth: NemoMix Unleashed 12b is the absolute champion. Quant 8, offload 32 layers to GPU, you get 6 tokens/s which is workable.”
    • 亮点：详细地介绍了NemoMix Unleashed 12b模型的量化和速度情况。
  5. “🤔 mayo551：Llamacpp, you can fit (almost) every layer in 11GB vram for the q2 gguf with ~20k context if you quant the context.”
    • 亮点：具体描述了Llamacpp在特定量化下于11GB显存中的适配情况。

情感分析

总体情感倾向是积极的。主要分歧点在于个别模型是否存在问题，如Fimbulvetr是否被审查。可能的原因是不同用户的使用环境和配置不同，导致对模型的体验存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：不同显存大小（如10GB）对于运行NSFW模型的可行性探讨可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：对于NSFW模型的研究和探索可能会促使模型开发者优化模型以更好地适配不同硬件，也可能会对相关角色扮演领域产生更多内容创作方面的影响。

详细内容：

标题：Reddit 热议：RTX 3060 12GB 可运行的最佳 NSFW 模型探索

在 Reddit 上，一则关于“what’s best nsfw (roleplay) model I can run on rtx 3060 12gb?”的帖子引发了众多用户的热烈讨论。该帖收到了大量的关注，评论众多。帖子主要探讨了在 RTX 3060 12GB 显卡的条件下，能够适配 VRAM 的 NSFW 模型选择问题。

讨论的焦点主要集中在不同模型的性能、量化方式以及适配性上。有人提到，“Recently tried ministral 8b. It was good. I didn’t expect that from an 8b. I got q8 quant cause it allows for about 90% offload in kcpp for 3060. Haven’t played with lower quants.”

也有用户分享个人经历，比如：“I grabbed NemoMix-Unleashed-12B.Q5_K_M.gguf and it was a huge upgrade from c4ai-command-r-08-2024-Q4_K_M.gguf. When Mistral-Small-22B-ArliAI-RPMax-v1.1-GGUF was released, I thought, “Nice. Let’s try.” It’s weird, but, NemoMix is “playful” in a way I can’t get ArliAI to be.”

对于模型的选择，有人推荐 Fimbulvetr V2 11B、Lyra V4 12B 等，同时也有人指出 Fimbulvetr 可能存在被审查的情况。还有用户提到像 Stheno 这样较小的模型也表现不错。

在讨论中，大家对于不同模型的优缺点各抒己见。共识在于需要根据自身硬件条件和需求选择合适的模型。特别有见地的观点如关于模型量化方式对性能的影响以及如何通过合理配置提高运行效率等，丰富了讨论的内容。

总之，这场讨论为寻找适合 RTX 3060 12GB 显卡的 NSFW 模型提供了丰富的参考和建议，让参与者对这一问题有了更深入的理解。