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讨论总结

此讨论主要围绕计算机硬件在处理Qwen2.5大模型时的性能展开。帖子中包含多幅展示硬件性能对比、价格对比等相关的图片。评论区的讨论热度不一，有对硬件性能比较的观点分享，如M4系列芯片与4090的性能对比；也有对硬件选择的讨论，像是否选择3090；还有对测试方法的探讨，例如关于llama - bench测试的看法等。整体氛围专业且技术导向，大家根据自己的经验和认知各抒己见。

主要观点

  1. 👍 评测媒体测试新型人工智能机器时应运行中型模型的llama - bench测试
    • 支持理由：该测试具有可重复性、可量化、可编写脚本，还能直接在机器上构建。
    • 反对声音：有人认为llama - bench不能很好地代表处理速度。
  2. 🔥 M4 Max相对于M3 Max的性能提升幅度在多数模型上为15 - 20%
    • 正方观点：基于测试数据得出该结论。
    • 反方观点：未提及明显反方观点。
  3. 💡 认为M4 Ultra在t/s方面可能优于4090
    • 支持理由：未详细阐述，只是一种推测。
    • 反对声音：有人对此表示怀疑。
  4. 🤔 3090不能运行72b模型
    • 支持理由：直接陈述事实，无更多支持理由阐述。
    • 反方观点：无。
  5. 😎 苹果具有独特竞争力，体现在与英伟达竞争方面
    • 支持理由：未详细说明，只是提出观点。
    • 反方观点：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 emprahsFury：running llama - bench on a medium sized model should be what the review outlets do when testing these new fangled ai machines. It’s repeatable, it’s quantifiable, it’s scriptable. You can build it on the machine.”
    • 亮点：详细阐述了运行llama - bench测试的优点。
  2. “🤔 SomeOddCodeGuy：Unless I’m mistaken, the problem with Llamabench is that it doesn’t represent processing speed well.”
    • 亮点：对llama - bench测试提出质疑并给出观点。
  3. “👀 DawgZter: Looks like m4 ultra may beat 4090 on t/s”
    • 亮点：提出了关于M4 Ultra和4090性能比较的新观点。
  4. “😉 roshanpr: 3090 can’t run 72b models”
    • 亮点：明确指出3090在运行72b模型上的局限性。
  5. “🤨 Honestly, Apple is doing what neither AMD nor Intel could do. Compete with Nvidia.”
    • 亮点：指出苹果在与英伟达竞争方面的独特之处。

情感分析

总体情感倾向较为理性和客观，主要分歧点在于不同硬件的性能评价、测试方法的有效性以及性价比的高低等方面。可能的原因是大家来自不同的技术背景和使用场景，对硬件的要求和期望有所不同。例如在性价比方面，有人认为4090或3090性价比最高，但也有人提出苹果M系列在价格上逐渐与4090有竞争力。

趋势与预测

  • 新兴话题：随着硬件技术的发展，可能会有更多关于不同硬件在处理新的大型模型或其他复杂任务时性能表现的讨论，如M4 Ultra的实际性能表现。
  • 潜在影响：对于硬件制造商来说，这些讨论可以促使他们优化产品性能、调整价格策略；对于普通用户来说，可以帮助他们在选择硬件时做出更明智的决策。

详细内容：

标题：Reddit 上关于 Qwen2.5 在新 M4 Pro 和 M4 Max 芯片上的性能讨论

这篇帖子在 Reddit 上引起了广泛关注，主要探讨了 Qwen2.5 在新 M4 Pro 和 M4 Max 芯片上与其他硬件如 RTX 4090 等的性能对比。帖子包含了多张详细的性能测试图片，获得了众多点赞和大量评论。讨论的主要方向包括不同硬件的计算速度、显存占用、性价比、功耗以及适用场景等。

在讨论中，有人认为运行 llama - bench 对中等规模模型进行测试应该是评测机构的常规操作，因为它具有可重复性、可量化性和可脚本化。但也有人指出，Llamabench 存在不能很好地代表处理速度的问题。比如，去年很多人因基准测试工具中每秒生成的令牌数看起来很棒而想买 Mac Studios，但实际在更高上下文环境中的速度并不理想。

关于 M4 Pro 和 M4 Max 的性能，有人总结 M4 Max 在大多数模型上比 M3 Max 快约 15 - 20%，M4 Pro 约为 M4 Max 的 55 - 60%或约为 M3 Max 的三分之二。有人测试发现，M4 Mac Mini 16GB 基础模型的速度相当快，能满足需求。但也有人认为其速度比预期的稍慢。

对于内存配置，有人指出 M4 Pro 无法配置 64GB 内存，需要升级到 Max 版。也有人讨论了不同内存配置的价格和性价比，如从 48GB 升级到 64GB 的成本和收益。

在与其他硬件的比较中，有人认为 4090 在性能上总是更快，但要考虑模型能否适配内存。还有人认为 Mac Mini M4 相比一些 Windows PC 有优势，虽然不如 3090 但能满足多数人的需求，且更具便携性和能效优势。

同时，讨论中也存在不同观点的碰撞。有人认为 M4 Ultra 可能在每秒生成的令牌数上击败 4090，也有人对此表示怀疑。有人觉得 3090 更具性价比，而有人则认为苹果的 M 系列芯片在价格和性能上逐渐具有竞争力。

总之，这场讨论展现了大家对于新硬件在大型语言模型处理能力上的深入思考和不同见解。