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原帖仅提供了一个网址：https://ben.terhech.de/posts/2024-11-11-qwen-coder-25-32b-on-m4-max.html，无具体可翻译内容

讨论总结

这是关于在Macbook M4 Max上测试Qwen Coder 2.5 32b的q8和q2_k初步结果的讨论。评论者们从多个方面发表了观点，包括对测试结果的先入为主的判断、希望看到更多测试内容、补充数据、比较Mac与其他设备的性能和性价比、探讨运行模型时的内存消耗、分析模型的效率和适用性等，不过整体讨论热度较低。

主要观点

  1. 👍 认为不需要测试就能判断Q8比Q2性能好。
    • 支持理由：可能基于自身经验或认知。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 认为Macbook M4 Max运行模型速度慢，性价比低。
    • 正方观点：3000多美元硬件运行速度慢。
    • 反方观点：Mac可在笔记本上运行大模型有独特性。
  3. 💡 希望看到Qwen Coder 2.5 32b在Macbook M4 Max上的q6和q5测试。
    • 解释：为了更全面了解产品性能。
  4. 💡 给出q5在M3 Max上的速度为15个令牌/秒。
    • 解释：为读者提供额外的测试数据。
  5. 💡 低于3bpw目前不符合质量 - 规模前沿曲线。
    • 解释：从模型效率和适用性角度分析。

金句与有趣评论

  1. “😂 LicensedTerrapin: I don’t wanna sound mean but I could have told you without any tests that Q8 would wipe the floor with the Q2.”
    • 亮点：表达出一种先入为主的观点，比较直白。
  2. “🤔 It would be nice to see q6 and 5.”
    • 亮点：简洁地表达对更多测试内容的期待。
  3. “👀 No - Refrigerator - 1672：Is it just me, or it runs really slow? Like 17 tok/s on 32B Q2 model is underwhelming for a $3000+ hardware.”
    • 亮点：直接指出Macbook M4 Max运行模型速度慢，对性价比提出质疑。
  4. “💡 DrM_zzz：The main advantage of the Mac machines is that you can run huge models at decent speeds.”
    • 亮点：阐述Mac机器运行大模型的优势。
  5. “🙄 Aggravating_Lab9024: How many memories does it consume when you run quen coder 32b q8?”
    • 亮点：引出关于Qwen Coder运行内存消耗的讨论。

情感分析

总体情感倾向比较中性，有对Macbook M4 Max运行Qwen Coder表现不佳的质疑（消极倾向），也有提及Mac的独特优势（积极倾向）。主要分歧点在于Macbook M4 Max运行模型的性价比，可能是因为不同用户对于硬件性能、价格以及使用场景的考量不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于Qwen Coder在不同量化程度下在各种硬件上运行的最优配置的讨论。
  • 潜在影响：如果对Qwen Coder在Mac上的性能提升有更多研究成果，可能会影响Mac在运行此类模型的市场份额，以及用户对不同硬件运行大模型的选择倾向。

详细内容：

标题：关于 Qwen Coder 2.5 在 Macbook M4 Max 上运行的热议

这则在 Reddit 上引起广泛关注的帖子，题为“I tested Qwen Coder 2.5 32b q8 and q2_k on a Macbook M4 Max, here’re preliminary results”，并提供了相关内容链接（https://ben.terhech.de/posts/2024-11-11-qwen-coder-25-32b-on-m4-max.html）。帖子获得了众多用户的热烈讨论，主要围绕着 Qwen Coder 2.5 在 Macbook M4 Max 上的运行表现、速度差异、性价比以及不同场景下的使用需求等展开。

在讨论中，观点纷呈。有人认为 Q8 的表现会远超 Q2；有人对速度差异的大小更感兴趣；还有人建议选择 mlx 量化以获取更好的速度。有人提出希望看到 q6 和 q5 的测试结果，且有人指出 q5 在 M3 Max 上约为 15 个令牌/秒。

关于性能和价格方面，存在着诸多争议。有人觉得在 32B Q2 模型下 17 个令牌/秒的速度对于 3000 多美元的硬件来说表现不佳，认为在同等价格下有更好的选择。但也有人认为，虽然 Mac 选项并不便宜，但它具有机器安静、节能、不明显加热房间等优势，对于并非主要用于 LLMs 工作且需要便携性的用户来说，Mac 是个不错的选择。比如有人提到经常出差，在火车和飞机等网络不好的地方，拥有足够内存运行大 LLM 的笔记本电脑非常有用。

有人认为可以通过组建价格更低的 PC 并远程连接来替代 Mac，但也有人反驳称并非所有人都愿意拥有两台电脑，且在外出没有可靠网络时，Mac 的本地运行能力就显得很重要。还有人指出对于经常旅行且在飞机上无法使用网络或不愿付费的人来说，能在 Mac 上使用 LLM 很有必要。

有人询问运行 Qwen Coder 32b q8 时的内存消耗情况，得到回复是在 4096 上下文长度时为 33GB，在 128000 上下文长度时为 63GB。

总之，这场讨论展现了用户对于 Qwen Coder 2.5 在 Macbook M4 Max 上运行的多样观点和深入思考，也反映了在不同使用场景和需求下，对于硬件选择的不同考量。