我有16GB显存了（之前是6GB）。哇，我很喜欢，能够快速运行更大的模型了。但我有个问题：1. 我正在用14.5GB显存运行22B的Mistral small Q5（上下文长度为2048），这对我来说还不够（我不想用尽所有显存，还想留一些给语音合成）。Q5每秒处理20个标记（token），Q4km每秒处理约36个标记。（笔记本处于节能模式）我不知道Q4km和Q5之间的质量差异有多大，所以想问下大家觉得哪个更好。然后是2. 以Q4km运行14B的Qwen2.5。我听说它能和gpt4o mini相媲美。我打算让它以16k的上下文运行。Q4km是不是太差了，是否应该用更高的量化（quant）等级？
讨论总结
原帖作者拥有16GB显存，分享了自己运行模型时遇到的问题，主要是关于不同量化方式（Q4km和Q5）下模型的运行情况以及本地模型Qwen2.5 14b与GPT4o mini的比较。评论者们围绕这些话题从不同角度展开讨论，如有人根据个人经验阐述Q4和Q5等量化版本在质量上的差异，有人分享自己的运行模式及显存使用情况，还有人针对16GB显存给出运行其他模型的建议等，整体氛围较为理性和专业。
主要观点
- 👍 Q4比较标准，Q8到Q4差异不大可自行测试
- 支持理由：评论者的测试经验表明从Q8到Q4没有很大差异，可以根据自己的使用情况测试。
- 反对声音：无
- 🔥 Q5、Q6和Q8质量无差异，但Q4有明显质量下降（多为小幅度）
- 正方观点：基于个人经验判断量化版本的质量差异，在使用中发现这种情况。
- 反方观点：无
- 💡 硬件能支持则优先选Q5_K_M，若不行Q4_K_M也可接受
- 解释：根据硬件情况和Q4、Q5在质量上的表现给出的选择建议。
- 💡 要根据偏好的应用选择模型
- 解释：不同任务有不同的适用模型，应根据自己的应用需求选择。
- 💡 GPT 4o mini相当不错
- 解释：评论者在使用中对GPT 4o mini的体验较好。
金句与有趣评论
- “😂 Q4 is pretty standard.”
- 亮点：简洁地表达了Q4的特点，是比较标准的量化方式。
- “🤔 I prefer speed over an imaginary “quality” improvement.”
- 亮点：体现了一种注重速度而非过度追求质量提升的观点。
- “👀 我的vram使用量是~15GB。”
- 亮点：直接给出了自己运行模型时的显存使用量，是比较实际的数据分享。
情感分析
总体情感倾向是较为理性和中立的。主要分歧点在于Q4和Q5在质量上的差异，可能的原因是不同评论者基于自己的使用经验、硬件条件和对模型质量评判标准的不同而产生不同看法。
趋势与预测
- 新兴话题：如何在不同硬件条件下找到最佳的模型量化方式以平衡质量和速度。
- 潜在影响：对本地运行大型语言模型的用户在模型选择和优化上有一定的指导意义。
详细内容：
标题：关于 16GB VRAM 运行模型的热门讨论
在 Reddit 上，一则有关 16GB VRAM 运行模型的帖子引起了众多关注。该帖子的作者表示自己在拥有 16GB VRAM 后，能以更快速度运行更大的模型，但也遇到了一些问题。此帖获得了大量的点赞和众多评论。
帖子主要探讨了在 16GB VRAM 条件下，对于模型量化等级如 Q4km 和 Q5 的选择，以及 Qwen2.5 14B 与 GPT4o mini 的比较等问题。
讨论焦点主要集中在不同量化等级的质量和速度差异，以及对不同模型在特定条件下的适用性。有人认为 Q4 是比较标准的选择，有测试表明从 Q8 到 Q4 没有太大差异，更倾向于速度而非想象中的“质量”提升，觉得 GPT 4o mini 相当不错。也有人在运行 mistral small iq4_xs 时，认为其能满足需求，且显存使用约为 15GB。还有人提到可以在有限的显存下尝试更高级的量化，但这可能会接近“交叉点”，即可能影响性能。
有用户根据自身经验表示，Q5、Q6 和 Q8 在质量上没有差异，但使用 Q4 时质量有明显下降。不过如果硬件不支持，也不介意使用 Q4，因为大多时候也是不错的量化等级。也有用户遵循类似逻辑，称日常使用不会低于 Q5_K_M，只要模型有思考，不介意牺牲一些速度。还有用户表示由于自己的 3090 显卡，模型越大对量化越不敏感，会使用 IQ2_XS 72b 模型。
对于量化等级的选择，大家存在不同的观点和考量。有人认为在特定条件下，较低的量化等级也能满足需求，而有人则更注重质量，坚持较高的量化等级。而关于不同模型的性能比较，也尚未形成统一的定论。这场讨论充分展示了在有限硬件条件下，如何寻求最优的模型运行方案的多样性和复杂性。
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