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我正在我的64GB内存的M4 Pro上以4位运行32位版本，但每秒只能得到大约11个token。我正在考虑切换到14位版本（同样是4位）。你认为这些模型对于实际工作来说足够好吗，还是它们太小而无法提供高质量的结果？

讨论总结

原帖探讨Qwen2.5 14b模型（常规和编码版本）是否适合实际工作，讨论中涉及数据表述错误的纠正，还有关于模型在编码任务、一般用途中的适用性，不同版本模型的比较，以及对原帖“real work”概念模糊的质疑等，整体氛围理性务实，大家依据自身经验和知识分享观点。

主要观点

  1. 👍 原帖中的数据表述存在错误，“32 - 位”应改为“320亿”，“14 - 位”应改为“140亿”
    • 支持理由：IrisColt指出原帖数据表述错误，原帖作者承认是输入错误。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Qwen 2.5 7b模型可用于实际工作，由此可推知Qwen2.5 14b模型也足够用于实际工作
    • 正方观点：评论者认为7b模型可用于实际工作，14b模型规模更大应也可。
    • 反方观点：有评论者经测试认为14b的coder模型不适合实际工作。
  3. 💡 Qwen 2.5 coder 14b适合编码任务，但对于一般用途Supernova Medius比普通Qwen2.5 14b更好
    • 支持理由：s - kostyaev根据自身使用经验得出。
    • 反对声音：无
  4. 💡 原帖中“real work”概念模糊不清，使用场景和使用语言的差异会影响对模型是否适用于“real work”的判断，需要明确这些因素才能做出准确判断
    • 支持理由：不同人在不同场景、使用不同语言，对模型的要求不同。
    • 反对声音：无
  5. 💡 Qwen2.5 - coder:32b - instruct - q4_K_M在编程方面表现卓越，Qwen2.5 - coder:14b - instruct - q4_K_M虽不如32b版本但仍比较有用
    • 支持理由：评论者以自身经验表明。
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 IrisColt：Where it reads "32 - bit" and "14 - bit", should read "32 billion" and "14 billion", respectively.”
    • 亮点：指出原帖数据错误，开启有价值的讨论。
  2. “🤔 是的。即使Qwen2.5 7b也足以用于实际工作。”
    • 亮点：简洁回答原帖关于模型是否适用于实际工作的问题。
  3. “👀 s - kostyaev：Yes. Qwen 2.5 coder 14b is very good for coding tasks.”
    • 亮点：明确指出Qwen 2.5 coder 14b在编码任务中的价值。
  4. “😉 What is "real work"???”
    • 亮点：对原帖概念提出质疑，引导深入思考。
  5. “💪 我在无法使用更好模型的时候会在工作中使用14B Coder，它还可以，我做的是脚本工作。”
    • 亮点：分享14B Coder在实际工作中的使用情况。

情感分析

总体情感倾向较为客观理性。主要分歧点在于Qwen2.5 14b模型是否适合实际工作，部分人认为足够用于实际工作，部分人经测试认为不适合。可能的原因是大家的使用场景、测试条件和经验不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：Qwen 32B和Sonnet 3.5在Python/React编码方面的比较。
  • 潜在影响：如果后续有更多关于模型比较的讨论，可能会影响使用者在选择模型时的决策，也有助于开发者进一步优化模型。

详细内容：

标题：Qwen2.5 14b 模型是否足以胜任实际工作？

最近，Reddit 上有一个关于 Qwen2.5 模型的热门讨论吸引了众多网友的关注。原帖作者在其 M4 Pro 电脑（64GB 内存）上运行 320 亿参数的 4 位量化版本，每秒仅能获取约 11 个令牌，正在考虑切换到 140 亿参数的版本（同样是 4 位量化），并询问大家这些模型是否能胜任实际工作，还是因为参数规模小而无法提供高质量的结果。该帖子获得了大量的关注和众多评论。

讨论的焦点主要集中在 Qwen2.5 不同参数规模模型在实际工作中的表现。有人认为，即使是 Qwen2.5 70 亿参数的模型也足以胜任实际工作。也有人指出 Qwen 2.5 coder 140 亿参数的版本在编码任务上表现出色。比如，有人分享说：“对于一般用途，我更喜欢 Supernova Medius，觉得它比普通的 Qwen2.5 140 亿参数版本好得多。” 还有人提到：“320 亿参数在 4 位量化时会比 140 亿参数在 8 位量化时更好。对于编码任务，这确实很重要。每秒 11 个令牌不算太好，但也不算太糟，如果有耐心和时间，我会用 320 亿参数的版本来编码。”

不过，也存在不同的声音。有人表示对于自己的情况，Supernova Medius 和特定的两个模型是当前的首选。有人则质疑“real work”的定义，认为使用场景和语言等因素都会产生影响。还有人认为编码模型就应该用于编码相关任务，不用于其他非编码相关的工作。

在众多观点中，特别有见地的是有人指出 320 亿参数的版本远优于 140 亿参数的版本，但具体是否适合还需个人下载试用对比。同时，也有人分享了在不同场景下使用不同模型的个人经历，如使用 140 亿参数的 Coder 模型在工作中进行脚本编写等。

总之，关于 Qwen2.5 14b 模型是否足以胜任实际工作，大家看法不一，还需根据个人的具体需求和使用场景来判断。