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我最近很喜欢Supernova Medius 14b。它在我的M4 Pro上速度超快，而且对我来说性能优于标准的Qwen2.5 14b。它的回答更准确，组织也更好。我用它做了一些编码任务，虽然Qwen2.5 Coder 14b在这些任务上表现稍好，但Supernova Medius在处理一般事务上很棒。就其规模而言，它相当令人印象深刻。你们呢？是否有某个模型基于其类型和规模让你觉得特别出众？

讨论总结

原帖询问大家最喜欢的模型，引发了众多评论者分享自己偏好的模型。评论者们从不同角度阐述了选择模型的原因，如模型在特定任务（如编码、写作、分析等）上的表现、速度、智能程度、是否受审查、在特定设备上的运行情况以及是否遵循指令等，大家互相交流模型使用体验，整体氛围积极且友好。

主要观点

  1. 👍 Llama 3.1 70b是较好的模型
    • 支持理由：速度、成本因素以及一些用户表示这是自己的“首选”模型。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 QwQ是适合多种使用场景的模型
    • 正方观点：在代码编写、总结和遵循复杂指令方面表现优秀，答案质量较好。
    • 反方观点：生成标记速度尚可，但得出最终答案需要较多标记所以速度慢。
  3. 💡 不同任务需求下选择不同模型
    • 解释：如写作任务偏好Mistral Large 3，分析工作偏好Qwen2.5 - 72B；编码任务依赖Qwen - 2.5 - Coder:7b等。
  4. 🤩 一些模型有独特优势
    • 解释：如Gemma2:27b - instruct适用于项目，2b模型可作演讲演示辅助；Llama - 3.1 - Tulu - 3 - 70B - abliterated.i1 - IQ3_M在24G设备上速度够快且能胜过123B的模型。
  5. 😎 混合模型好坏参半需谨慎选择
    • 解释：混合模型是碰运气的事，要谨慎选择运行哪些混合模型，并且要为系统提示和上下文留出空间、调整参数时要有目的地迭代。

金句与有趣评论

  1. “😂 Llama 3.1 70b”
    • 亮点：直接表明自己喜欢的模型，简洁明了。
  2. “🤔 Its so good I used it as a presentation aid yesterday about defending AI.”
    • 亮点：展示了AI模型在演讲中的实际应用，体现了模型的实用价值。
  3. “👀 I think QwQ is the best one for my use cases. Code wiring, Summarisation, and any complex instructions following – the model is a beast in terms of instructions following”
    • 亮点：详细阐述了QwQ模型在自己使用场景中的优秀表现。
  4. “😏 I’m changing it to SeQwence - v1. It’s the highest benchmarking - average 14B model and I’d argue is a better all - arounder than the SolarPro - Preview - Instruct.”
    • 亮点：通过比较得出自己认为更好的14B模型。
  5. “🤪 Mistral Small 22B因为它比我试过的其他模型更能严格遵循创意故事讲述的指令。”
    • 亮点：明确指出Mistral Small 22B在创意故事讲述指令遵循方面的优势。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大家都在分享自己使用模型的体验和喜好。主要分歧点较少，可能在模型速度和性能方面存在一些不同看法，例如QwQ模型生成最终答案速度慢但质量好。原因是大家来自不同的使用场景，对模型的需求不同，所以会根据自己的需求和体验来评价模型。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于新模型如QwQ的深度评测和比较，以及如何解决一些模型存在的问题（如Qwen coder回答冗长）。
  • 潜在影响：有助于人们更好地选择适合自己需求的模型，提高工作效率和体验；对模型开发者来说，可以根据用户反馈改进模型。

详细内容：

《Reddit 热门模型讨论：哪款是你的最爱？》

近日，Reddit 上一则关于“你最喜欢的模型是什么”的帖子引发了热烈讨论。该帖收获了众多点赞和大量评论，大家纷纷分享自己青睐的模型以及使用体验。

讨论的焦点主要集中在各种模型的性能、适用场景、速度等方面。有人认为 Supernova Medius 14b 在速度和响应准确性上表现出色；有人钟情于 Llama 3.1 70b；还有人对 Qwen 系列的不同版本有着各自的看法。

比如，有用户分享道：“我一直使用 llama3.1:8b 处理多数事务，用 Qwen-2.5-Coder:7b 进行编码。我的备用模型包括 tulu3:8b 用于需要更详细输出的时候，还有 tiger-gemma2:9b 用于需要模型依靠自身知识的时候。”

也有人提到：“QwQ 对于我的使用场景来说是最好的，特别是在代码布线、总结和遵循复杂指令方面，这个模型非常强大。”但同时也有人质疑其速度。

还有用户表示：“由于我只有 24GB VRAM，所以主要使用 Qwen2.5-coder:32B 进行编码。”

讨论中也存在一些共识，比如大家普遍认为不同模型在不同方面各有优劣，需要根据具体需求进行选择。

总之，这次关于模型的讨论充分展示了用户们多样化的需求和体验，为大家在选择模型时提供了丰富的参考。你最喜欢的模型又是哪一款呢？