原贴链接

https://ollama.com/library/llama3.3/tags

讨论总结

该讨论主要是关于ollama库中的3.3版本。涉及在不同设备（如4090、Macbook等）上运行的情况，包括运行速度、GPU利用率等性能测试相关内容。对于ollama的量化版本，大家希望能有更多上传，还探讨了不同量化模型的适用性。在Macbook方面，除了运行情况，还涉及硬件配置的性价比等问题。也有对3.3版本与之前版本（如3.1版本）的比较，还有一些如词汇解释、是否是内部消息等周边话题，整体氛围积极且充满技术交流的氛围。

主要观点

  1. 👍 能够在特定设备上运行相关内容是值得兴奋的事情。
    • 支持理由：评论者“Pro - editor - 1105”表示能在4090设备上运行感到兴奋。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 M4 Pro mini运行llama3.3速度很慢。
    • 正方观点：Sky_Linx测试发现每秒仅5个令牌，很慢且基本无法正常使用。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 ollama可与hugging face模型结合，不受ollama目录限制。
    • 解释：TyraVex指出可以使用hugging face模型与ollama结合，不必受ollama目录限制。
  4. 💡 对于70B模型，48gb的Macbook存在不足。
    • 解释：s101c阐述了包括量化、上下文空间、Mac OS对显存分配的限制等原因。
  5. 💡 3.1版本存在拒绝操作奇怪且无法正常运行的情况。
    • 解释：评论者指出3.1版本拒绝操作很奇怪并且导致无法运行。

金句与有趣评论

  1. “😂 MoffKalast：Not the bitnet we need, but the bitnet we deserve.”
    • 亮点：以一种幽默的方式表达对相关内容的看法。
  2. “🤔 Ok - Entrepreneur - 8686：llama3.3:70b is running between 7 - 10 tk/s on a M4 Max 16 16/40 64gb. 10 tk/s for simple queries. 7 tk/s for complex queries.”
    • 亮点：给出了具体的性能测试数据。
  3. “👀 animealt46：Macbook users eating well but some things are too much. Time to start saving for the 48gb model lol.”
    • 亮点：幽默地建议Macbook用户存钱升级配置。
  4. “😉 kmouratidis：Q4 was the first one when I posted, I know because I cannot run fp16 😄”
    • 亮点：以自身情况解释关于Q4的情况，轻松有趣。
  5. “💥 s101c：For 70B models, it’s not. And I assume you won’t settle for a model with less parameters.”
    • 亮点：清晰地表达对于70B模型相关配置的观点。

情感分析

总体情感倾向积极，大家积极分享在不同设备上运行3.3版本的体验、对ollama的期待以及相关技术问题的探讨。主要分歧点在于不同设备上运行的性能差异，例如M4 Pro mini运行速度慢，但也有在其他设备上性能表现较好的情况。可能的原因是设备硬件条件（如GPU、内存等）的不同以及模型本身的特性。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于如何提高特定设备上ollama运行性能的讨论，如使用vLLM等技术手段。
  • 潜在影响：对于ollama的开发者来说，这些讨论可能促使他们优化产品，例如上传更多量化版本、提高对不同硬件的适配性等；对于用户来说，可以更好地了解ollama在不同设备上的性能，以便做出更好的选择。

详细内容：

标题：关于 Ollama 库中 3.3 版本的热门讨论

在 Reddit 上，有一个关于 Ollama 库中 3.3 版本的帖子引起了广泛关注。该帖子提供了相关链接（https://ollama.com/library/llama3.3/tags），获得了众多点赞和大量的评论。讨论主要围绕着该版本在不同设备和配置上的运行性能、内存需求、量化选择等方面展开。

在讨论中，有人在 4090 上以 IQ1_XXS 运行，有人称赞其为随机令牌生成器。有人好奇 Q4 在 Macbook 上的运行情况，有人分享在 M4 Pro mini 上的测试结果，速度仅为每秒 5 个令牌，认为速度相当慢。还有人探讨了在 M4 Max 64gb 上的运行情况，并分享了不同配置下的运行速度和个人的使用感受。

例如，有人测试了在 M4 Max 16 16/40 64gb 上的情况，简单查询每秒 10 个令牌，复杂查询每秒 7 个令牌。也有人分享了购买 M4 Max 的经历，认为价格高昂且不实用。

关于性能的计算和预测，有人提供了具体的计算公式和方法。有人讨论了不同量化方式的选择和效果，以及如何在不同模型和设备上优化性能。

有人认为 48GB 内存对于大多数模型不够，64GB 以上是更好的选择。也有人分享了在不同显卡配置下的测试结果和利用不同工具提升性能的方法。

总之，这场讨论展现了用户对于 Ollama 3.3 版本的深入探讨和多样观点，为其他用户提供了丰富的参考和思考。但对于该版本的最终评价和适用情况，仍取决于用户的具体需求和设备配置。