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我的笔记本电脑有英伟达4070 GPU，显存为8GB。在这个GPU上我能本地运行的最佳模型是什么？

讨论总结

这是一个围绕在8GB VRAM的Nvidia 4070 GPU笔记本电脑上能本地运行的最佳模型展开的讨论。多个评论者根据自己的经验或知识推荐了各种模型，评论大多直接回答问题，没有太多争议，整体氛围积极，大家都致力于为提问者提供有用的信息。

主要观点

  1. 👍 推荐Qwen coder 7b模型可在该GPU上运行。
    • 支持理由：无（直接推荐，未给理由）
    • 反对声音：无
  2. 👍 推荐Mistral - Nemo 12b的较小量化版本。
    • 支持理由：无（直接推荐，未给理由）
    • 反对声音：无
  3. 👍 推荐Gemma 9B（或其微调版本）。
    • 支持理由：无（直接推荐，未给理由）
    • 反对声音：无
  4. 🔥 推荐Meta - Llama - 3 - 8B - Instruct - GGUF模型，该模型占用5.73GB且近乎无损量化。
    • 正方观点：给出模型占用空间小且量化近乎无损的优势
    • 反方观点：无
  5. 👍 在8GB VRAM下运行llama 3 8b（q6）速度快且高效。
    • 支持理由：自身运行体验表明速度快且高效
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 Qwen coder 7b and Qwen coder 14b quant”
    • 亮点：简洁地推荐了两个模型。
  2. “🤔 -p-e-w-：5.73 GB at a near - lossless quant level, which leaves plenty of room for context.”
    • 亮点：详细说明了推荐模型的显存占用情况及优势。
  3. “👀 getmevodka：i run a llama 3 8b at q6. its pretty fast and efficient. i use lm studio.”
    • 亮点：提供了个人运行模型的实际体验和使用的工具。

情感分析

[总体情感倾向为积极，没有明显的分歧点，大家都是在为提问者提供在特定GPU上可运行的模型，目的比较统一，可能是因为大家都希望帮助提问者解决问题，并且在模型推荐这个话题上没有产生冲突性的观点。]

趋势与预测

  • 新兴话题：[可能会进一步讨论不同推荐模型在具体任务中的表现差异。]
  • 潜在影响：[对于那些同样拥有8GB VRAM的Nvidia 4070 GPU或者类似设备的用户，在选择本地运行模型时有更多参考依据。]

详细内容：

标题：在 8GB VRAM 下运行的最佳模型探讨

在 Reddit 上，有一个关于“在 8GB VRAM 下运行的最佳模型”的热门讨论。该帖子由一位拥有 Nvidia 4070 GPU（8GB VRAM）的用户发起，询问大家在此条件下能运行的最佳模型，引发了众多网友的积极参与，获得了大量的点赞和评论。

讨论焦点与观点分析： 有人提到 Qwen coder 7b 和 Qwen coder 14b quant。还有人认为较小量化的 Mistral-Nemo 12b、Llama 8b 3.1 quants、Gemma 2 9b quants 是不错的选择。有人分享道：“也许 Gemma 9B（或其微调之一）会是个好选择。对于这种显卡大小，我也强烈推荐 Llama 3 8B Hermes 微调。它对于其大小来说是一个超级棒的通用模型。” 有人提供了相关链接：https://huggingface.co/bartowski/Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF/blob/main/Meta-Llama-3-8B-Instruct-Q5_K_M.gguf ，并表示该模型 5.73 GB 在近乎无损的量化水平下，为上下文留下了充足的空间，建议运行时使用 8 位 KV 缓存量化，这应大致使能容纳的上下文量翻倍。 有人支持某一观点，并表示在自己的测试中 8.1 更好。有用户表示自己运行 Llama 3 8b 时速度很快且高效，使用的是 lm studio。还有人分享自己一直在玩 Llama3.2 1B，认为这个小模型常被低估。 有人提到与发起者有相同的 VRAM，并分享了自己运行的模型，如 Chocolatine-3B-DPO-Revised、Qwen2.5-7B-HomerAnvita-NerdMix 等，称最慢时每秒约 8 - 9 个令牌，最快时通常约每秒 30 个令牌。 有人认为 Tiger-Gemma-9B 是个很棒的模型，但最近一直在使用 Gemma-2-Ataraxy-9B，并且在每个任务中表现都更出色。有人提到 Deepseek - Chat - coder - Lite，虽可能不是最好的，但由于是 MoE 所以运行速度很快。还有人表示自己拥有 3070 笔记本电脑，常选择 llama 3.1 8b q5，或者 qwen 2.5 14b at iq3xs 。

讨论中的共识在于大家都在积极分享适合 8GB VRAM 的模型，并根据自身经验给出建议。特别有见地的观点是对于不同模型在性能和效果上的详细比较和分析，丰富了讨论内容。但同时也存在争议，比如对于某些模型的优劣评价不一。

总之，这个讨论为有相同需求的用户提供了丰富的参考和思考方向。