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对我来说，Qwen/QwQ仍然是首选模型。关于EXAONE 3.5 32B，有人问是否有48GB显存的3090显卡，回答是有，这是NVIDIA RTX 3090系列生命周期后期推出的一个变体，主要面向专业和高端游戏市场。对于Qwen 2.5 32B，回答没有48GB显存的NVIDIA RTX 3090，若要48GB显存的显卡可考虑NVIDIA A6000。对于Llama 3.3 70B，介绍了NVIDIA GeForce RTX 3090最初是24GB显存，2022年有新变体，其中48GB显存的是为数据中心和专业市场设计的，并阐述了其与标准RTX 3090的一些区别。对于QwQ 32B，截至2023年3月知识截止日，RTX 3090为24GB显存，NVIDIA有其他高显存容量模型如A6000，也提到可能有非标准的高显存变体，还强调选择GPU要考虑用途。

讨论总结

原帖比较了Qwen/QwQ 32B、EXAONE 3.5 32B、Llama 3.3 70B等模型对NVIDIA RTX 3090是否有48GB版本这一问题的回答，认为Qwen/QwQ 32B回答正确，其他模型失败。评论中一部分人聚焦于NVIDIA 3090的显存容量进行技术分析，如不同版本的显存情况、可能存在的特殊版本等，也有部分人对原帖涉及的模型评价表示反对，认为原帖提示糟糕，Llama的回答没问题，还有人对特定模型如L3.3的特性进行负面评价，整体讨论氛围既有理性的技术探讨，也有观点的碰撞。

主要观点

  1. 👍 标准的NVIDIA 3090显存为24GB
    • 支持理由：多位评论者根据自己的知识和查询结果表明，如在消费级GeForce RTX 3090无48GB内存版本，标准配置为24GB。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 原帖关于QwQ是糟糕的帖子，Llama的回答没有问题
    • 正方观点：原帖提示很糟糕、量化低，3.3有最好的IFEval，不应仅凭简短提示评判模型。
    • 反方观点：原帖认为Qwen/QwQ 32B回答正确，这与正方观点相悖。
  3. 💡 部分公司在训练模型时将否定因素包含其中效果较好
    • 解释：像OpenAI和阿里巴巴等公司这样做可避免模型因指令调整数据集中缺乏主动否定而导致回答差异的情况。
  4. 💡 Qwen2.5/QwQ 32b比Mistral Large 2更优
    • 解释：在提到更高显存时Qwen提到了A6000（显存为48GB且比A100便宜），从而显示出Qwen模型的优越性。
  5. 💡 认为L3.3过于有创造性，会编造内容并自我感觉良好
    • 解释：评论者ReMeDyIII根据自己的观察得出这一结论。

金句与有趣评论

  1. “😂 QwQ: "I know a guy in Shenzhen that knows a guy that might help you with that."”
    • 亮点：以一种诙谐幽默的方式回应，没有直接涉及技术或模型评价内容，风格独特。
  2. “🤔 First, I recall that the NVIDIA Ampere architecture was introduced with the 30 series GPUs.”
    • 亮点：在分析NVIDIA 3090显存容量时提及相关架构，显示出对硬件知识的深入理解。
  3. “👀 Yea, this is what I was saying in another topic is L3.3 is way too creative. It pulls shit out its ass and tells you it smells good.”
    • 亮点：生动形象地表达了对L3.3过于有创造性且会编造内容的负面看法。
  4. “🤔 For professional/datacenter applications, NVIDIA did offer an A6000 model with 48GB of ECC GDDR6 memory, which shares a similar GPU architecture with the RTX 3090 but is not marketed as a "3090" due to its different target market and features.”
    • 亮点：详细阐述了A6000与RTX 3090在显存、架构、市场等方面的关系。
  5. “😂 wanna take this outside? \Begins beating chest like a gorilla, creating that mild and hilarious popping sound which scares other gorillas but not geese.\”
    • 亮点：以诙谐幽默的方式表示要将争论转移，语言幽默风趣。

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有正面肯定的观点，如对某些模型在特定方面优越性的认可，也有负面反对的观点，如对原帖质量和特定模型特性的批评。主要分歧点在于原帖对模型回答的评判是否合理以及部分模型（如L3.3）的性能表现。可能的原因是不同评论者的技术背景、使用经验以及对模型评判标准的差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：探索通过RLHF让模型更加“相信自己”，可能引发关于模型训练优化方面的后续讨论。
  • 潜在影响：如果关于模型训练优化（如包含否定因素、RLHF的应用等）的讨论深入，可能会影响相关模型的改进方向，进而影响到人工智能领域中模型性能提升的发展方向。

详细内容：

标题：关于 NVIDIA RTX 3090 是否有 48GB 版本的热门讨论

在 Reddit 上，一个关于“NVIDIA RTX 3090 是否有 48GB 版本”的话题引起了广泛关注，获得了众多点赞和大量评论。该帖子主要对比了不同模型如 Qwen/QwQ 32B、EXAONE 32B、Llama 3.3 70B 等对此问题的回答。

讨论的焦点主要集中在不同模型回答的准确性和完整性上。有人认为 Qwen/QwQ 32B 的回答更出色，比如有用户提到“Qwen 提到了 A6000 有正好 48GB 内存，而且价格相对更便宜”。但也有人为 Llama 3.3 70B 辩护，称其回答没问题。

有用户分享道：“作为一名硬件爱好者，我一直关注 NVIDIA 显卡的发展。对于 RTX 3090 是否有 48GB 版本这个问题，我觉得不能单纯依赖模型的回答，还需要参考官方最新的产品信息。”

还有用户表示：“Llama 3.3 70B 即便给出了错误答案，也可能只是随机因素导致的，不能就此否定它。”

在讨论中，存在一些共识，比如大家都认为获取最准确的信息需要参考 NVIDIA 官方或者可靠的硬件新闻来源。

特别有见地的观点是，有人提出不同模型的回答风格相似，这可能暗示了它们在某些方面的共性。

然而，争议点也很明显，各方对于哪个模型的回答更准确和有用存在分歧。

总之，这场关于 NVIDIA RTX 3090 是否有 48GB 版本的讨论展示了大家对于显卡知识的热情和对不同模型性能的关注。