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好奇大家对于能在48GB内存下运行的最佳编码“辅助”模型的看法……我一直在尝试8.0bpw exl2的QWQ 32B，最近也在使用4.25bpw的Qwen2.5 72B……好奇在你们看来哪个更好，以及可能更好的替代方案……

讨论总结

原帖询问在48GB内存下最佳的编码“助手”模型，大家根据自己的经验给出了不同的观点。有人推荐了特定的模型如Qwen2.5 - Coder - 32B - Instruct，也有人对不同模型如32B和72B的编码能力、速度、遵循指令能力等进行了对比。还讨论到模型对量化敏感，不同场景下不同模型各有优劣，没有一个模型能适应所有情况，整体氛围比较专注于技术交流。

主要观点

  1. 👍 编码模型对量化敏感
    • 支持理由：不同的量化设置下模型表现不同，如在8.0 BPW等量化设置下的表现，TheActualStudy提到编码模型对量化敏感。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Qwen2.5 - Coder - 32B - Instruct在8.0 BPW下可尝试
    • 正方观点：原帖作者在探索最佳编码模型，TheActualStudy根据经验推荐。
    • 反方观点：无
  3. 💡 48G VRAM可运行特定的模型组合
    • 解释：如suprjami提出可运行Qwen 2.5 Coder 32B Q8和Qwen 2.5 Coder 1.5B Q8等组合。
  4. 💡 草稿模型利用小模型预测token更快，并与大模型结果对比，可提高速度
    • 解释：BangkokPadang解释了草稿模型的工作原理和速度提升的效果。
  5. 💡 对于小模型（如32b），草稿模型可能不必要且有损性能
    • 解释：Kako05根据自己的经验和理解提出这一观点。

金句与有趣评论

  1. “😂 TheActualStudy：Looks like you’re already on the right path. Coding models can be sensitive to quantization. Maybe try Qwen2.5 - Coder - 32B - Instruct at 8.0 BPW.”
    • 亮点：为原帖作者提供了一个新的尝试方向，是基于编码模型量化敏感这一特性提出的建议。
  2. “🤔 BangkokPadang：Look into "Speculative Decoding"\n\nThe long and short of it is that it uses the smaller drafting model to predict tokens faster, but checks them against what’s being inferred by the larger model, so you get the same quality response, but like 40% faster.”
    • 亮点：详细解释了一种编码中的解码方式及其优势。
  3. “👀 Kako05：For small models like 32b, draft model is unnecessary and probably will hurt performance. It doesn’t work well for models below 70B.”
    • 亮点：提出了与其他评论者不同的关于草稿模型在小模型上的观点。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大家都在积极分享自己的知识和经验来帮助原帖作者找到最佳的编码模型。主要分歧点在于一些模型的评价上，如草稿模型是否对小模型有用，不同人根据自己的测试和理解有不同观点，可能是由于使用场景、硬件条件等不同造成的。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于不同模型在特定硬件（如48GB内存）下的量化和优化的讨论。
  • 潜在影响：有助于开发者在选择编码模型时更有针对性，提高编码效率，也可能促使相关模型的开发者进一步优化模型以适应48GB内存等特定环境。

详细内容：

标题：探索适用于 48GB 内存的最佳编码模型

在 Reddit 上，一则关于“适用于 48GB 内存的最佳编码‘助手’模型”的讨论引发了众多关注，获得了大量的点赞和评论。原帖作者尝试了 QWQ 32B 以及 Qwen2.5 72B 等模型，并询问大家哪种更好，以及是否有更优的选择。

讨论的焦点观点众多。有人认为，对于 48GB VRAM，可以运行 Qwen 2.5 Coder 32B Q8 和 Qwen 2.5 Coder 1.5B Q8 作为草案模型，质量高且速度快。但也有人指出，对于像 32B 这样的小型模型，草案模型可能不必要甚至会损害性能。

有人分享个人经历，比如[clockish]测试了 Qwen 2.5 Coder 配置，发现某个特定模型表现最佳。

还有一些有趣且引发思考的观点，如[BangkokPadang]提到的“Speculative Decoding”，认为它利用较小的草案模型预测令牌更快，同时对照大型模型的推断进行检查，从而提高响应速度。

在众多观点中，存在一定的共识。例如，大家普遍认为选择编码模型需要综合考虑多种因素。

特别有见地的观点如[Calcidiol]指出，“编码模型”的概念较为宽泛，不同编程语言和不同使用场景可能会有不同的结果。

总之，关于适用于 48GB 内存的最佳编码模型的讨论丰富多样，为寻求答案提供了多方面的思考。