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讨论总结

主题围绕Pixtral和Qwen2VL加入Ollama展开，主要涉及Ollama与llama.cpp之间的关系，包括代码贡献、功能差异等方面的争议，还有关于Ollama中VL模型性能、最佳语言推理模型等话题，氛围较为积极，大家各抒己见。

主要观点

  1. 👍 祝贺Pixtral和Qwen2VL加入Ollama
    • 支持理由：这是对标题事件的正面反应，是积极态度的体现。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 认为Ollama使用llama.cpp代码却不贡献是令人失望的
    • 正方观点：Ollama基于llama.cpp构建，应该对其有所贡献。
    • 反方观点：公开代码就已经是对社区足够的贡献，Ollama可能由于语言不同等原因不能贡献。
  3. 💡 最佳VL模型取决于具体使用场景
    • 解释：不同场景下各模型有不同表现，没有一个模型在所有方面最优。
  4. 💡 Ollama应增加对MLX的支持
    • 解释：评论者认为这会让Ollama产品更加完善。
  5. 💡 Ollama基于llama.cpp构建但未为其提供图像支持
    • 解释：指出两者关系中Ollama在图像支持方面的情况。

金句与有趣评论

  1. “😂 mtasic85：Congrats 🥂, but I still cannot believe that llama.cpp still does not support llama VLMs 🤯”
    • 亮点：在祝贺的同时表达出对llama.cpp不支持llama VLMs的惊讶。
  2. “🤔 stddealer：I think it’s a bit disappointing from ollama to use llama.cpp’s code, but not contribute to it and keep their changes for their own repo.”
    • 亮点：明确指出Ollama使用代码却不贡献这一行为令人失望。
  3. “👀 EmilPi：People celebrating here should be aware that while ollama buids completely on top of llama.cpp, they are not contributing image support to llama.cpp, using their own fork.”
    • 亮点：揭示Ollama与llama.cpp关系中关于图像支持方面的情况。

情感分析

总体情感倾向是积极的，因为有不少评论者对Pixtral和Qwen2VL加入Ollama表示祝贺、认可。主要分歧点在于Ollama使用llama.cpp代码却不贡献这一行为是否得当，可能的原因是大家对代码开源、社区贡献的理解和期望不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：Ollama上最佳的语言推理模型。这可能引发后续更多关于Ollama内部不同模型性能比较的讨论。
  • 潜在影响：对Ollama产品发展方向可能产生影响，如是否会根据讨论增加对MLX的支持或者改进VL模型相关性能等。

详细内容：

标题：Pixtral 与 Qwen2VL 即将加入 Ollama 引发的热烈讨论

近日，Reddit 上一篇关于“Pixtral 与 Qwen2VL 即将加入 Ollama”的帖子引起了众多网友的关注。该帖子获得了较高的热度，评论众多。

帖子主要围绕 Ollama 与 llama.cpp 的关系以及相关功能的实现和支持等问题展开了激烈的讨论。主要的讨论方向包括 Ollama 对 llama.cpp 代码的使用和贡献、不同模型的功能特点和差异、以及一些技术实现上的难点等。

文章将要探讨的核心问题是：Ollama 在利用 llama.cpp 资源的同时，如何平衡自身的发展以及对原始项目的贡献，以及不同模型在功能和应用上的优势与不足。

在讨论中，观点丰富多样。有人认为 llama.cpp 至今仍不支持 llama VLMs 令人难以置信；有人对 Ollama 使用 llama.cpp 的代码却未做贡献并将更改保留在自己的仓库表示失望；也有人指出将更改合并到上游是一项艰巨的任务，只要代码公开就足够了。

有用户分享道：“作为一名在技术领域工作多年的从业者，我深知代码开源和社区贡献的重要性。在这种情况下，Ollama 虽然使用了 llama.cpp 的代码，但如果不积极参与贡献，可能会影响整个社区的发展。”

还有用户提供了一个相关的链接：https://github.com/ggerganov/llama.cpp/issues/8010#issuecomment-2376339571，进一步支持了相关观点。

对于 Ollama 与 llama.cpp 的关系，存在不同的看法。有人认为 Ollama 无法将某些更改贡献回 llama.cpp 是因为语言差异；有人则指出 llama.cpp 的开发者自身对某些合并支持持保留态度。

在功能方面，有人质疑 Ollama 实现某些功能的速度，比如 kv - cache quantization；也有人探讨了不同模型在特定场景下的适用性。比如有人提到如果想使用 llama3.2 vision，选择 Ollama 可能有意义，但如果想导入自定义微调则目前无法实现。

讨论中的共识在于大家都关注技术的发展和改进，以及开源社区的健康发展。特别有见地的观点如对于 VLLM 模型在人类解剖方面表现不佳的原因分析，指出是由于训练数据质量差、标注不规范等问题导致的。

总之，这次关于 Pixtral 与 Qwen2VL 加入 Ollama 的讨论，充分展示了网友们对技术发展的关注和深入思考，也为相关技术的进一步完善提供了有价值的参考。