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在Facebook二手市场买到了未拆封的影驰RTX 3090名人堂版旧库存，价格为1350澳元，现在我的系统总共有40GB显存，由于空间限制，这已经是我主板能支持的最大容量了。尽管这篇帖子没花太多心思，你们可以随意点踩，但我现在真的在找大模型推荐（我正在下载Euryale 2.3和Magnum v4 72b），同时也想分享我新系统的喜悦。

讨论总结

原帖作者分享自己以1350澳元在Facebook市场购得RTX 3090从而拥有40GB显存，正在下载相关模型并寻求70B +模型推荐。评论者们纷纷给出自己的推荐，如Llama 3.3 70B、nemotron 70b、Evathene等，同时也讨论了不同模型在不同量化设置下的运行情况、性能表现，还涉及到硬件方面显存与显卡的一些情况，包括显存是否可升级等，也有部分评论提到数据隐私等其他话题，整体讨论氛围较为积极，大家都在分享自己的经验和知识。

主要观点

  1. 👍 原帖系统配置适合6 - 8b模型而非70b
    • 支持理由：从硬件和模型适配角度考虑，原帖系统配置可能不足以支撑70b模型
    • 反对声音：未提及
  2. 🔥 Llama 3.3 70B在非角色扮演方面表现不错且有很多微调版本
    • 正方观点：有使用经验表明该模型在非角色扮演场景下的良好表现
    • 反方观点：无
  3. 💡 量化在大规模生产时有风险
    • 解释：有评论者根据自己的经验或理解，认为量化在大规模生产场景下可能出现可怕结果
  4. 💡 不同人对于模型的评价不同，与使用的采样器、系统提示、角色卡片等有关
    • 解释：在讨论模型在RP场景中的表现时，有人提出这一观点，认为不同评价与多种因素相关
  5. 💡 70b微调模型会降低基础模型的智能，不适合用于RP
    • 解释：部分评论者根据自己的经验认为70b微调模型存在这样的问题

金句与有趣评论

  1. “😂 BERT would be a tight fit, but you should be able to just squeeze it in.”
    • 亮点：以幽默的方式推荐BERT模型，在众多严肃的推荐中较为有趣
  2. “🤔 In my experience you can enable a Q8 quant on your context without loss in performance. Q4 crippled Llamas performance too much.”
    • 亮点：提供了关于量化对模型性能影响的具体经验数据
  3. “👀 Thats 6 - 8b territory not 70b”
    • 亮点：直接对原帖作者寻求70b +模型推荐提出不同意见，比较直接

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观点和经验。主要分歧点在于不同人对模型的评价标准不同，例如70b微调模型是否适合RP场景，可能的原因是大家使用模型的场景、方式以及对模型性能的期望等存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：服务器配置与AI平台、工具或LLMs的搭配使用，可能引发后续关于不同硬件配置与软件平台协同工作的讨论。
  • 潜在影响：对人工智能模型推荐领域可能会有更多人关注不同硬件配置下模型的适配性，也可能促使更多人关注数据隐私在模型使用中的重要性。

详细内容：

标题：Reddit 上关于 40GB VRAM 及模型推荐的热门讨论

最近，在 Reddit 上有一个帖子引起了广泛关注。帖子的作者在 Facebook 市场上以 1350 澳元的价格买到了一块工厂密封的旧库存 Hall of Fame 版 Galax RTX 3090，现在其系统中的 VRAM 达到了 40GB，这几乎是其主板所能容纳的极限。此贴获得了众多点赞和大量评论，主要讨论方向集中在大模型的推荐以及不同模型在不同场景下的表现。

在讨论中，各种观点精彩纷呈。有人认为，从经验来看，70B 左右的 Q4 模型在某些方面比 30B 左右的 Q8 模型更智能，而约 17B 的 FP16 模型可能无法与之抗衡，这主要体现在对场景和复杂关系的理解上，比如在回复中出现更少的错误和不一致。但也有人指出，这取决于具体的使用场景，如果追求准确的答案，更大的模型通常更好，但对于角色扮演等情况，一些较小且精度较高的模型可能更适用。

有用户分享道：“我已经习惯了在 Backyard AI 上使用基于 Qwen 2 的云 Magnum 1 模型。”还有用户好奇地询问：“老实说，我用两块 3090 显卡都很难运行 Llama 3.3 70B Q4 和 16K 上下文，你的配置是怎么支撑的？”

也有有趣的观点，比如有人就提出：“谁能详细地向我解释一下从 32 位降到 Q4 及更低会损失什么？”

对于 70B 模型的选择，有人推荐 NVIDIA Nemotron，并认为其在角色扮演方面反馈良好；也有人认为如果用于角色扮演，没必要选择 70B 模型，比如可以选择 mistral small instruct 。有人还分享了自己在 Backyard AI 中心创建角色的独特经历，如创建一个需要为阻止斯大林掌权而向列夫·托洛茨基提供建议的角色，这带来了非常奇妙的体验。

关于 VRAM 的升级问题，有人指出 VRAM 是集成在显卡中的，无法像普通的 CPU 内存模块那样单独购买和安装。

总的来说，这次讨论充分展现了大家对于模型选择和硬件配置的深入思考和多样见解。但究竟哪种模型更适合，还需要根据个人的具体需求和使用场景来判断。