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在通用任务方面，Virtuoso Small以及在编码方面的Qwen 2.5 Coder 14b目前仍然是14b规模里最佳的模型吗？还是有同等规模下更好的模型？

讨论总结

该讨论的主题是寻找当前约14b左右的最佳模型。参与者从不同角度给出了自己的观点，包括推荐新的模型、对原帖提到模型的评价、从模型量化角度分析等，整体氛围比较和谐，大家积极分享信息。

主要观点

  1. 👍 对于14b左右最佳模型的评判受“around”定义影响
    • 支持理由：不同量化方式下模型大小会有变化，一些更大但量化更小的模型可能与14b相当，如22b/q3 - q4的模型。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 14b左右有多个值得关注的模型
    • 正方观点：Qwen2.5、Nemo、Gemma 2和Phi - 4是14b左右值得注意的模型，不同场景下各有优劣。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 模型的好坏取决于使用场景
    • 解释：不同的任务场景会导致不同模型有不同的表现，所以很难单纯定义哪个14b模型是最好的。
  4. 💡 推荐查看一些非14b的模型用于一般任务
    • 解释：Falcon 3 10B Instruct和GLM 4 9B Chat可用于一般任务，在一般任务场景下不局限于14b模型。
  5. 💡 一些模型虽有不足但仍值得考虑
    • 解释：Nous solar虽然在功能方面有些过时，但仍然很强劲。

金句与有趣评论

  1. “😂 Ironically 14b model is now poor…”
    • 亮点：以一种略带调侃的方式表达对14b模型的看法，引发思考。
  2. “🤔 我认为这取决于你所说的“around”是什么意思。”
    • 亮点：指出在评判14b左右模型时定义的重要性。
  3. “👀 开放大语言模型排行榜有很多基准测试相当不错的融合模型，你应该查看一下。”
    • 亮点：提供了查找优秀模型的途径。
  4. “👀 我对EXAONE 3.5 2.5B（我运行的是精简版本）和Granite 3.1 - 3B - MoE印象非常深刻。”
    • 亮点：分享个人对特定模型的使用体验。
  5. “👍 Qwen 2.5 easily”
    • 亮点：简洁地表达对Qwen 2.5模型的支持。

情感分析

总体情感倾向为积极。主要分歧点较少，大家更多是在补充和丰富关于14b模型的相关信息。可能的原因是大家都是在分享自己的知识和经验，没有太多相互对立的利益或者观点冲突。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会进一步探讨不同量化方式对模型大小和性能的影响。
  • 潜在影响：对人工智能领域的模型研究和使用者选择模型有一定的参考意义。

详细内容：

标题：当下 14b 左右的最佳模型是什么？

在 Reddit 上，有一个备受关注的帖子询问“当下 14b 左右的最佳模型是什么？”，该帖子获得了众多的评论和讨论。

帖子主要探讨了像 Virtuoso Small 用于一般任务、Qwen 2.5 Coder 14b 用于编码等是否仍是当前 14b 中最佳的模型，还是有其他更好的选择。这一话题引发了大家从多个角度展开的热烈讨论。

有人提到“在 GPU 性能不佳的 LLM 领域，量化效果得到了补偿，但不清楚现在应依据什么指标衡量，之前是性能，也许现在是每字节的性能”。还有人表示“根据个人经验，更大但量化更小的模型远不如较小的 q8_0 模型”。也有人推荐“对于一般任务，Falcon 3 10B Instruct 和 GLM 4 9B Chat 也不错”，并且“Phi-4 也值得一看”。

有人认为在 14b 左右的规模，目前有 4 个值得关注的模型，分别是 Qwen2.5、Nemo、Gemma 2 和 Phi-4，至于哪一个最好取决于具体的使用场景。有人觉得 Qwen 2.5 很容易成为最佳选择，还有人认为 Nous solar 尽管在某些功能上有点过时，但整体依然很强。

那么，在这些众多的观点和推荐中，到底哪一个模型能够真正满足用户的需求，成为 14b 左右的最佳选择呢？这恐怕还需要根据每个人的具体使用情况和偏好来决定。