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Qwen2.5 32B仍然是我的主要本地大语言模型。在它发布三个月后，对于24GB的GPU来说，它仍然是最佳选择。你在今年年末最喜欢的本地大语言模型是什么？

讨论总结

原帖作者提到Qwen2.5 32B是自己2024年底在24GB GPU上的主要本地大型语言模型（LLM），并询问其他人的选择。评论者们纷纷分享了自己在不同场景（如编程、创意写作、一般用途等）下使用的本地LLM，包括Mistral系列、Gemma系列、Llama系列等，还讨论了模型的性能（如速度、准确性等）、硬件需求（如显存、内存等）以及一些模型的量化版本等内容。

主要观点

  1. 👍 不同场景下会选用不同的本地LLM。
    • 支持理由：很多评论者提到在编程、创意写作、一般用途等不同场景下会选择不同的模型，如在编程时选择Qwen 2.5 coder等。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Qwen2.5 - 32B在24GB GPU上是不错的选择。
    • 正方观点：原帖作者表示即使在发布三个月后，它对于24GB GPUs仍然是最优选择，部分评论者也认同Qwen2.5系列在不同方面的优势。
    • 反方观点：有评论者认为Qwen2.5 32B运行速度慢，或在自己的硬件上有其他更合适的选择。
  3. 💡 本地LLM的选择会受硬件条件限制。
    • 解释：例如有评论者提到16GB显存、24GB显存、8GB GPU等不同硬件配置下选择不同的本地LLM。

金句与有趣评论

  1. “😂 330d：Mistral Large 2411 for general questions, Qwen2.5 - 72B for programming.”
    • 亮点：简洁地概括了在不同用途下选择不同的模型。
  2. “🤔 pumukidelfuturo：gemma2 9b simpo of course. Still best budget llm. Very sad.”
    • 亮点：强调了gemma2 9b的性价比。
  3. “👀 I’m personally still on Qwen2.5 72B for most tasks. It’s replaced Mistral Large for me, which is saying a lot.”
    • 亮点：表明Qwen2.5 72B在多数任务上取代了Mistral Large。

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使用经验和选择。主要分歧点在于不同模型的性能和适用场景，例如Qwen2.5 32B对于一些人是很好的选择，但对于另一些人则存在运行速度慢等问题。可能的原因是大家的硬件配置不同、使用需求不同等。

趋势与预测

  • 新兴话题：对于新出现的本地LLM，如Oxy 1 small等，可能会引发更多人去尝试和讨论其性能。
  • 潜在影响：对本地LLM的更多关注可能促使相关开发者进一步优化模型，提高性能、降低硬件需求等，也可能影响到人们对于不同任务场景下选择合适LLM的决策。

详细内容：

《2024 年末热门本地 LLM 大讨论》

在 Reddit 上，一篇题为“ What’s your primary local LLM at the end of 2024?”的帖子引发了热烈讨论。该帖指出 Qwen2.5 32B 仍是许多人的首选本地语言模型，尤其是对于拥有 24GB GPU 的用户。此帖获得了大量的点赞和众多评论。

讨论的焦点集中在不同用户对于各类本地 LLM 的见解和偏好。有人认为 Mistral Large 2411 适用于一般问题，Qwen2.5-72B 适合编程；有人表示喜欢 EVA 3.3 0.1 70B 用于创意写作；还有人钟情于 Gemma2 9b ，认为它是性价比很高的选择。

例如，有用户分享道：“我使用 Mistral Large 2411 5.5bpw 用于一般用途，EVA 3.3 0.1 70B 8bpw 用于创意写作，Llama 3.3 70B 6bpw 在使用其余 GPU 进行训练时使用（我有 4x3090s）。”

也有人提到在使用过程中的一些个人经历，比如：“我使用 2x3090 运行 70B - 72B 模型，速度为 4.65bpw ，降低 KV 缓存可以获得 32K 上下文。但要注意，很快就会意识到需要再增加 2 个 GPU 才能达到 Q8 等效的长上下文效果……此时大约能达到 20t/s 。”

在观点分析方面，对于某些模型存在不同看法。有人觉得某些模型在某些方面表现出色，而有人则认为存在不足。例如，对于 Llama 3.3 70B instruct ，有人认为它在总结和情感分析方面很棒，但在编程和创意写作方面有所欠缺。

讨论中的共识在于大家都在根据自己的需求和硬件条件不断尝试和调整使用的本地 LLM ，以获得更好的体验。而特别有见地的观点比如有人详细阐述了不同模型在不同任务中的表现差异以及原因，为其他人提供了宝贵的参考。

总之，这场关于本地 LLM 的讨论展示了用户的多样化需求和丰富的实践经验，为大家在选择适合自己的模型方面提供了更多的思路和启发。