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根据我的经验、对基准测试结果的研究以及他人的经验，我列出了以下模型：

英语知识：Llama - 3.3 - 70B（48GB）/ Llama - 3_1 - Nemotron - 51B（24GB） 日语知识：gemma - 2 - 27b - it 编码：Qwen - 2.5 - Coder - 32B 长文本关联检索（Long Context RAG）：Llama - 3.3 - 70B（48GB）/ Phi - 3 - medium - 128k - instruct（24GB） 数学：无（???） 推理：无（???） 写作：无（???） 图像转文本：Llama - 3.2 - vision - 11b 文本转图像：Flux 文本转视频：Hunyuan 图像转视频：Cosmos - 1.0 - Diffusion - 14B（48GB）/ Cosmos - 1.0 - Diffusion - 7B（24GB） 语音转文本（STT）：whisper - turbo 语音合成（TTS）：无（???） 分类：colbert - ir/colbertv2.0 向量搜索：all - MiniLM - L6 - v2（stella_en_400M_v5?）

你有其他建议吗？

讨论总结

原帖基于自身经验等推荐了不同任务（如知识、编码、长文本关联检索等）下的深度学习模型，每个任务对应不同的模型，并询问大家是否有其他建议。评论者们针对原帖中的各个任务下的模型发表自己的看法，有提出不同模型推荐的，有分享自己使用模型经验的，也有针对原帖未涉及任务进行询问的，整体讨论热度较低，氛围较为友好、和谐。

主要观点

  1. 👍 在编码方面，Sky T1比Qwen - 2.5 - Coder - 32B更好。
    • 支持理由：评论者根据自身经验得出。
    • 反对声音：有评论者认为Qwen用于编码实际上很糟糕。
  2. 🔥 推荐Glm - 9b用于长文本关联检索。
    • 正方观点：评论者认为该模型适合长文本关联检索。
    • 反方观点：无（未提及）
  3. 💡 在图像到文本方面，更倾向于minicpm。
    • 解释：评论者个人喜好，觉得minicpm比原帖推荐的模型更好。
  4. 💡 推荐Qwen 2 VL 7B作为Image2Text的深度学习模型。
    • 解释：评论者认为该模型适合图像到文本任务。
  5. 💡 推荐“Coqui”用于文本到语音转换。
    • 解释：评论者根据自己使用经验推荐。

金句与有趣评论

  1. “😂 我推荐Sky T1用于编码，根据我的经验，它比Qwen 32b coder更好。”
    • 亮点：直接表明自己推荐的模型并说明基于经验。
  2. “🤔 我使用[mradermacher]的imatrix quant在Q4K_M，因为这是我发现这个模型的最佳选择。”
    • 亮点：分享特定模型下自己的最佳选择情况。
  3. “👀 似乎MeloTTS是一般使用的最佳选择。”
    • 亮点：提出自己对一般用途下TTS模型的看法。
  4. “😎 Glm - 9b for long context RAG”
    • 亮点：简洁推荐长文本关联检索的模型。
  5. “😏 Qwen is actually garbage for coding”
    • 亮点：表达对原帖推荐模型在编码方面的否定态度。

情感分析

总体情感倾向较为中性平和。主要分歧点在于编码方面Sky T1和Qwen - 2.5 - Coder - 32B的优劣比较，原因是大家基于各自不同的经验得出不同结论。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会引发对原帖未提及任务（如“Image to image”）相关深度学习模型推荐的讨论。
  • 潜在影响：可能会影响深度学习使用者在选择不同任务模型时的参考，促使他们尝试评论中推荐的模型。

详细内容：

标题：热门讨论——最佳的深度学习模型与多样的建议

在 Reddit 上，有一个关于“Best in class Deep Learning models for 48/24GB VRAM”的热门帖子引发了广泛关注。此帖中，作者根据自身经验、基准测试结果及他人经历，列出了一系列不同应用场景下的深度学习模型。该帖子获得了众多的点赞和评论，引发了大家对不同模型的热烈讨论。

讨论的焦点主要集中在不同模型在特定领域的表现，以及用户们给出的各自建议。有人认为 Sky T1 用于编码比 Qwen-2.5-Coder-32B 更好，并分享了使用 mradermacher的 imatrix quant 量化方式的经验。还有人提供了一个关于 TTS 模型总结的博客链接：[https://www.inferless.com/learn/comparing-different-text-to-speech—tts–models-for-different-use-cases]，认为 MeloTTS 是通用场景下的最佳选择。

有用户表示喜欢 minicpm 用于图像转文本，也有人认为 Qwen 2 VL 7B 或 Glm-9b 更适合。有人觉得 Qwen 对于编码实际上很糟糕，当被问到推荐时，却没有给出明确答案。

在这场讨论中，也有共识存在，比如大家都积极分享自己的经验和见解，以帮助他人找到更适合的模型。同时，独特的观点也不断涌现，丰富了讨论内容。

那么，在众多的模型和建议中，究竟哪种才是最适合您需求的呢？这或许还需要您根据自身情况进一步探索和尝试。