原贴链接

嗨，伙计们，我们上传了GGUF文件，包括Deepseek - R1的蒸馏模型的2、3、4、5、6、8和16位量化版本。目前还有大型R1 MoE和R1 Zero模型的Q2_K_L 200GB量化版本（还在上传更多）。我们还上传了Unsloth的4位动态量化版本的模型以提高准确性。在Hugging Face上可以看到R1模型包括GGUF的所有版本。还列出了不同版本模型（如DeepSeek R1不同版本、Llama 3不同版本、Qwen 2.5不同版本等）的GGUF链接和4 - 位链接等内容，同时给出了如何通过llama.cpp运行大R1模型的一些通用步骤示例，并提醒还有内容正在上传，一些量化版本可能还未全部上传。

讨论总结

原帖发布了Deepseek - R1的GGUFs版本、量化模型等信息。评论者们的互动氛围较为积极友好，他们有的对发布者表示感谢、赞赏其工作，有的提出模型运行、量化、微调等方面的疑问，还有的针对特定的模型关系或技术概念进行探讨。

主要观点

  1. 👍 对发布者工作表示感谢
    • 支持理由：发布者提供了多种模型资源，评论者认可其工作的价值。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 在LM studio运行R1 Gguf时加载模型出错
    • 正方观点：评论者亲身体验到加载模型出错的情况。
    • 反方观点：有人指出是llama.cpp版本不够新或其他原因。
  3. 💡 对DeepSeek - R1与其他模型关系存在疑惑
    • 解释：不清楚DeepSeek - R1与Llama3、Qwen之间是否是基于这些模型之上的微调关系。
  4. 💡 询问4 - 位动态量化在LM Studio中的适用性
    • 解释：评论者因自身情况需要了解其适用性。
  5. 💡 对模型内存计算方式存在疑问
    • 解释：不确定计算模型占用内存是否可以简单量化数字与参数数量相乘。

金句与有趣评论

  1. “😂 Y’all over at unsloth don’t sleep, get some sleep!”
    • 亮点：以诙谐幽默的方式调侃unsloth团队的工作状态。
  2. “🤔 First off, thanks for this and all your other work you do Daniel :)”
    • 亮点：真诚地对名为Daniel的发布者表示感谢。
  3. “👀 I tried running the R1 Gguf in LM studio and it threw an error when loading the model.”
    • 亮点：指出模型运行时遇到的实际问题。
  4. “😂 Do the 4 - bit dynamic quants work in LM Studio?”
    • 亮点：询问特定量化在特定软件中的适用性。
  5. “🤔 There is a lot of variant, but to calculate how much live memory one model will take, is it right to take the number of the quantization a multiply it with the number of parameters?”
    • 亮点：提出关于模型内存计算的疑问。

情感分析

总体情感倾向为积极正面。主要分歧点在于模型运行、量化等技术问题的不同看法，如在LM studio运行模型出错的原因等。可能的原因是不同用户的使用环境、技术水平不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于特定硬件配置下的模型适配版本，以及不同模型之间比较的讨论可能会增加。
  • 潜在影响：有助于发布者更好地完善模型资源的提供，对模型使用者来说能获取更多有用信息以优化使用体验。

详细内容：

标题：Deepseek-R1 相关模型的新进展在 Reddit 引发热烈讨论

在 Reddit 上，一则关于 Deepseek-R1 相关模型的帖子引起了众多关注。帖子介绍了包括 2 到 16 位量化等多种版本的 GGUFs 模型，并提供了相关链接。该帖子获得了大量的点赞和评论。

主要的讨论方向集中在模型的运行问题、量化方式、适用的硬件条件以及能否进行微调等方面。

讨论焦点与观点分析如下： 有人表示在 LM Studio 中运行 R1 Gguf 时出现错误，可能是 LM Studio 的问题。还有人询问 4 位动态量化是否能在 LM Studio 中运行。有人对于 DeepSeek 与 Llama3、Qwen 之间的关系提出疑问，得到的解释是 DeepSeek 对其竞争对手的模型进行了微调或蒸馏。对于模型所需的内存计算，有人认为 70B 的 4 位模型通常需要约 48GB 的 VRAM，一般规则是 4 位量化时，所需 VRAM 约为参数数量除以 2。有人关心这些模型能否在 16GB VRAM 上运行，得到的回答是 Llama 8B 蒸馏版本应该可以。还有人探讨了不同量化位数的效果，认为对于 DeepSeek 特定情况，4 位动态量化可能更好。

讨论中的共识在于大家对新模型的出现表现出了极大的兴趣，并对开发者的努力表示感谢。独特的观点如对 DeepSeek 与其他模型关系的解释，丰富了讨论内容。

总的来说，这次关于 Deepseek-R1 相关模型的讨论展示了大家对新技术的关注和探索，也为相关领域的发展提供了有益的交流和思考。