原贴链接

低端每个量化耗时3 - 4小时，huggingface存储增加了9TB左右。量化已完成。相关资源在https://huggingface.co/bartowski/DeepSeek - R1 - GGUF，非Imatrix在https://huggingface.co/lmstudio - community/DeepSeek - R1 - GGUF也有。lmstudio - community页面的最小文件大小为347GB，而IQ1_S只有133GB，基本任何人都能运行（玩笑）。

讨论总结

原帖发布了Imatrix quants of DeepSeek R1相关的工作成果，包括存储情况和获取资源的链接等。评论主要围绕在不同设备（如Epyc 7713等）上运行程序展开，涉及硬件配置（如内存大小）、量化推荐等技术方面的交流，也有对成果表示感谢、赞赏，还有对某些内容（如IQ1_S、权重差异等）表示疑惑或者好奇，并且提出资源需求以及对模型在角色扮演方面表现等的疑问，整体氛围积极且具有一定的技术探讨性。

主要观点

  1. 👍 对原帖发布内容表示感谢。
    • 支持理由：原帖发布了有用的资源，如DeepSeek R1相关的量化成果。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 计划在特定设备上运行程序。
    • 正方观点：可以尝试运行相关程序来探索其功能和性能。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 提供IQ1_S是为了避免有人询问。
    • 解释：是出于一种应对可能被询问的考虑而提供。
  4. 🌟 不同量化模型在不同条件下性能有差异。
    • 解释：不同的量化模型在诸如不同的硬件配置、运行环境等条件下会有不同的性能表现。
  5. 🤔 对看到的DeepSeek R1/Zero硬件要求表示疑惑。
    • 解释：因为与旧的MoE模型在内存使用方面的差异而产生疑惑。

金句与有趣评论

  1. “😂 Thank you so much! Will try to run it on my Epyc 7713 with 512GB DDR4 RAM 😄”
    • 亮点：表达对原帖的感谢并直接表明自己的运行计划，态度积极。
  2. “🤔 Hurricane31337@PLanetExpress# sync;echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches”
    • 亮点：给出了一个可能用于运行程序的操作命令，具有一定的技术参考性。
  3. “👀 For the enthusiast (that’s desperate) lol”
    • 亮点：以幽默的方式描述关注IQ1_S的人群，语言诙谐。
  4. “😎 epic, thanks so much for the hard work "
    • 亮点：简洁地表达了对原帖作者工作的赞赏。
  5. “🤓 Nice, now give us IQ0_XXXXS so we can run this!”
    • 亮点：直白地表达对特定资源的需求以便运行相关内容。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大部分评论者对原帖作者的工作成果表示感谢、赞赏或者认可。主要分歧点在于对某些技术内容（如硬件要求、量化性能等）的理解不同，可能的原因是不同的评论者有不同的技术背景和使用经验，导致在看待这些问题时会有不同的观点。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于不同页面（如bartowski页面和lmstudio - community页面）上的权重差异以及相关技术原理可能会引发后续更多的讨论。
  • 潜在影响：对相关的模型运行、量化技术等领域的发展可能有一定的推动作用，促使更多人关注硬件配置、量化设置与模型性能之间的关系，也可能会影响到后续相关资源的发布和优化。

详细内容：

标题：关于 DeepSeek R1 模型量化的热门讨论

DeepSeek R1 模型量化相关的帖子引起了大家的关注。原帖作者称，在较低端每个量化花费了不错的 3 - 4 小时，并将其 huggingface 存储增加了约 9TB 左右，相关链接为：https://huggingface.co/bartowski/DeepSeek-R1-GGUF 和 https://huggingface.co/lmstudio-community/DeepSeek-R1-GGUF 。此帖获得了众多讨论，主要集中在模型的运行配置、性能表现以及不同量化等级的效果等方面。

讨论焦点与观点分析： 有人表示会在 Epyc 7713 配有 512GB DDR4 RAM 的设备上尝试运行。有人认为较低量化的大型模型通常表现更好，但也有人觉得低于 3k_s 的量化没什么价值。还有人提到 IQ3_XXS 在特定情况下可使用，能在 32GB 卡上运行 70Bs 模型。有人好奇此模型的性能表现，猜测其是否能超越 Mistral Large 或 Llama 3.3 。对于 256GB 内存和 96GB 显存的配置，有人建议使用 Q3_K_M ，具体取决于所需的上下文。有人在 128GB 内存和 96GB 显存的情况下尝试了 Unsloth Q2_K_L 量化，结果较为连贯且速度超出预期，但仍比在 CPU 上运行 70B 模型慢约 3 倍。有人分享自己在配有 2 个 3090s（48GB）和 192GB 内存的机器上运行 IQ2_XXS 的经历，虽然内存仅使用 11GB，但速度较慢。

讨论中存在的共识是模型的运行效果和配置需求密切相关。一些独特的观点如认为在特定条件下某些量化等级能够带来意想不到的效果，丰富了讨论内容。

总之，关于 DeepSeek R1 模型量化的讨论展现了大家对于技术探索的热情和对模型性能优化的关注。