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讨论总结

原帖作者对几乎所有能在24GB VRAM中的模型进行了基准测试并分享结果。评论者们的反应多样，部分人对原帖作者表示感谢，还有人提出在测试中发现的问题，如数据呈现方式可能存在误导性、颜色刻度设置是否合理等。许多评论者围绕模型比较展开讨论，分享自己对不同模型在基准测试中的表现、量化方式、指令遵循能力等方面的看法，也有人根据测试结果提出新的疑问或者给出新的测试建议。

主要观点

  1. 👍 原帖作者的工作很有价值
    • 支持理由：许多评论者直接表达对原帖作者进行模型基准测试工作的认可、感谢，认为这样的测试结果对他们有帮助，如普通爱好者、想要重现测试的人等。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Qwen2.5 - 32B - Instruct - AWQ是较好的模型
    • 正方观点：有评论者根据测试结果得出Qwen2.5 - 32B - Instruct - AWQ是胜者，尽管在某些方面表现不佳，但综合来看是较好的模型；还有人在自己的测试中发现Qwen - 32b接近Llama70b且是最好的，或者表示自己一直使用Qwen 2.5。
    • 反方观点：有评论者对Qwen模型提出质疑，如Qwen模型会有10%的概率输出中文标记带来不便。
  3. 💡 模型在基准测试上训练会在基准测试中有好表现不足为奇
    • 解释：这是一种基于经验或者普遍认知的判断，反映出部分评论者对模型在基准测试上表现好这一现象的看法。

金句与有趣评论

  1. “😂 My 4090 and I very much thank you.”
    • 亮点：以一种诙谐幽默的方式表达对原帖作者的感激，同时提到自己的4090设备，暗示原帖内容与自己设备相关，具有一定的趣味性。
  2. “🤔 As a side note, this kind of discrete color coding could mislead at first sight. I would like to see this data set in a scatter plot (or bar) format.”
    • 亮点：指出原帖中颜色编码可能存在误导性，并提出希望看到以散点图或柱状图呈现数据，是对原帖数据呈现方式的建设性意见。
  3. “👀 For me, the winner is Qwen2.5 - 32B - Instruct - AWQ, although it performs poorly on BBH.”
    • 亮点：直接给出在基准测试中的一个重要结论，即Qwen2.5 - 32B - Instruct - AWQ是胜者，尽管有一定的局限性，这是整个讨论围绕模型比较的一个重要观点。

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进行的模型基准测试工作表示认可、感谢，如称赞原帖为“Great job”“Good work”等。主要分歧点在于对部分模型的评价上，例如对Qwen模型，有人认为它是较好的模型，也有人指出其存在输出中文标记的问题；在数据呈现方式上，有人认为颜色编码等可能存在误导性，但原帖作者的工作价值得到广泛认可。可能的原因是大家基于不同的使用场景、测试经验以及对模型的期望来进行评价。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多针对不同VRAM容量（如8GB、12GB等）下模型的基准测试探讨；对特定模型（如Qwen系列、Llama系列等）在不同任务中的表现及优化可能会进一步深入研究；围绕模型量化方式（如AWQ、GGUF等）及其对模型性能影响的讨论可能会持续。
  • 潜在影响：对于模型开发和优化者来说，可以根据这些基准测试结果和讨论改进模型；对于普通用户而言，能更好地选择适合自己需求和硬件配置的模型；在整个行业内，有助于推动模型评估标准的进一步完善。

详细内容：

标题：Reddit 热门讨论：对多种模型在 24GB VRAM 下的基准测试

在 Reddit 上，一篇题为“我对（几乎）每一个能适配 24GB VRAM 的模型进行了基准测试（Qwens、R1 蒸馏、Mistrals，甚至 Llama 70b gguf）”的帖子引发了热烈讨论。该帖子获得了极高的关注度，点赞数众多，评论数也颇为可观。

帖子主要展示了对各种模型在 24GB VRAM 下的性能测试结果，引发了关于模型性能、量化方式、适用场景等多方面的讨论。

讨论焦点与观点分析：

有人提出，这些测试结果可能会因模型回答格式的差异而有所偏差，导致在原本正确的回答上出现提取失败的情况，并提供了相关链接进行佐证。

也有人认为，模型所谓的“最佳适配点”并非绝对，而是受训练规模和 GPU 的 VRAM 配置影响。在 30B 到 70B 之间似乎有明显的性能提升，但并非在特定的某个规模上。

还有用户分享了自己使用 Mistral Nemo 模型的个人经历，指出在特定模板下该模型表现出色，能处理复杂的任务而不失去连贯性。

对于测试结果的呈现方式，有人认为离散的颜色编码可能会造成误导，更倾向于散点图或柱状图格式。

关于模型的量化方式，有人解释了 AWQ 是一种较好的 4 位量化类型。

在观点的争议方面，对于不同模型在特定任务中的表现优劣存在分歧。例如，对于某些模型在特定量化方式下的性能，有人认为结果可能不太准确。

共识在于大家都认可这些测试结果对于了解模型性能具有一定的参考价值。

特别有见地的观点如，有人指出不同模型在不同任务中的表现差异，呼吁社区开发更有效的工具来选择合适的模型。

总之，这次关于模型基准测试的讨论丰富而深入，为相关领域的爱好者和从业者提供了多样的思考视角。