他们推出文档上传功能(仅限Plus计划时)我就订阅了,因为这对我来说是个变革性的功能所以一直保留到现在。但既然R1现在免费(至少可用的时候,哈哈),而且量化蒸馏模型终于能在我买得起的GPU上运行了,我就取消了订阅,打算买个显存更大的GPU。我喜欢开源机器学习现在的发展方向。对我来说,将推理模型蒸馏成如Llama 8B这样的模型能大幅提升性能真是太疯狂了。我希望我们很快能在更高效的大上下文窗口和像Open WebUI这样的项目上取得更多进展。
讨论总结
原帖作者因为R1免费且量化蒸馏模型可在能负担得起的GPU上运行,决定取消ChatGPT Plus订阅,转而去购买更多VRAM的GPU,并表示看好开源机器学习的发展方向。评论者们围绕这个话题展开了多方面的讨论,包括对开源机器学习发展趋势的看法、取消订阅的各种原因(如省钱、隐私担忧、有其他替代方案等)、GPU的选择与性能、不同模型之间的比较以及一些相关产品和服务(如GitHub Copilot、DeepSeek等)的使用体验和评价等。
主要观点
- 👍 [开源机器学习是一种发展方向]
- 支持理由:原帖作者提到看好开源机器学习方向,许多评论者也表示赞同,如有人提到因为DeepSeek的存在,开源在接下来几个月肯定会得到提升。
- 反对声音:无明显反对声音。
- 🔥 [取消ChatGPT Plus订阅是为了省钱]
- 正方观点:有评论者明确表示自己取消订阅是因为需要省钱,并且有其他替代方案能满足需求。
- 反方观点:无直接反驳,但有评论者认为ChatGPT Plus性价比高,值得每月花20美元订阅。
- 💡 [推荐购买至少16GB VRAM的GPU,24GB更好]
- 解释:在原帖作者打算购买GPU的情况下,有评论者给出这样的购买建议,认为能更好地运行相关模型。
- 💡 [不同GPU价格与性能不同]
- 解释:评论者们讨论了不同GPU在运行AI模型时的价格和性能差异,如3090比双3060性能好等。
- 💡 [本地模型在某些方面不如ChatGPT Plus]
- 解释:有评论者认为ChatGPT Plus能胜过在24GB VRAM卡上运行的所有本地模型,日常使用中不会选择本地模型。
金句与有趣评论
- “😂 [Took you too long.]”
- 亮点:以一种简洁的方式表达了对原帖主取消ChatGPT Plus订阅动作迟缓的看法。
- “🤔 [The plus can beat all of model you can run on your 24gb vram card, everything distilled or cut down below int8 is simply stupid.]”
- 亮点:鲜明地表达了对ChatGPT Plus性能优于本地模型的观点。
- “👀 [I also canceled. I felt good!!]”
- 亮点:直接表达了取消ChatGPT Plus订阅后的良好感受,呼应了原帖主的行为。
情感分析
总体情感倾向较为复杂,既有对开源机器学习发展的积极态度,也有对ChatGPT Plus的正面评价。主要分歧点在于取消ChatGPT Plus订阅是否明智,一方认为开源机器学习发展迅速,有更好的替代方案,如免费的R1、可本地运行的模型等,所以取消订阅是合理的;另一方则认为ChatGPT Plus在性能(如多模态方面)、使用便利性(如移动体验)等方面有优势,订阅性价比高。
趋势与预测
- 新兴话题:[开源模型在不同设备(如手机、平板等)上的本地运行体验及优化可能会引发后续讨论]
- 潜在影响:[随着更多人关注开源机器学习,可能会促使相关技术的进一步发展,对AI市场格局产生影响,如推动更多公司关注隐私保护、提高本地模型性能等]
详细内容:
标题:众多用户取消 ChatGPT Plus 订阅,转向开源机器学习和本地 GPU 方案
近期,Reddit 上一篇题为“Just canceled my ChatGPT Plus subscription”的帖子引发了热烈讨论。该帖子获得了大量的关注,点赞数和评论数众多。原帖作者表示,起初因上传文档功能订阅了 ChatGPT Plus,但如今 R1 免费且量化精简模型能适配自身可负担的 GPU,所以决定取消订阅并购置具有更多 VRAM 的 GPU,还对开源机器学习的发展方向表示欣喜。
这一帖子引发了多方面的讨论,核心问题在于用户对于 ChatGPT Plus 订阅价值的重新评估,以及对开源机器学习和本地 GPU 方案的选择。
讨论焦点与观点分析:
见解和观点: 有人认为开源在未来几个月会因 DeepSeek 等项目获得更大的推动力。有人取消了每月 20 美元的 OpenAI 订阅以节省开支,并尝试使用了 DeepSeek、Qwen 等,认为它们足以满足自身需求。还有人指出中国公司应推出 GPU 参与竞争,同时也有人认为当前中国的 GPU 在软件方面有待改进。有人认为 AMD 的软件存在问题,英特尔在这方面有更好的机会。也有人认为获取接近 Nvidia 性能的 GPU 是艰巨的任务,但希望能有价格有竞争力的选择。
个人经历和案例分享: 有人分享使用 Queen Coder 2.5-7B 和 Qwen coder 1.5B 等的体验。有人亲自搭建了多 GPU 的电脑用于相关任务,还有人在特定配置的设备上运行 Deepseek R1 32B 时未出现性能问题。
有趣或引发思考的观点: 有人首次发表评论就表示取消了订阅。有人纠结于选择何种硬件配置,有人考虑购买 Mac 还是自行组装电脑用于运行 AI。
总体而言,这场讨论反映了用户在技术发展和成本效益之间的权衡与探索,也展现了对行业竞争和技术进步的期待。但不同观点之间也存在较大的争议,例如对于本地模型与云服务模型性能的评价,以及对不同品牌 GPU 的看法等。未来,随着技术的不断发展,这些讨论或许会有新的变化和结论。
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