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目前，大小为70亿 - 90亿参数的本地模型的智能水平大致相当于两年前的GPT - 3.5。OpenAI未披露GPT - 3.5的参数规模。我在网上搜索评论，没有确切数据，但估计其参数数量级为1000亿，这意味着在两年内，我们已经能够在本地使用两年前最先进的大模型。考虑到机器性能在两年内也会有相当大的提升，这种线性外推表明，两年后，我们有望在本地运行一个规模为500亿 - 700亿参数的混合专家（MoE）大模型，其性能可与DeepSeek R1相当。这是一个乐观的估计。

讨论总结

原帖对本地大型模型在2年后的发展进行了乐观估计，认为在机器性能提升的情况下，2年后能在本地运行与当前先进模型相当规模的模型。评论者们从多个角度展开讨论，包括认为在该领域研究早期算法和硬件会进步降低功耗使大型LLMs能在本地设备集成，也有对本地模型性能超越专有模型说法持谨慎态度的，还有描绘悲观前景的，如可能面临针对中国产品的税收增加等技术限制。此外，还涉及到对本地大型模型性能最小规模的好奇、本地模型功能发展方向以及本地模型与ChatGPT旧版本的对比等话题，整体氛围多元，既有积极展望也有消极担忧。

主要观点

  1. 👍 领域研究处于早期阶段，算法和硬件进步会降低技术功耗，大型LLMs将在本地各种设备集成
    • 支持理由：研究发展规律表明早期阶段发展潜力大，算法和硬件的发展有助于技术普及到本地设备。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 基准测试不能全面反映模型性能情况，对于本地模型性能超越专有模型的说法要谨慎对待
    • 正方观点：基准测试存在局限性，不能完全代表模型真实性能。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 可能面临针对中国产品的税收增加、电子设备扩展已达极限等多方面技术限制，人工智能发展前景悲观
    • 解释：从税收、设备、数据等多方面阐述了人工智能发展可能面临的阻碍。
  4. 💡 好奇本地大型模型获得良好性能所需的最小规模，认为在24/48GB运行本地LLM能让更多人使用
    • 解释：从提高本地模型使用人数角度出发，探讨本地模型性能与规模的关系。
  5. 💡 原帖对本地大型模型2年后的推测较为保守
    • 解释：以Qwen2.5 14b与gpt 4o有相似基准等为依据，认为原帖估计偏保守。

金句与有趣评论

  1. “😂 Since research in this domain is still in its early stages, both algorithms and hardware will advance significantly, reducing power cost of this technology.”
    • 亮点：概括了领域早期发展的潜力以及对技术功耗的积极影响。
  2. “🤔 imo benchmarks do not tell the full story”
    • 亮点：简洁地指出了基准测试的局限性。
  3. “👀 我们已经达到了电子设备扩展的极限。”
    • 亮点：表达了对人工智能发展技术限制的一种观点。
  4. “😎 我把其中一个提示（要求它想象一个系列中的两个角色在结束后发生了什么）复制到我正在运行的本地Qwen2.5 72b q4模型中，老实说，我对我的本地模型的输出要好得多感到震惊。”
    • 亮点：通过实例对比了本地模型和ChatGPT旧版本的性能。
  5. “🤨 我原以为你可能夸大了现在的模型与仅仅两年前相比要好多少。”
    • 亮点：体现了评论者在进行模型对比后的想法转变。

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有乐观情绪也有悲观情绪。乐观者认为随着技术发展本地模型前景良好，大型LLMs将在本地设备集成；悲观者则从税收、设备扩展极限等方面描绘了人工智能发展的阻碍。主要分歧点在于对本地模型未来发展的预期，原因在于不同人对技术发展速度、面临的限制因素等方面的看法不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：本地模型与人类大脑神经元突触数量对应的人工智能参数规模的探讨可能引发后续更多关于人工智能与生物智能关系的讨论。
  • 潜在影响：对本地模型发展的不同观点可能影响相关企业和研究人员对本地模型研发的投入方向和力度，进而影响人工智能在本地设备上的普及程度等。

详细内容：

标题：关于本地大型模型未来发展的热门讨论

在 Reddit 上，一篇关于本地大型模型两年后发展的推测引起了广泛关注。该帖子指出，当前 7B - 9B 规模的本地模型智能水平大致相当于两年前的 gpt - 3.5。由于 OpenAI 未公开 gpt - 3.5 的参数规模，网上估计其约在 100B 参数量级。据此线性推断，两年后我们有望在本地运行与 DeepSeek R1 相当的 50B - 70B 规模的 MoE 大型模型，不过这只是乐观估计。此帖获得了众多点赞和大量评论，引发了热烈讨论。

讨论焦点与观点分析： 有人认为，此领域的研究尚处于早期阶段，算法和硬件都会显著进步，降低技术的能耗成本，大型 LLMs 最终将集成到本地各种设备中，也可能从单一的全球 LLM 转向多个在本地设备（汽车、手机等）上运行的专用模型。但也有人质疑，如果只使用其 0.1%甚至 0.001%的容量，在本地运行这么大的模型意义何在，认为专用的小模型会更高效、能耗更低。还有人认为届时小模型可能也会有 70b 参数，因为更大总是更好。

有人思考，或许 10 年后 SSD 速度足以运行当前所有模型，DDR7 RAM 和具有 64GB VRAM 的 GPU 会让一切变得更快。

有人认为，基准测试不能说明全部情况，对于本地模型达到或超越专有模型性能的说法应谨慎看待。也有人表示，超越 3.5 turbo 并不难，它甚至难以遵循指令。

有人好奇是否存在获得良好性能所需的最小规模，若能将 LLM 的推理和逻辑提炼为更小的东西，就可以有一个更小的核心并辅以网络搜索。但也有人指出，人类大脑与神经网络毫无共同之处，试图让神经网络更像大脑会导致性能损失。

有人猜测，平均水平的人类智力可以部署在智能手机等边缘设备上。还有人指出，人类大脑的神经突触数量与 AI 参数的关系难以准确衡量。

总体而言，大家对于本地大型模型的未来发展既有乐观的期待，也有谨慎的思考，对于其性能提升、规模需求、与人类大脑的比较等方面存在不同看法。未来本地大型模型的发展究竟如何，仍有待时间检验。