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仅回复模型名称，如果有人已经提到了你正在运行的模型就点赞

讨论总结

这个帖子是询问大家正在硬件上运行的模型名称，回复者们纷纷按照要求给出了自己正在运行的模型，如Mistral Small q4 via Ollama、Q5 via Oobabooga WebUI等。在分享模型名称的过程中，也附带提到了一些模型相关的信息，像是模型的量化版本、性能表现、适用场景等，偶尔会有一些简单的交流互动或者疑问解答。

主要观点

  1. 👍 正在运行的模型多种多样
    • 支持理由：众多回复者提及了不同的模型，如Deepsex 14b、Llama 3.3 70b等。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 不同模型有不同的性能表现和适用场景
    • 正方观点：例如llama 3.2 3b模型运行效果好、速度快，可用于路由器或句子分析器；32Gb内存的量化模型速度慢但质量很棒。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 部分模型在特定硬件上有不同的运行效果
    • 解释：像在16GB上运行EXAONE 32B模型被认为是较好的选择；有人在Mac Mini M4基础款上运行phi4:14b作为家庭服务器，但速度较慢。
  4. 💡 对模型有不同的评价标准
    • 解释：有人从模型的思考和编码能力来评价，认为R1 671B Q1.5在这方面比R1 distill llama 3.3 70B更好；也有人从外观方面比较sdl3.5 large和flux - 1 dev。
  5. 💡 部分用户关注模型的量化版本
    • 解释：例如有人提到自己使用Q4KM或Q3KM量化的EXAONE 32B模型。

金句与有趣评论

  1. “😂 Everlier: I also have one in my pocket, it’s crazy that we got such tech in our lifetime”
    • 亮点：表达出对Gemma2 2b模型作为先进技术的感慨，这种将模型与技术进步联系起来的感叹很有趣。
  2. “🤔 kaisurniwurer: Coding? Is this all you guys think about this days?”
    • 亮点：对只关注模型在编码方面应用的质疑，反映出对模型应用的多元思考。
  3. “👀 jrherita: Human Brain”
    • 亮点：独特的回复，引发了其他用户的追问和调侃，为讨论增添了轻松氛围。
  4. “😂 spac420: gemma 9b. dont @ me!”
    • 亮点：简洁且带有一种不想被打扰的态度，表述很有个性。
  5. “🤔 Everlier: The instance when 3 t/s is blazingly quick, kudos!”
    • 亮点：对3t/s速度的肯定评价，体现出对模型速度的关注。

情感分析

总体情感倾向是比较积极和平和的。主要分歧点较少，大部分是正常的信息分享。可能的原因是这个话题比较明确，就是分享正在运行的模型，大家更多是在陈述事实，没有太多引发争议的因素。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会引发关于不同模型在更多硬件上的运行效果讨论，以及如何更好地选择适合自己硬件的模型。
  • 潜在影响：有助于人们了解不同模型在不同硬件环境下的运行情况，对模型使用者在选择和优化模型使用方面有一定的参考价值。

详细内容：

标题：Reddit 上关于硬件运行模型的热门讨论

在 Reddit 上，有一个题为“Which model is running on your hardware right now?”的热门帖子引起了众多网友的关注。该帖子收获了大量的回复和点赞，网友们纷纷分享自己硬件上正在运行的模型。

讨论的焦点主要集中在各种不同的模型选择上。有人提到了“Mistral Small q4 via Ollama”，还有人选择了“Q5 via Oobabooga WebUI”。有人表示“Mistral Small”这个模型非常稳定且速度快，也有人认为“Llama 3.3 70b”很不错。

有用户分享道：“作为一名长期从事相关工作的人，我一直使用‘Mistral Small’，它在我的工作中表现出色。”还有用户提供了一个相关的测试链接：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/s/8JGE00PItl，引发了更多关于硬件与模型适配性的思考。

在讨论中，对于某些模型的性能和适用性存在争议。比如，有人认为“DeepSeek 14b”在某些方面表现出色，而另一些人则觉得它存在不足。同时，也有共识认为不同的模型在不同的场景下各有优势。

特别有见地的观点是，有用户指出某些模型虽然参数较大，但在特定硬件配置下运行效果并不理想，而一些较小参数的模型反而能更好地满足需求。

总之，这次讨论展示了网友们在硬件运行模型选择上的多样性和复杂性，为大家提供了丰富的参考和思考。