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我除了编辑故事外不使用ChatGPT做其他事，如标题所述，我只使用4o模型，让它编辑我的写作（故事）语法，帮我把握节奏，找到更好的场景叙述方式，就像有个24小时在线的私人编辑。我做这种事用本地模型是否更好？如果是，用哪个？我有8GB RTX 3070显卡和32GB内存。我这么问是因为我不再用ChatGPT做其他事了。我以前用它编程，用的是更好的模型，但最近我不再编程了，只需要一个写作编辑。欢迎任何模型建议或系统提示！

讨论总结

原帖作者表示仅使用ChatGPT 4o模型做写作编辑任务，想知道是否使用本地模型会更好。评论者们从不同角度发表看法，有的根据硬件条件认为本地模型不适合，有的推荐了各种本地模型和在线模型，也有人比较了不同模型在写作编辑方面的优劣，同时还涉及成本、审查、隐私等影响模型选择的因素。

主要观点

  1. 👍 可以尝试安装LM Studio做实验
    • 支持理由：原帖作者有相应硬件条件，可以先从安装LM Studio开始尝试本地模型，通过实验来判断是否适合自己的写作编辑任务。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 ChatGPT在某些方面有优势，很难被本地模型替代
    • 正方观点：即使有较好的硬件条件，ChatGPT在处理写作编辑任务时仍有独特优势，如对一些有两块3090显卡的用户来说，ChatGPT的表现依然难以被超越。
    • 反方观点：部分人认为本地模型如果经过合适的微调或选择，在写作编辑任务上也可以与ChatGPT竞争，不认同ChatGPT不可替代。
  3. 💡 本地模型在语法方面通常表现不错，可胜任写作编辑任务
    • 解释：对于只需要进行语法检查、节奏优化等写作编辑任务，本地模型有能力完成，虽然可能存在解释有误的情况，但总体上是可以胜任的。

金句与有趣评论

  1. “😂 我有两块3090显卡，但仍然大量使用20美元的ChatGPT。”
    • 亮点：通过拥有强大硬件但仍使用ChatGPT的例子，强调ChatGPT具有一定优势。
  2. “🤔 对于典型的专业人士，使用ChatGPT的花费在世界大部分地区就像每周一杯咖啡的钱，是完全值得的投资。”
    • 亮点：从成本角度分析，将ChatGPT的花费类比为一杯咖啡的钱，说明对于专业人士其性价比是可以接受的。
  3. “👀 那些数百亿的参数涵盖的学科不止英语。”
    • 亮点：在讨论模型性能时，指出模型参数所涉及的学科范围，为模型比较提供了一个新的视角。

情感分析

总体情感倾向较为中性，主要分歧点在于本地模型是否能替代ChatGPT 4o模型用于写作编辑任务。支持ChatGPT的一方认为其具有难以替代的优势，如性能、功能多样性等；而支持本地模型的一方则认为本地模型在成本（免费或低价）、隐私、定制性等方面有优势，并且部分本地模型经过调整也能胜任写作编辑任务。可能的原因是不同用户对模型的需求和使用场景不同，有的更注重性能和功能的完整性，而有的更看重成本和隐私等因素。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会进一步探讨不同模型针对特定写作风格或类型（如小说写作、创意写作等）的表现差异，以及如何更好地微调本地模型来满足写作编辑需求。
  • 潜在影响：对于写作编辑领域，如果能找到适合的本地模型替代ChatGPT等在线模型，可能会降低写作编辑成本，同时也会促使更多用户关注本地模型的开发和优化，推动本地模型技术的发展。对于模型开发者来说，需要根据用户在写作编辑方面的需求进一步优化模型性能和功能。

详细内容：

标题：关于使用 ChatGPT 4o 模型进行写作编辑，本地模型是否更优的热门讨论

在 Reddit 上，有一篇帖子引发了热烈的讨论，帖子的标题是：“I pay for chatGPT (20 USD), I specifically use the 4o model as a writing editor. For this kind of task, am I better off using a local model instead?” 这篇帖子获得了众多关注，点赞数和评论数众多。

原帖作者表示，自己仅将 ChatGPT 4o 模型用于故事写作的编辑，包括语法修正、改善节奏和解释场景的方法等，就像拥有一个 24/7 的私人编辑。作者询问对于这样的任务，是否使用本地模型会更好，如果是，应该选择哪一个，同时提到自己拥有 8GB RTX 3070 和 32 GB 的 RAM。

这个帖子引发了以下几个主要的讨论方向：

  1. 不同用户对于本地模型和 ChatGPT 4o 模型在写作编辑任务中的性能比较和适用情况的看法。
  2. 各种本地模型的推荐和它们的特点。

讨论焦点与观点分析：

有人认为应该进行实验，比如安装 LM Studio 试试。也有人觉得可以尝试基础模型，因为它们虽不如指令调整模型那样易于控制，但通常能产生更好的写作效果。

有用户分享了自己使用本地模型的经历，如使用 DeepSeek R1 模型，但由于硬件限制，响应质量和速度可能不如 ChatGPT 4o，而且还存在无法运行大型模型的问题。

不少用户推荐了各种本地模型，如 llama 3 8B、ollama 等，并对它们的性能和适用场景进行了分析。例如，ollama 易于使用，但可能响应速度较慢；LM Studio 功能强大且易于操作。

同时，也有用户提到了模型的审查问题，认为很多开源模型仍可能存在审查。

一些用户认为，以作者的硬件配置，使用本地模型可能无法达到 ChatGPT 4o 的效果，直接调用 API 或许是更好的选择。但也有人表示，如果只是为了节省成本，可以尝试免费的模型，如 Google 的模型或通过特定网站获取免费使用权限。

总的来说，讨论中的共识是硬件配置对于能否运行高效的本地模型至关重要。而特别有见地的观点是，不同的模型在不同的任务和场景中表现各异，需要根据具体需求进行选择和尝试。

您觉得在这种情况下，到底是选择本地模型还是继续使用 ChatGPT 4o 模型呢？