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我几个月前才开始在我的Mac上本地运行大型语言模型（LLM）。我的M4 Pro mini电脑和64GB内存，就质量和速度而言，我能运行的最佳模型是Qwen 2.5 14b。我也能运行32b的模型，但速度还不到14b模型的一半。使用启用了推测解码的MLX模型，14b模型每秒能生成30 - 35个词元。看起来小模型的性能正在快速提升。我的理解是，现在的14b模型能胜过像GPT 3.5或者几年前的一些更大的旧模型。例如，期望几年后14b模型能有像如今的DeepSeek V3一样的性能，这现实吗？我在12月买了M4 Pro mini，并且计划使用大约三年。你们认为在这段时间内我会看到性能更强的14b模型，能在我的硬件上以较好的速度运行吗？

讨论总结

原帖探讨在自己的硬件设备上14b参数模型的性能和未来发展潜力，如是否能在几年内达到如今某些模型的水平。评论者们从多个角度进行回应，包括对14b模型性能的不同看法，如有人认为其性能提升空间有限，也有人认为按照发展趋势会不断改进；提及模型的适用性取决于任务类型；探讨了14b模型与其他模型的性能比较；还有人推荐了其他模型以及给出关于模型容量密度的相关研究等内容。

主要观点

  1. 👍 模型发展趋势向好，14b模型也会不断改进。
    • 支持理由：按照目前的发展趋势来看所有模型都会改进，14b模型也不例外。
    • 反对声音：有观点认为LLM技术在小模型规模接近饱和，14b模型最多再提升20% - 35%的性能。
  2. 🔥 模型的最佳选择取决于具体任务。
    • 正方观点：不同任务下不同模型有更好的表现，如创意写作方面Gemma和Mistral Nemo更好。
    • 反方观点：原帖作者提到Qwen 2.5 14b是能运行的最佳模型，没有考虑任务类型的差异。
  3. 💡 14B激活的MoE几年后可能有类似Deepseek V3的性能，但总参数量会更高。
    • 解释：技术发展可能使14B激活的MoE达到这样的性能，不过参数量方面会有变化。
  4. 💡 不认同以“年”为单位看待14b模型的发展，应以“月”为单位考量。
    • 解释：认为14b模型发展速度快，以“年”为单位不合适。
  5. 💡 推荐Mistral的22B和24b版本，它们在同尺寸下处于最优状态。
    • 解释：认为这两个版本模型性能好，可以取得较好成果。

金句与有趣评论

  1. “😂 No one can predict the future, but if things keep progressing, of course we will see improvements for all models, including 14b.”
    • 亮点：表达了对模型发展积极乐观的态度，虽然未来不可预测，但相信会有进步。
  2. “🤔 that being said, Saka - 14b can achieve 19.46% on GPQA, which is close to what many 70b models can achieve.”
    • 亮点：通过数据说明14b模型在GPQA上能达到接近70b模型的成绩，显示14b模型的潜力。
  3. “👀 I also think that we have almost saturated LLM technology, at least at smaller scale; we will probably squueze at most 20%-35% of performance out of 14b before we won’t be able to do much more. 7b and below are saturated.”
    • 亮点：提出了LLM技术在小模型规模接近饱和的观点，与其他积极看待14b模型发展的观点形成对比。

情感分析

总体情感倾向较为积极多元，大家积极分享自己对14b模型的看法。主要分歧点在于14b模型的发展潜力，如性能提升空间以及发展速度等方面。可能的原因是大家基于不同的经验、研究以及对技术发展的不同理解。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型容量密度的发展以及其对14b模型未来性能的影响可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果14b模型性能按照一些乐观观点持续提升，可能会对人工智能相关的各个应用领域产生积极影响，例如在更多任务场景下得到应用，降低硬件需求等。

详细内容：

《关于 14b 参数模型的未来性能探讨在 Reddit 上引热议》

最近，Reddit 上一篇题为“How far can we get with models 14b params in size?”的帖子引起了广泛关注。该帖子发布者称几个月前开始在其 Mac 上本地运行大语言模型（LLMs），在其 M4 Pro mini 和 64GB 内存的设备上，就质量和速度而言，能运行的最佳模型是 Qwen 2.5 14b，还提到了 32b 模型的运行速度问题等，并探讨了未来 14b 模型的发展前景。此帖获得了众多点赞和大量评论。

讨论焦点主要集中在 14b 模型的性能提升潜力以及与其他模型的比较。有人认为未来所有模型包括 14b 模型都会不断进步，比如 Saka-14b 在 GPQA 上能达到 19.46%，接近许多 70b 模型的水平。但也有人觉得 14b 模型的发展可能已经接近饱和，很难再有大幅提升。

有用户分享道：“作为一名模型技术的研究者，我发现目前 14b 模型在某些特定任务上的表现已经相当出色。例如，在自然语言处理的基础任务中，其准确率已经能够与一些更大规模的模型相媲美。”还有用户提供了相关链接：https://huggingface.co/AXCXEPT/phi-4-deepseek-R1K-RL-EZO，称其可能为 14b 模型带来范式转变。

对于 14b 模型未来能否达到如 DeepSeek V3 的性能，大家看法不一。有人认为 14b 激活的 MoE 可能在几年内达到，也有人认为以当前架构看这不太现实。有人推荐了其他类似规模的模型，如 Gemma 2 9b 在“改善文本、总结和翻译”方面可能更好，Mistral Nemo 在欧洲语言间的翻译表现出色。

有人提到 14b 模型未来可能会走向半专业化，也有人分享了关于模型容量密度的论文，称 2026 年 8 月发布的 14b 模型将等同于 DeepSeek R1，不过也有人对此观点表示怀疑。

总之，关于 14b 参数模型的未来，Reddit 上的讨论丰富而多元，各方观点碰撞，为我们思考模型的发展提供了更多视角。未来 14b 模型究竟能走多远，还有待时间的检验。