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我真的不理解关于新框架台式机的炒作。据我所见，其带宽会成为理论上可装入128GB内存的所有大语言模型的瓶颈。那么这样做的意义何在呢？是的，每VRAM数据库的定价优于苹果，但生成速度最快也就每秒6次？为什么有人想要用它来运行大语言模型呢？基于M的设备用于此目的不是更好吗？

讨论总结

这是一个关于框架桌面（Framework Desktop）运行大型语言模型（LLMs）是否被过度炒作的讨论。部分人认为框架桌面存在内存不足、带宽不够、运行速度慢等问题，性价比低，质疑其在运行LLMs方面的实用性，觉得是营销炒作；而另一部分人则指出其在多系统运行、本地模型运行等方面存在优势，如可运行密集模型、有更大的上下文、可作为测试新模型的低成本选择等。

主要观点

  1. 👍 框架桌面运行LLMs时内存和带宽存在问题
    • 支持理由：如makistsa提到内存不足和带宽不够影响运行；一些评论者也指出运行特定模型时其速度慢、带宽不够用。
    • 反对声音：有评论者提到可以利用其额外内存支持长上下文。
  2. 🔥 框架桌面性价比低
    • 正方观点：如配置后价格达3114欧元，性能却不佳；存在更便宜的替代品。
    • 反方观点：有评论者认为128GB版本相比苹果同类型更便宜，且可以运行大型模型对开发有用。
  3. 💡 框架桌面运行大型LLM速度慢
    • 解释：多位评论者提到运行大型模型时速度慢，如与3090显卡比较，运行70b模型时速度太慢。
  4. 🤔 框架桌面对于运行多个模型有帮助，即便速度慢，本地能运行大型模型对开发很有用
    • 解释：部分开发者认为本地运行能力对开发有价值，尽管速度不够理想。
  5. 😕 框架桌面可作为测试Huggingface新模型的低成本便捷选择
    • 解释：成本相对其他解决方案较低，适合测试新模型。

金句与有趣评论

  1. “😂 makistsa：Not enough ram for moe, not enough bandwidth for dense”
    • 亮点：简洁地指出框架桌面在运行相关模型时内存和带宽的不足。
  2. “🤔 gpupoor：not enough ram for relevant MoE models, nobody is going to drop 2k to run mixtral beaten by qwen 72b”
    • 亮点：从内存和性价比角度表达对框架桌面的看法。
  3. “👀 noiserr：I think we will see new MoE models this year, particularly due to popularity of the large DeepSeek MoE models.”
    • 亮点：引出对新模型的期待，使讨论不仅仅局限于框架桌面本身。
  4. “😏 Herr_Drosselmeyer：I was going to say it’s relatively cheap but having just configured it, it shows me 3,114-€. So yeah, not really that cheap with expected shipping Q3. All that for not so great performance? Nah, I’ll pass.”
    • 亮点：通过自身配置的价格实例，生动地表达出对框架桌面性价比的不满。
  5. “💡 noiserr：When I need performance for a brief period of time I can always use OpenRouter or rent a fat instance on RunPod or something. But just having a local machine which can load big capable models even if slow is very useful for development.”
    • 亮点：提出在不同需求下的应对策略，强调本地运行模型对开发的意义。

情感分析

总体情感倾向存在分歧。一部分人持负面态度，认为框架桌面存在各种不足，如性能、价格方面，觉得其被过度炒作；另一部分人持相对正面态度，看到其在特定场景下的优势。主要分歧点在于对框架桌面性能和性价比的评估。可能的原因是不同用户的需求和期望不同，如有些用户更注重运行速度和成本，而有些用户看重本地运行能力和多系统适用性。

趋势与预测

  • 新兴话题：新的模型如MoE模型的发展对框架桌面适用性的影响；如何进一步提高框架桌面运行LLMs的速度。
  • 潜在影响：如果框架桌面在运行LLMs方面的性能不能得到有效提升，可能会影响其在AI爱好者中的市场份额；反之，如果能够优化性能和性价比，可能会推动更多人在本地进行LLMs相关的开发和测试。

详细内容：

《关于 Framework 桌面电脑运行 LLM 是否被高估的热门讨论》

在 Reddit 上，一个题为“Is the Framework Desktop Overhyped for Running LLMs?”的帖子引发了热烈讨论。该帖子指出，Framework 桌面电脑虽在价格上有一定优势，但其带宽对于运行大型 LLM 似乎是个瓶颈，引发了众多网友的争论。此帖获得了大量的关注，评论数众多。

讨论的焦点主要集中在 Framework 桌面电脑运行 LLM 的性能、性价比、内存带宽以及与其他设备的比较等方面。有人认为其内存虽大但带宽不足，运行速度慢，只适合聊天等简单任务，对于复杂的文档处理、代码任务等几乎无法实时完成，如用户说道：“5 t/s 的速度非常慢。基本上你只能聊天。任何长上下文、文档摄取、长篇写作、代码繁重的任务等等都会慢得离谱，在实时使用中大多无法使用，你将被迫启动异步任务。”但也有人觉得对于一些仅需要聊天功能的用户来说已经足够。

有人表示 Framework 电脑具有足够的内存用于较小的模型，且价格相对较低，适合测试新模型。例如有人提到：“The Framework Desktop will be pretty slow at running really large LLM. But if all your looking for is a cheap and easy way to test a new model from Huggingface it’s a pretty good choice.”

也有用户从个人使用经验出发，如“我用这个来工作。这也是可以抵税的。但我一直在为内存容量而挣扎。我去年决定使用 AMD 硬件，因为你确实能花更少的钱得到更多，而且 AMD 的硬件是一流的。所以我对 ROCm 和 AMD 的堆栈已经很熟悉。我可能会在这台电脑运行起来后再买一台。基本上这将允许我停用我实验室里运行的一堆电脑。为我节省了大量的空间（和电力）。”

对于 Framework 电脑的评价存在分歧。有人认为其性价比不高，相比之下 Mac 电脑或其他配置可能更优；但也有人觉得其提供了一种新的选择，尤其是对于那些预算有限但又想尝试运行 LLM 的用户。

总的来说，关于 Framework 桌面电脑是否适合运行 LLM 这一问题，Reddit 上的讨论呈现出多元化和复杂性，不同用户根据自身需求和经验有着不同的看法。未来或许需要更多的实际使用和性能测试来确定其真正的价值。