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我刚开始接触本地大语言模型。我已经了解了使用Ollama的基本方法，但困惑的是该使用哪个模型。我主要将其用于编程帮助。我读到目前Qwen 2.5是最好的，但我该选哪个呢？14B的模型能运行吗，还是我应该坚持用7B的？我打算采用6位量化。

讨论总结

原帖作者是本地LLM新手，在使用Ollama时，想为编程帮助在Rtx 3060 12gb vram上选择最佳模型，不确定是选7B还是14B模型。评论者们针对这一问题提出了众多模型推荐，包括Qwen系列、Yi Coder、DeepSeek等不同的版本，并给出了各自的理由，如tps（每秒事务处理量）、运行体验等。同时也有关于量化方式、模型在特定场景下表现的讨论，还有对编程辅助LLM功能预期的交流。

主要观点

  1. 👍 推荐尝试Qwen Coder 7B和14B模型用于编程帮助
    • 支持理由：评论者根据自身经验推荐。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 推荐Qwen2.5 - Coder - 14B - Instruct - Q6_K模型（tps为20 +）
    • 正方观点：tps较高，适合在该硬件上运行。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 12GB显存对简单编程/脚本任务不合适，会出现较多幻觉和格式错误
    • 解释：评论者根据自己的体验得出结论，但也有其他人表示不同情况有不同结果。
  4. 👍 推荐qwen2.5 14B模型用于编程帮助
    • 支持理由：评论者使用该模型运行状况良好。
    • 反对声音：无。
  5. 💡 编程辅助LLM只能提供思路，不要期望给出可运行方案
    • 解释：提醒使用者正确对待编程辅助LLM的功能。

金句与有趣评论

  1. “😂 Try both Qwen Coder 7B and 14B.”
    • 亮点：简洁明了地给出模型推荐。
  2. “🤔 Q6 won’t be noticeable better than Q4. There might be a noticeable difference between Q4 and Q8 in edge cases, but I have never seen one between Q4/Q6 in real usage.”
    • 亮点：对不同量化方式进行对比分析。
  3. “👀 我发现12GB不适合简单编程/脚本。”
    • 亮点：提出与其他人不同的观点，引发思考。
  4. “😎 That’s my card. So far my favorite is qwen2.5 14B. It runs fine.”
    • 亮点：结合自身硬件情况给出推荐。
  5. “🤓 是的，我不期望它们为我编写代码。我只是想要在理解代码和学习方面得到帮助。”
    • 亮点：明确使用者对编程辅助LLM的期望。

情感分析

总体情感倾向为积极，大家都在积极地为原帖作者提供模型选择的建议和相关经验分享。主要分歧点在于12GB显存是否适合简单编程/脚本任务，可能原因是不同的使用场景和对模型运行效果的评判标准不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：推测解码对模型速度和质量的影响可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：这些模型推荐和相关经验分享对其他在相同硬件配置下寻求编程帮助的用户有很大的参考价值，有助于他们更好地选择适合自己的模型，提高编程效率。

详细内容：

标题：RTX 3060 12GB VRAM 运行最佳模型的热门讨论

在 Reddit 上，一个关于“Best model to run on Rtx 3060 12gb vram”的帖子引起了广泛关注，获得了众多的点赞和大量的评论。原帖作者表示自己刚接触本地 LLMs，对于使用 Ollama 时选择哪种模型感到困惑，主要用于编程帮助，想知道是选择 14B 模型还是 7B 模型，以及量化方式的选择。

这一话题引发了众多热烈的讨论。有人建议尝试 Qwen Coder 7B 和 14B，认为 7B Q8 在详细提示和逐步指导下效果不错，也有人觉得 14B Q4 更强。有人表示同意 14B Q4 更好的观点。还有人认为这两种模型都在 Python 编程模型的前五位，非常推荐。有人分享说会尝试这两种模型。有人询问模型所需的 VRAM 容量。

有人指出 Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-Q4_K_S 的运行速度，也有人提到由于 VRAM 限制，建议选择特定的模型。有人认为在量化过程中，每降低一步都会损失一些功能。有人表示自己最喜欢的是 qwen2.5 14B，运行良好，并说明了不同场景下模型的选择。

有人提到编程帮助的 LLMs 只能提供一些思路，不能期望直接给出可运行的解决方案。有人认为 14B 4 位量化可能会增加不准确性，质疑其是否适合代码生成。有人提供了相关论文链接，指出量化模型在某些任务上表现不佳。但也有人反驳论文观点，认为 14B Q4 在编码方面强于 7B 。

讨论中的共识是对于编程帮助模型的选择存在多种观点，需要根据实际情况进行尝试和选择。特别有见地的观点如有人详细说明了不同量化方式对功能和性能的影响，丰富了讨论的深度。

那么，对于 RTX 3060 12GB VRAM 来说，到底哪种模型才是最适合用于编程帮助的呢？