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讨论总结

整个讨论围绕Ollama展开，主题主要是Ollama的命名问题，如Ollama随意舍弃关键词、去掉 - preview可能导致用户困惑等。同时也涉及到Ollama与其他类似工具（如llama.cpp、LM Studio、Oobabooga等）的比较，包括功能、性能、资源占用等方面。在使用体验上，有的用户表示使用Ollama未遇到问题，有的则对其不满，认为它麻烦多于价值或质量低。整体氛围比较多元，有疑惑、不满、推荐等不同态度。

主要观点

  1. 👍 Ollama的命名容易让人困惑
    • 支持理由：如去掉 - preview会让很多终端用户误解，其标签惯例虽有行业标准但对用户不友好等。
    • 反对声音：部分用户在使用中未遇到因命名产生的问题。
  2. 🔥 Ollama在模型支持方面落后于llama.cpp，其存在的必要性受质疑
    • 正方观点：gpupoor提到其质量低，在模型支持方面落后数周，且llama.cpp已提供相当完整的OpenAI兼容API。
    • 反方观点：无明显反对观点。
  3. 💡 Ollama方便获取和运行模型，但llama.cpp也有自身优势
    • 解释：SkyFeistyLlama8指出Ollama方便获取和运行模型，而llama.cpp的llama - server有不错的网页界面和兼容API。
  4. 💡 Ollama制作了llama.cpp包装器却可能忘记提及
    • 解释：dorakus提出疑问，LoSboccacc也表示Ollama添加了自己奇怪的模板，不知是否完整、正确或符合模型需求。
  5. 💡 80%的人不会深入探究32b相关内容
    • 解释：gpupoor认为很多人不会深入探究相关内容，一些小开发者在尝试人工智能。

金句与有趣评论

  1. “😂 You dudes get triggered by the weirdest things”
    • 亮点：表达对某些人容易被奇怪事情触发的不解态度。
  2. “🤔 Ollama makes it simple to grab models and run them but llama.cpp’s llama - server has a decent web UI and an OpenAI compatible API.”
    • 亮点：客观比较Ollama和llama.cpp的优缺点。
  3. “👀 80% didnt look beyond 32b I can bet my house on it lol.”
    • 亮点：以一种诙谐的方式表达对多数人不会深入探究32b相关内容的看法。
  4. “😏 ollama is shit, plain and simple”
    • 亮点：直白地表达对Ollama的厌恶态度。
  5. “🤨 I’m not going to lie, I don’t understand the ollama hate.”
    • 亮点：从自身使用未遇问题的角度，表达对厌恶Ollama情绪的不理解。

情感分析

总体情感倾向较为负面，主要分歧点在于对Ollama的评价，部分用户对Ollama不满，认为其存在命名问题、在模型支持方面落后、使用麻烦等；而部分用户表示使用Ollama未遇到问题，不理解对Ollama的厌恶情绪。可能的原因是不同用户的使用需求、使用场景和使用方式不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：Ollama与其他工具（如Optillm）在功能和性能上的比较。
  • 潜在影响：可能会影响用户对Ollama以及其他类似工具的选择，促使Ollama改进其命名方式或提升功能，也可能影响相关工具的开发方向。

详细内容：

标题：关于 Ollama 命名引发的激烈讨论

在 Reddit 上，一个题为“brainless Ollama naming about to strike again”的帖子引起了广泛关注。此帖获得了众多点赞和大量评论。帖子主要讨论了 Ollama 在命名方面的问题，比如在更新时出现的一些容易让人混淆的情况。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人指出，输入“ollama pull qwq”会得到旧的 qwq 预览版，而非新的 qwq，因为几个月前创建了一个名称中不含“preview”的第二个预览版。有用户提到“它已经更新了：https://ollama.com/library/qwq”。 有人认为这可能只是谷歌索引缓存滞后。但也有人表示，Ollama 或许有意无意地让很多好奇的人安装了旧的预览版。 有人说命名问题确实存在，比如预览版叫 qwq:32b，那完整发布版该怎么命名。 还有人认为，Ollama 使得获取和运行模型变得简单，但 llama.cpp 的 llama-server 有不错的网页界面和 OpenAI 兼容的 API。

有人分享道：“作为一名在相关领域工作的开发者，我亲身经历了类似的命名混乱带来的困扰。在之前的项目中，由于命名不清晰，导致团队成员在协作时经常出现误解和错误。这种情况严重影响了项目的进度和效率。”

也有人认为 Ollama 这种命名方式并非个例，很多模型都存在类似问题，这已经是行业标准。

对于 Ollama 的替代选择，有人推荐了 Koboldcpp、GPT4All 等，认为这些能让用户更直接、更方便地控制模型。

有用户表示：“我真的不理解为什么有人喜欢 Ollama，难道它不就是比 LM Studio 更差吗？”但也有人反驳说 LM Studio 速度更慢、资源消耗更多。

讨论中也存在共识，比如大家都认为命名清晰对于用户体验非常重要。

总的来说，关于 Ollama 的命名问题引发了众多用户的热烈讨论，大家各抒己见，为这一话题提供了丰富的观点和思考。