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我很兴奋地搭建了自己的ollama实例，但很快我就意识到，由于我的5700 XT显卡，只能使用12 - 16B及以下的模型，这对我的使用场景来说相当糟糕。我主要将它们用于家庭作业、学习、头脑风暴以及在遇到逻辑问题需要帮助时进行一般性推理。llama 3.2 14b和qwen2.5 14b都经常输出无意义的错误内容，这使得它们远不如我在网上能使用的大多数70B + 的大型模型可靠。除了写些无意义的AI内容之外，我还能用它们做些什么酷事呢？我自己做家庭实验室和自托管，所以如果在这方面有什么酷的事情请告诉我。另外，如果有人能推荐一个好的NSFW（成人内容相关，不道德且不提倡）模型，我会很感激的。

讨论总结

原帖作者对14B及以下模型在作业、学习等用途上的表现不满，怀疑其作用，并寻求这些模型除写AI内容之外的用途及NSFW模型推荐。评论者们从不同角度回应，有分享自己使用特定模型做翻译、总结、编码等任务的经验，有推荐不同的14B及以下模型用于各种用途，还有对这些模型的整体评价，包括指出其易产生幻觉、知识量有限等，同时也提到一些弥补不足的方法，如使用RAG等。

主要观点

  1. 👍 14B及以下模型仍有价值，如在无WiFi航班上有用
    • 支持理由：在特定场景下可满足需求，如离线时发挥作用。
    • 反对声音：原帖作者认为其在作业、学习等场景表现不佳。
  2. 🔥 14B及以下模型更易出现幻觉，但可用于技能而非知识方面
    • 正方观点：如在探索想法、翻译文本等技能性任务可能有用。
    • 反方观点：在需要知识储备的任务中表现不好。
  3. 💡 不同模型在不同任务中有各自优势，如NeMo在多用途辅助方面表现好，尤其与RAG配合时
    • 解释：不同模型特性不同，NeMo在特定使用方式下表现出色。
  4. 👍 不应轻视小模型，小模型在特定场景下有大作用
    • 支持理由：如3B模型可用于智能家居控制，8B模型可用于文档总结。
    • 反对声音：部分人认为小模型在某些任务上不如大模型可靠。
  5. 💡 14B及以下模型在数学方面也有可用之处，如Deepseek小于14B的模型能解微分方程
    • 解释：某些14B及以下模型在数学运算方面有能力。

金句与有趣评论

  1. “😂 我可以赋予我的智能家居一个人格并与它对话，这很棒。”
    • 亮点：提出了3B模型在智能家居方面独特有趣的应用场景。
  2. “🤔 它们仍然不错，只是更有可能产生幻觉。”
    • 亮点：简洁地概括了14B及以下模型的一个特点。
  3. “👀 对于像原帖作者那样的一般用途，Phi - 4和GPT4o mini在我的经验中是可比的。”
    • 亮点：对Phi - 4模型的评价，通过与GPT4o mini比较给出参考。
  4. “😂 最谦卑的用户：A 14B模型是在无WiFi的航班上使用的理想选择。”
    • 亮点：指出14B模型在特殊场景下的优势。
  5. “🤔 如果只是想使用模型的技能而非知识方面，这些模型还是不错的。”
    • 亮点：重新审视14B及以下模型的价值维度。

情感分析

总体情感倾向较为积极正面，大家积极分享经验和观点。主要分歧点在于14B及以下模型是否有用，部分人认为其存在很多问题，如易产生幻觉、知识量不足、输出错误信息等，在作业、学习等任务中表现不佳；另一部分人则认为在特定场景、任务中这些模型仍有价值，如用于翻译、文档总结、智能家居控制、数学运算等。可能的原因是大家的使用场景、需求以及对模型的期望不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：小模型在更多特殊场景（如自制游戏、写作应用开发）下的应用探索。
  • 潜在影响：可能促使更多人关注小模型的潜力，在不同领域尝试利用小模型，减少对大模型的依赖，同时推动如RAG等技术与小模型的结合以提升小模型性能。

详细内容：

标题：Reddit 热议：14B 及以下规模的模型究竟有何用？

在 Reddit 上，一则题为“Are ~14B models and lower useful for much? What cool stuff can I do with them?”的帖子引发了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论，讨论围绕 14B 及以下规模模型的实用性展开。

有人表示自己搭建了 ollama 实例，但受限于 12 - 16B 规模（因显卡限制），发现这些模型在作业、学习、头脑风暴和逻辑问题推理等场景中表现不佳，常输出错误信息，不如在线的 70B+ 大模型可靠。有人质疑除了写一些质量不高的内容，这些小模型还有何用？也有人希望能推荐好的 NSFW 模型。

讨论焦点与观点分析： 有人认为 Qwen2.5 14B 1M 可用于翻译和总结；有人觉得 NeMo 是多用途使用助手的王者；有人称 Gemma 2 9b 也还不错。有人计划用 3B 模型与智能家居整合，实现语音控制，还分享了相关链接。有人称 Phi-4 是 20B 以下模型中唯一好用的，也有人认为 Phi-4 在编码方面不如 Qwen Coder 2.5。还有人表示 14B 模型在飞行无 WiFi 时很棒。有人认为对于认真工作，应选 Deepseek R1 Distill-Qwen 14b 作为推理模型。有人分享自己用小型模型的经历，如用 Phi 14b 驱动自建的“引擎”，用 Phi-4 14b 分析从文档提取的文本等。有人指出 Deepseek 在数学方面表现出色。有人认为 8B 模型擅长总结文档，12B 范围的模型通常也挺有用。有人认为小型模型在特定场景下优势明显，如在本地运行可避免付费和受限于速率。

共识方面，大家普遍认为小型模型虽有局限，但在特定任务和场景中仍能发挥作用。独特观点如有人觉得现在很多模型与 ChatGPT 3.5 turbo 相当，8B - 14B 是不错的规模范围。

总之，关于 14B 及以下规模模型的实用性，Reddit 上的讨论丰富多样，既指出了其不足，也肯定了其在某些方面的价值。