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我是一个业余编码爱好者，现在正在进行更大规模的个人项目构建。（我做了很久的产品专员和敏捷开发主管，现在我正尝试将我所看到的策略应用到自己的个人构建项目中）。我很喜欢通过自己做持续集成/持续交付（CI/CD）、使用带有应用和操作的GitHub、用Rust替代Python、坚持领域驱动设计（DDD）架构、测试驱动（TD）开发等方式来学习。我在克劳德（Claude）上花费很多，也许多到足以让我有理由购买不错的硬件。似乎新的Mac Studio M3 Ultra预配置直接针对这个市场？欢迎任何反馈:-)

讨论总结

原帖作者是一名业余编程爱好者，使用Claude 3.5较多，想知道创建与Claude 3.5相当的本地解决方案需要何种配置。评论者们纷纷给出自己的观点，涉及本地模型性能、硬件需求、成本对比等方面，多数观点认为目前本地很难复制Claude的性能，但也提供了一些本地可尝试的模型和方案。

主要观点

  1. 👍 本地难以复制Claude的性能
    • 支持理由：众多评论者从不同角度如模型质量、硬件要求等方面指出本地模型与Claude存在差距。
    • 反对声音：部分评论者推荐了一些本地模型可接近Claude，但也承认无法完全达到。
  2. 🔥 不同本地模型各有优劣
    • 正方观点：如QwQ 32B可通过Agentic coding提升性能与准确性，但存在速度、准确性不足等问题。
    • 反方观点：有评论者认为像R1 deepseek等模型虽然有一定优势，但硬件要求过高难以实现。
  3. 💡 硬件购买需谨慎
    • 理由：AI和硬件发展快，高价硬件可能很快贬值，且不一定能达到期望的性能。
  4. 💡 GitHub Copilot可作为降低成本的选择
    • 解释：每月10美元可无限使用Claude等模型，但也存在使用限制、速度慢等问题。
  5. 💡 根据使用场景选择模型
    • 解释：不同的任务和场景下，不同模型各有优势，并非所有模型都适合所有场景。

金句与有趣评论

  1. “😂 There just is not yet anyway normal people or enthusiasts can replicate server - in - a - data - center performance with huge LLMs.”
    • 亮点：直接点明普通人和爱好者难以复制数据中心服务器性能这一现实。
  2. “🤔 If you’re serious about running LLMs at home, a 24gb vram card is probably your best/cheapest way to get into this reasonably.”
    • 亮点：为想在家运行LLMs的人提供了硬件选择方面的参考。
  3. “👀 When he says "nothing comes close" that’s not entirely true. R1 deepseek is close. QwQ is close. Chatgpt o3 mini high is close.”
    • 亮点：对之前绝对的观点提出不同看法，指出部分模型可接近Claude。
  4. “😂 qwq will be ok but won’t be as good as Claude.”
    • 亮点：简洁地比较了qwq和Claude的性能。
  5. “🤔 If you want to reduce costs, you can get GitHub copilot for $10 a month which gives you unlimited access to Claude and other llms for coding.”
    • 亮点：提供了一种降低使用Claude成本的方式。

情感分析

总体情感倾向为较为理性和客观，主要分歧点在于本地是否能构建与Claude相当的解决方案。持否定观点的人多从硬件性能、模型质量等方面考虑，认为目前技术难以实现；而持相对乐观态度的人则推荐了一些本地模型，并表示可以通过一些方法提升性能来接近Claude，但也承认存在差距。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会进一步探讨新Mac Studio M3 Ultra在运行本地模型方面的实际性能，以及新模型如Deepseek - R2的表现。
  • 潜在影响：对于那些希望在本地运行大型语言模型的爱好者或小型开发者来说，可能会影响他们的硬件购买决策和模型选择策略；对于相关模型的开发者而言，可能促使他们改进本地模型的性能以满足市场需求。

详细内容：

《关于创建与 Claude 3.5 相当的本地解决方案的热门讨论》

在 Reddit 上，有一个引起广泛关注的帖子，标题为“Dumb question - I use Claude 3.5 A LOT, what setup would I need to create a comparable local solution?”。这位自称是业余编码爱好者的发帖人表示，自己在进行更大规模的个人项目构建，想知道能否通过购置硬件来创建与 Claude 3.5 性能相当的本地解决方案。该帖子获得了众多评论和关注。

讨论焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为，对于复杂任务，Qwen2.5 - Coder - 32b 无法达到 Claude 的性能。比如，有用户分享道：“作为一名在技术领域深耕多年的从业者，我亲身体验到不同模型在处理复杂任务时的巨大差异。在我所经历的项目中，使用 Qwen2.5 - Coder - 32b 时，其效果远不如 Claude 3.5 稳定和高效。”

也有人指出，目前普通用户或爱好者还无法复制数据中心服务器的性能。比如，有用户表示：“我一直关注着这个领域的发展，虽然新的硬件不断推出，但要达到像 Claude 3.5 这样的大型语言模型在数据中心的表现，还有很长的路要走。”

同时，不少人认为 Mac 解决方案可能并非最佳选择，需要等待更多性能数据公布。例如，有用户提到：“我原本也打算购买新的 Mac 设备，但考虑到其性能和价格的不确定性，决定再观望一段时间。”

还有人提到，一些本地可运行的模型，如 QwQ 32B 等，虽然在某些方面表现不错，但与 Claude 相比仍有差距。比如，有人说道：“我尝试过 QwQ 32B 模型，它在处理简单任务时还可以，但对于复杂的编码工作，就显得力不从心了。”

然而，也有观点认为，如果只是特定的简单任务，一些本地模型还是能够胜任的。

讨论中的共识在于，目前要在本地实现与 Claude 3.5 完全相当的性能非常困难。

特别有见地的观点是，有人提出在选择解决方案时，要充分考虑自身需求、预算以及技术发展的快速变化。

总的来说，关于创建与 Claude 3.5 相当的本地解决方案，Reddit 上的讨论呈现出观点的多样性和复杂性，目前还没有一个明确且一致的结论。但这些讨论为有类似需求的用户提供了丰富的参考和思考方向。