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我知道，那些拥有24GB及以上显存（VRAM）的人有很多选择，而且目前QwQ是最厉害的。但是对于我们这些只有8/12GB显存的人来说，到目前为止你们觉得Gemma 3怎么样？我觉得它可能会取代Qwen 14B/Phi 4成为我的首选。对我来说最大的区别在于，Gemma 3在我不太明确提示的情况下能更好地理解我想要完成的意图。

讨论总结

该讨论围绕Gemma 3在小于等于14B参数类对GPU显存少（8/12GB VRAM）的人是否达到最先进水平（SOTA）展开。大家从不同使用场景（如创意写作、编码、通用用途等）对Gemma 3与其他模型进行比较，同时也涉及Gemma 3自身存在的问题、量化相关的寻求帮助等话题，评论者们各抒己见，氛围理性。

主要观点

  1. 👍 在通用用途上更倾向于Phi - 4而非Gemma 3
    • 支持理由：Gemma 3产生的幻觉更多
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Gemma 3存在幻觉问题
    • 正方观点：评论者提到Gemma 3产生幻觉多，语法错误，遵循提示能力差
    • 反方观点：有评论认为在数学和编码之外，Phi - 4产生幻觉更严重
  3. 💡 Gemma 3在特定功能（图像询问和多语言工作负载）方面可能有用
    • 解释：原帖作者提到Gemma 3在特定功能方面的优势
  4. 💡 Gemma 3在创意写作方面存在不足（如塑造邪恶角色）
    • 解释：评论者提到Gemma 3在创意写作时的问题
  5. 💡 在14b模型方面，Qwen2.5、Qwen2.5 - Coder和Phi - 4编码能力较好，但创意写作方面表现不佳
    • 解释：评论者根据自己的使用经验得出的结论

金句与有趣评论

  1. “😂我在通用用途上仍然更倾向于Phi - 4，因为我注意到Gemma 3产生的幻觉更多（可能是我看到提到的上下文问题）。”
    • 亮点：直接表明在通用用途上对Phi - 4的偏好及理由。
  2. “🤔经过一天的测试，我仍然更喜欢qwen2.5，Gemma - 3会出现语法错误，而且自发地偏离提示。”
    • 亮点：用自己的测试结果说明对Gemma - 3的不满。
  3. “👀在数学和编码之外，我使用Phi - 4产生的幻觉最严重。”
    • 亮点：提出与多数人不同的关于Phi - 4的观点。
  4. “😂Kinda sorta. It seems smart but for creative writing it doesn’t do evil characters well at all.”
    • 亮点：指出Gemma 3在创意写作中的特定不足。
  5. “🤔Gemma 3 12b is amazing in my experience, the best \\~9b - 14b range model for general purpose so far imo.”
    • 亮点：对Gemma 3 12b在一般用途方面给予积极评价。

情感分析

总体情感倾向比较中立，主要分歧点在于Gemma 3与其他模型（如Phi - 4、Qwen2.5等）的优劣比较。可能的原因是不同评论者的使用场景、需求和体验不同，导致对模型的评价存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：Gemma 3的量化（如4位量化）可能会引发后续更多讨论，以及如何更好地在本地使用Gemma 3的视觉功能。
  • 潜在影响：对于模型开发者来说，可以根据这些讨论改进模型的不足；对于使用者来说，可以帮助他们在不同的使用场景下选择更合适的模型。

详细内容：

标题：Gemma 3 在低 VRAM 环境下的表现引发激烈讨论

在 Reddit 上，有一个热门帖子“Is Gemma 3 SOTA at the <= 14B param class for the GPU poor folk?”引起了众多用户的关注，获得了大量的点赞和众多评论。该帖子主要探讨了对于那些 VRAM 为 8/12GB 的用户来说，Gemma 3 的使用体验如何，能否取代 Qwen 14B / Phi 4 成为首选。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人表示仍然更倾向于 Phi-4 用于一般用途，因为感觉 Gemma 3 出现幻觉的情况更多。比如有用户说：“我测试了 Gemma-3 一天后，还是更喜欢 qwen2.5。Gemma-3 会出现语法错误，而且遵循提示的表现更差，会自发偏离。我觉得配置可能有问题，应该试试 Unsloth 的设置。” 也有人在 llama.cpp 修复后，认为 Gemma 3 的表现不再那么“奇怪”，输出质量更高。 还有用户指出 Gemma 3 在创意写作方面表现不佳，不太能很好地塑造邪恶角色。 同时，有用户提到 Gemma 3 是多模态（包括视觉）的，这可能影响了其文本能力。

不过，也有用户对 Gemma 3 给予了积极评价。比如有人认为 Gemma 3 12b 非常出色，是目前 9b - 14b 范围通用模型中的最佳选择。

在讨论中，大家的共识是不同模型在不同应用场景下各有优劣。特别有见地的观点是，有人认为如果使用场景包括创意任务，Reka 非常出色，但对于编码和世界知识，其他模型可能更优。

总之，关于 Gemma 3 在低 VRAM 环境下的表现，大家看法不一，还需要根据具体的使用需求和场景来判断其是否适合自己。