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我们需要对本地模型进行更多的大语境测试，这是我的初次尝试。我使用了M3 Ultra 512GB + LM Studio，配置如下：- 开启GGUF Flash Attention，128K语境；- MLX，128K语境。MLX与llama.cpp对比。MLX在q4下速度超快！详细数据如下。（列出了GGUF和MLX在不同规模下的每秒标记数、首个标记生成时间等数据）我使用简·奥斯汀的《傲慢与偏见》的前55章进行测试。在32K语境以内，输出质量良好，之后越来越差。我现在应该尝试哪个模型呢？说实话，推理型模型不是最佳选择，但我本地有这个模型。

讨论总结

原帖进行了DeepSeek R1 Distill Qwen 7B Q4大型上下文（达128K）的测试并给出部分数据。评论主要从技术层面进行讨论，涉及模型在不同配置下的性能、测试数据的合理性、是否需要补充更多测试信息等内容，整体讨论热度不高，氛围比较理性专业。

主要观点

  1. 👍 原帖测试数据不完整，需要确切的提示数据以便对比多3090显卡性能
    • 支持理由：有完整数据才能准确判断在特定显卡上的性能。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Q8版本的LLM在上下文窗口使用上比Q4更有优势，Qwen模型要达到128K上下文需要特殊配置，默认32K
    • 正方观点：不同版本的LLM在上下文窗口大小上存在差异，Qwen模型有特定配置要求。
    • 反方观点：无
  3. 💡 原测试数据可能在训练数据中，应使用新测试数据
    • 支持理由：避免训练数据对测试结果的潜在影响。
    • 反对声音：有用户认为数据确定性不影响生成token的时间。

金句与有趣评论

  1. “😂 如果您能提供确切的提示数据，我会准确告知您在多3090显卡上的性能表现。”
    • 亮点：直接表明补充数据后的作用。
  2. “🤔 如果使用Q8而不是Q4的LLM，上下文窗口可以用得更大。”
    • 亮点：指出不同版本LLM在上下文窗口使用上的差异。
  3. “👀 那些（指《傲慢与偏见》前55章）可能在训练数据中。使用一些新的测试数据。”
    • 亮点：对原测试数据的合理性提出质疑。

情感分析

总体情感倾向为中性，主要分歧点在于原测试数据的合理性以及对测试结果的影响。部分用户认为原测试数据可能存在问题需要更换，而另一部分用户认为某些因素（如数据确定性）对测试结果影响不大。可能是因为大家从不同的技术角度看待测试数据与结果之间的关系。

趋势与预测

  • 新兴话题：对qwen 32b（Q8）的测试可能成为后续话题。
  • 潜在影响：有助于更全面地了解不同配置下模型的性能，对相关模型在本地的应用和优化有一定的推动作用。

详细内容：

标题：关于 DeepSeek R1 Distill Qwen 7B Q4 大上下文测试的热门讨论

近日，Reddit 上一则关于 DeepSeek R1 Distill Qwen 7B Q4 大上下文测试的帖子引发了广泛关注。该帖子介绍了作者在 M3 Ultra 512 GB 和 LM Studio 环境下进行的测试，包括 GGUF Flash Attention 与 MLX 的 128K 上下文测试情况，并给出了详细数据。此帖获得了众多点赞和大量评论。

帖子引发的主要讨论方向集中在不同模型的性能、测试数据的选择以及相关配置等方面。文章将要探讨的核心问题是如何进一步优化模型测试以及选择更合适的模型。

在讨论中，有人指出如果能提供确切的提示数据，就能确切告知在多个 3090 上的性能。还有用户提到如果使用 Q8 而非 Q4 LLM，上下文窗口可以更大。有人表示对于 Qwen 达到 128k 需要特殊配置，默认只有 32K。

有人分享了在不同硬件配置下 MistralSmall-24B 的性能数据等个人经历和案例。也有人认为测试中使用的《傲慢与偏见》的前 55 章可能在训练数据中，建议使用新的测试数据，比如新的播客转录。有人质疑为何测试数据的选择对速度有影响，有人回应称虽然对速度影响不大，但对一致性可能更好。还有人指出那些低的 flops 可能会在大多数使用场景中成为瓶颈，并希望能提供内存使用情况，以及尝试 qwen 32b 或 Qwen2.5-14b-1M 等。

讨论中的共识在于大家都希望能通过更合理的测试和配置来优化模型性能。一些独特的观点，如关于不同模型在特定硬件配置下的性能分享，丰富了讨论的内容。

总体而言，这次关于 DeepSeek R1 Distill Qwen 7B Q4 大上下文测试的讨论，展现了大家对于模型优化和性能提升的关注与探索。