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今年才到三月，但开源大语言模型（LLM）已经取得了惊人的进展。以下是我为拥有24GB显存（苹果电脑为32GB）的初学者推荐的五个可尝试的模型，按模型大小从小到大排列：1. 为追求速度可选择Phi - 4 14B；2. 用于检索增强生成（RAG）可选择Mistral Small 24B（上下文长度仅为32k，但在我看来长度与质量的平衡最佳）；3. 通用可选择Gemma 3 27B；4. 用于编码可选择Qwen2.5 Coder 32B（比其他模型推出的早，但仍然是最好的）；5. 用于推理可选择QWQ 32B（比distilled deepseek - r1 - qwen - 32b更好）。希望Llama 4很快能上榜！你的推荐是什么呢？

讨论总结

原帖为新手推荐了五个不同用途的模型，评论者们主要围绕这些推荐展开讨论。部分人支持原帖推荐并补充自己的推荐，也有人对推荐模型存在疑惑，如某些模型同时存在的必要性、不同模型之间的比较等，还涉及到模型在不同场景下的性能表现、特定模型操作疑问、资源有限情况下的模型推荐等多方面内容，整体讨论积极且有探索性。

主要观点

  1. 👍 支持原帖中的模型推荐并进行强调。
    • 支持理由：评论者inkberk明确对原帖推荐内容进行补充和强调。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Gemma3在日常普通任务上取代了llama3.1:8b。
    • 正方观点：评论者Heavy_Ad_4912表示Gemma3完全取代了自己之前用于日常普通任务的llama3.1:8b。
    • 反方观点：无
  3. 💡 推荐Mistral 24B用于一般情况，Qwen2.5 coder用于编码。
    • 解释：评论者Few_Painter_5588给出此推荐。
  4. 👍 希望针对16GB给出模型推荐。
    • 支持理由：评论者alfihar资源有限，希望得到16GB的模型推荐。
    • 反对声音：无
  5. 💡 对Mistral Small用于RAG的32K上下文长度适用性提出疑问。
    • 解释：有评论者对原帖推荐的用于RAG的Mistral Small模型的32K上下文长度是否合适提出疑问。

金句与有趣评论

  1. “😂 Gemma3 has completely replaced my llama3.1:8b now for usual mundane tasks.”
    • 亮点：直接表明Gemma3对llama3.1:8b在日常任务上的替代关系。
  2. “🤔 Mistral - small - 24b在长度和质量之间是很棒的折衷，依我之见。”
    • 亮点：对Mistral - small - 24b在RAG中的表现给予肯定。
  3. “👀 qwq fits a 4bpw tough I find NousHermes better since you can guide its resoning. qwq straight up ignore guidance on the reasoning process”
    • 亮点：比较了qwq和NousHermes在推理引导方面的差异。
  4. “😎 now do one for 16 gig.. some of us are poor :(”
    • 亮点：幽默地表达资源有限，希望得到16GB的模型推荐。
  5. “🤨 我知道32k对RAG来说不算多，但它的质量是我见过最好的。”
    • 亮点：对Mistral - small - 24b在RAG中的质量表示认可。

情感分析

总体情感倾向积极，大部分评论者在积极参与讨论，或是补充原帖推荐，或是分享自己的使用经验和看法。主要分歧点在于对原帖推荐模型的质疑，例如某些模型同时存在的必要性、不同模型的性能比较等。可能的原因是不同用户的使用场景、需求和体验不同，所以对模型的评价和选择存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：对特定显存（如8GB、16GB）的模型推荐需求可能引发后续更多关于不同资源下模型推荐的讨论。
  • 潜在影响：有助于新手在众多模型中根据自己的资源情况选择合适的模型，推动模型在不同用户群体中的应用和优化。

详细内容：

《Reddit 热议：新手 24GB 内存下的模型推荐》

近日，Reddit 上一篇关于新手在 24GB 内存下的模型推荐的帖子引发了广泛讨论。该帖子列出了从最小到最大的 5 个推荐模型，包括 Phi-4 14B、Mistral Small 24B、Gemma 3 27B、Qwen2.5 Coder 32B 和 QWQ 32B，并希望 Llama 4 能尽快上榜。此帖获得了众多关注，评论数众多，大家围绕这些推荐展开了热烈的讨论。

讨论的焦点主要集中在不同模型的性能比较和适用场景。有人认为 QWQ-32b 比 distilled deepseek-r1-qwen-32b 更好，也有人认为在推理和知识基准方面，R1 32B 仍更出色。有用户分享说，Gemma 3 的推理在 ollama 0.6.1 上仍有问题，并创建了 GitHub 问题报告。还有用户表示 Gemma3 已完全取代了 llama3.1:8b 用于日常任务，deeepseek-r1:12b 在数学方面表现更佳。

有人认为 Mistral 24B 适用于一般场景，Qwen2.5 coder 适用于编码。对于不同模型在不同场景下的表现，大家看法不一。有人提到 4 位量化使用 exl2 quants 效果不错，还能解决内存有限的问题。也有人表示二手 3090 显卡性价比高。

在这些讨论中，共识在于大家都在积极探索适合自己需求的模型，并分享各自的经验和见解。一些独特的观点如认为模型的领域划分有些模糊和宽泛，引发了大家对于如何更精准选择模型的思考。

总之，这场讨论展现了大家对于模型选择的热情和探索精神，也为新手提供了丰富的参考和思考方向。