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我正在寻找一个可以作为可靠日常使用且能处理多种用例的模型。特别是用于我的应用（遵循指令），我基于其他模型（如卷积神经网络等）的输出来生成医疗报告。我目前有一台配备16GB内存、运行Vulkan版llama.cpp的rx7600s笔记本电脑，希望了解哪些模型对你们来说表现最佳。

讨论总结

原帖作者寻求15B参数以下可用于多种用途（特别是根据其他模型输出生成医疗报告）的可靠模型。评论者们纷纷根据自己的经验推荐了各种模型，如Qwen2.5 - 14B - Instruct - 1M被推荐为通用且长文本任务表现较好的模型；Gemma 3 12B被多人推荐且适用于原帖场景；Phi - 4在数学和逻辑方面表现较好等。同时也有针对模型的负面评价，如Gemma 3在测试中有较多幻觉。还有人分享了自己使用模型的体验、相关资源等，并给出了一些硬件建议。

主要观点

  1. 👍 推荐Qwen2.5 - 14B - Instruct - 1M为通用且长文本任务表现较好的模型
    • 支持理由：推荐者称其在长文本任务中表现合理的好。
    • 反对声音：缺乏个性和创造力。
  2. 🔥 推荐Gemma 3 12B模型用于原帖提到的应用场景
    • 正方观点：在原帖提到的生成医疗报告场景下表现较好，被部分使用者喜爱。
    • 反方观点：在测试中幻觉太多不可靠。
  3. 💡 Phi - 4是优秀的全能模型
    • 解释：推荐者在数学和逻辑方面测试效果不错，但也有被审查严重的问题。
  4. 👍 Llama 3.x在写作和总结方面表现更好
    • 解释：无明显反对声音，推荐者认为其在写作和总结方面比其他模型好。
  5. 🔥 Qwen2.5在解决问题和编码方面表现更优
    • 正方观点：推荐者在使用中发现其在解决问题和编码方面表现突出。
    • 反方观点：无明显反对声音。

金句与有趣评论

  1. “😂 I’ve found the Qwen2.5 - 14B - Instruct - 1M to have been a very good general workhorse, and has been reasonably good with longer context tasks.”
    • 亮点：对Qwen2.5 - 14B - Instruct - 1M模型在长文本任务中的表现给予肯定。
  2. “🤔 Sadly it pays for that with the personality and creativity of a brick wall.”
    • 亮点：形象地表达了Qwen2.5 - 14B - Instruct - 1M模型缺乏个性和创造力。
  3. “👀 For me, the best model I’ve tried for general use is Phi - 4: for its size, its math is very good and I found it to be quite good for logic as well according to my tests.”
    • 亮点：强调Phi - 4模型在数学和逻辑方面的表现。
  4. “😂 I cannot get Phi4 to work properly/reliably, but it must be on my side, poor configuration or something.”
    • 亮点：指出自己无法正常使用Phi4可能是自身配置问题。
  5. “🤔 I like business oriented LLM, my favorite until now is granite 3.2”
    • 亮点：表明自己对商业导向的LLM的喜爱，并且最喜欢granite 3.2。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大家都在积极分享自己使用模型的经验和推荐合适的模型。主要分歧点在于对某些模型的评价，如Gemma 3有人认为表现不错有人认为幻觉太多，可能的原因是不同的测试场景和需求导致对模型性能的感受不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型量化版本对性能的影响可能会引发后续更多讨论，如Q2量化版本性能退化严重的情况。
  • 潜在影响：这些推荐和讨论对于那些需要在15B参数以下选择合适模型用于日常和特定任务（如医疗报告生成）的用户有直接的参考价值，也有助于模型开发者了解用户需求和关注点。

详细内容：

标题：2025 年 15B 参数以下的最佳模型引发 Reddit 热议

在 Reddit 上，有一则关于“Best Model under 15B parameters 2025”的讨论吸引了众多用户的关注。原帖中，发帖者表示正在寻找一款可靠的日常使用模型，用于处理各种用例，特别是在基于其他模型（如 CNNs 等）的输出生成医疗报告的应用中，并提到自己目前使用的是配有 16GB 内存、运行 vulkan llama.cpp 的 rx7600s 笔记本电脑，希望了解大家认为表现最佳的模型。此帖获得了大量的点赞和众多的评论，引发了关于不同模型优缺点的热烈讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几款模型： 有人表示“Qwen2.5-14B-Instruct-1M”是非常出色的通用模型，在处理较长上下文任务方面表现良好，还提供了相关变体的链接：https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct-1M 、 https://huggingface.co/huihui-ai/Qwen2.5-14B-Instruct-1M-abliterated 。他们还指出其 7B 变体在处理更长上下文时表现也不错。

然而，也有人认为它缺乏个性和创造力。还有用户认为其在本地使用时速度快，适合基本任务。

对于“Phi-4”模型，看法不一。有人觉得它在数学和逻辑方面表现出色，适用于这两个领域，但存在创作和多轮聊天方面的弱点。也有人指出其因审查严格，只在数学和逻辑方面表现良好。还有人表示无法正常可靠地使用它。

“Gemma 3 12B”也被提及，有人认为它在某些方面表现不错，但也有人在测试中发现其存在幻觉过多不可靠的问题。

“Granite 3.2 8G”有人认为其表现出色，但也有人认为它在自己尝试的任务中表现不佳，甚至不懂中文。

此外，“Phi-4”在指令跟随方面表现出色，“Qwen2.5 14B”在一般知识和指令跟随方面表现良好。

讨论中存在一定的共识，比如对于不同模型在特定领域的优势和局限性有一定的共识。特别有见地的观点是，有人认为不同模型在不同任务和场景中的表现各异，需要根据具体需求选择。

总之，这场关于 2025 年 15B 参数以下最佳模型的讨论充分展示了用户对于各种模型的深入思考和实践经验，为大家在选择合适模型时提供了丰富的参考。但正如有人所说，到 2025 年年底，最佳模型可能还会多次变化。