[围绕Qwq被差评是因为使用错误这一观点展开讨论，涉及Qwq在不同场景下的表现、与其他模型对比、模型参数设置、运行问题等多方面内容，讨论氛围较理性且多元]

[原帖探讨14B @ 8Bit和27B @ 4Bit在特定约束下哪个模型更好，评论从模型性能、量化、任务适配等多方面给出看法、测试结果、建议等，整体氛围较为理性探讨]

原贴链接 嗨！我是Gemma团队的奥马尔。几个月前，我们征求用户反馈并将其融入到Gemma 3中：更长的上下文、更小的模型、视觉输入、多语言等，同时实现了不错的lmsys提升！我们还确保与操作系统维护者合作，以便在您喜爱的工具（包括llama.cpp中的视觉功能）发布首日就能提供良好的支持。现在，是展望未来的时候了。您希望在未来的Gemma版本中看到什么？ 详细内容： 《关于未来 Gemma 版本的热门讨论》 在 Reddit 上，Omar 代表 Gemma 团队发起了关于未来 Gemma 版本的讨论，该帖子获得了众多关注，引发了热烈的讨论。 帖子中，Omar 提及了 Gemma 3 取得的一些成果，如更长的上下文、更小的模型、视觉输入、多语言能力等，并表示现在是展望未来的时候，希望了解大家对未来版本的期望。 讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 对审查机制的看法：很多用户认为当前的审查机制过于严格，影响了模型的实用性和性能，希望能减少审查或者有更灵活的控制方式。 有人表示：“Gemma 3 模型的多语言能力很出色，但由于严格的审查，在翻译任务中几乎无用。” 还有人说：“审查机制就像给模型造成了脑损伤，使其变得愚蠢。” 功能和性能的提升：包括更快的推理速度、更好的上下文理解和长期记忆、更精准的指令遵循、更强大的错误处理和不确定性量化、更丰富的多模态能力等。 例如：“希望 Gemma 4 能有更强的推理能力，像 Transformer V2 那样的架构创新。” 也有人提出：“模型在处理复杂多步骤指令时不够稳定，需要改进。” 模型规模和架构：有人期待更大规模的模型，如 32B、70B 等，也有人希望有新的架构，如 MOE 模型。 有人说：“希望有 70B 规模的模型来与前沿模型竞争。” 另有人表示：“MOE 模型能填补一定的需求空缺。” 其他方面：如更友好的开源许可模式、与工具的更好集成、对特定语言的更好支持等。 在讨论中，大家各抒己见，既有支持减少审查以提升模型能力的声音，也有认为审查是必要的观点；对于模型的功能改进，有人强调推理能力，有人注重多模态融合。不过，也存在一些共识，比如大家普遍希望未来的 Gemma 版本能在性能和功能上有显著提升，为用户带来更好的体验。 总的来说，这次关于未来 Gemma 版本的讨论反映了用户对其的高度期待和多样化的需求，也为 Gemma 团队提供了丰富的改进方向和思路。

[围绕硬件（如GPU、服务器等）价格、技术发展（包括中国芯片发展）、企业相关举措（如亚马逊设备折旧）等展开讨论，存在多种观点且情感倾向不一，有期待、怀疑等多种情绪。]

[该讨论围绕Groq运行大型语言模型速度快的原因展开，涉及Groq的技术特点如定制芯片、SRAM的使用等，还讨论了成本效益、与其他公司的比较以及运行中的问题等多方面内容，整体氛围较为理性和技术向。]

[关于运行70B Q8模型的Mini PC，大家从性能、硬件、运行速度等多方面进行讨论，整体氛围比较理性且有技术探讨性]

[帖子介绍Deep Research at Home的更新，评论者认可其更新但也提出边缘情况处理、引用缺失等疑问，还涉及OpenAI的一些情况及对Reddit吞评论的不满等内容]

[原帖询问Llama 3.3 70B和Nemotron Super 49B更喜欢用哪个并求原因，评论中大家各抒己见，有表达对Nemotron不满的，也有认为Llama 3.3 70B更好的，整体氛围较平和理性]

[原帖询问大型API提供商是否盈利，评论从不同角度探讨，包括各提供商的收支情况、成本构成、与本地LLM的成本比较等，整体氛围充满探究性]

[帖子探讨Gemma3在微调与世界知识方面的优异表现，评论者从多方面展开讨论，包括模型对比、性能评价、存在的问题等，整体氛围积极且充满探索性]