• julie

    前几天nvidia推出了新模型Llama-3_1-Nemotron-Ultra-253B-v1, 今天我试了一下, 感觉很好. 看测试数据的话, 比deepseek r1还高, 当然数字只能作为参考.
    主要它是只有253B的参数, 不用太多的显存. deepseek r1是671B的参数, 本地跑的话要太多的显存了. nvidia的模型和deepseek的模型都是带思考的, 不过 nvidia的模型可以关掉, deepseek的模型不行. deepseek r1是MoE架构的, 这个不是.
    要是有条件的话, 可以试一试.

    主楼
  • 奧巴马

    自己部署意义何在?

    #1
  • kindlecon

    253b就算就算4bit量化也要170g显存。
    如果用CPU和内存跑,那前提是你有多通道服务器主板,否则那速度谁受得了。

    #2
  • 吊打华伪

    我昨天才听说整个,还没弄。 你实际测试了吗?

    #3
  • acm

    有llama4 为啥用3.1,而且4需要的显存更少

    #4
  • julie

    acm 发表于 2025-4-12 19:27
    有llama4 为啥用3.1,而且4需要的显存更少
    llama 4 是个很失败的模型.

    #5
  • julie

    吊打华伪 发表于 2025-4-12 19:10
    我昨天才听说整个,还没弄。 你实际测试了吗?
    我只是大概地试了一些问题, 感觉不错. 你如果不本地部署的话, 可以通过openrouter测试看看.

    #6

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