@ztm0929 #5 开源的好处是模型可调，算力可控，你可以用自己的 GPU 本地部署开源模型，需要用的时候才开机，只需要付电费，便宜，而云端算力就算空闲你也要付 GPU 费，贵

想体验下部署本地模型，目前最简单的方法是用 flashai.com.cn 提供的整合包，一键下载，开箱即用

@mustcool #6 数据集肯定有严重的版权问题，没法开源

@ztm0929 #5 fine-tune 付费服务主要是为算力付费，模型都是免费的，至少现在没收你钱

微信就是个邮箱

大模型开源的是权重文件，你可以用自己数据去微调这个权重，而不用从头去训练

@jeffwcx 合理推论，国产模型训练都用 llama 不是什么秘密

已经退订 chatgpt plus ，转投 claude pro 了，artifacts 把我开发效率提升了 10 倍

@xoxo419 当然可以，8B 模型只需要 6G 内存，有 M 芯片加持，速度飞快，mac 包刚刚通过苹果做审核，现在可以下载了

@wanghui22718 下载也是用户体验的一部分，我们初心就是极致的大模型本地部署体验，在任何电脑上开箱即用，不依赖环境，不用具备相关技术知识，all in one

@sunnysab 从零训练一个大模型，是很贵的，开源模型的大爆发就是从 llama 发布开始的，如果 qwen2 是从 0 训练的，也应该跟 1.5 一样有 14B ，32B 这些参数，为什么没有? 因为 llama3 没有

@DaiShu888 正在上传，很快就好

@yekern 赶紧再微调一个 3.1 的，基座比 3 强了不少

@walkingmoonwell 知识库已经很成熟了，可以用 flashai 免费体验一下，硬件有个 gpu 体验更好

@jeffwcx
llama2 有 7b 13b 33b 70b,qwen1.5 有 7b,14b,34b,72b
llama3 有 8b 70b,qwen2 有 7b ，72b
是不是一样的

@gzlock ollama 只是一个命令行，要用图形界面需要安装 webui ，要用知识库需要安装 anything ，对普通人太麻烦，flashai 底层也是 ollama ，集成了图形界面，知识库，不用一个个去安装了，更方便不是吗

@B4a1n 官方没有说正式支持中文，可能中文语料训练得少，国产模型大都基于 llama3 训练的，很快会出来一堆。10B 以下模型里中文能力目前最好的是 gemma2 9B ，英翻中特别厉害