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如何评价 Meta 刚刚发布的 LLama 4 系列大模型？ - 知乎
llama真是吊死在DPO上了新架构infra，长上下文，Reasoning RL，工程性coding可能还是大家今年的主攻方向。移步转眼，时间快来到了2025年中旬，Openai，Anthropic，Deepseek的大模型都憋着劲还没发，要一飞冲天，未来几个月想必会非常热闹。
为什么都在用ollama而lm studio却更少人使用? - 知乎
3 还有一点，ollama是llama cpp实现模型推理，模型小，速度快。 4 还有，ollama提供11434端口的web服务，重要的是还兼容openai的端点接口，可以和各种前端配合，比如ollama自己open webui，国产的chatbox，连后端带界面，一套搞定
Deepseek为什么蒸馏llama和Qwen模型,而不用671B满血模型去蒸馏自己的小模型？ - 知乎
而DeepSeek就是用自己的这个DeepSeek-R1的671B的大模型当作教师模型来训更小的llama和Qwen等“学生”模型。对“蒸馏”想深入了解的话，可以看这篇综述：
LLaMa-1 技术详解 - 知乎
LLaMA 是一系列从 7 B到 65B 参数的基础语言模型。Meta 训练这些模型使用了数万亿个 token，并且证明了完全可以只使用公开可得的数据集来训练最先进的模型，而无需使用专有和不可获取的数据集。特别是，LLaMA-13B 在大多数基准测试中表现优于GPT-3（175B），而 LLaMA-65B 在竞争中与最佳模型 Chinchilla70B 和
LM-studio模型加载失败？ - 知乎
LM-studio模型加载失败问题的解决方法，提供详细步骤和注意事项，帮助用户顺利加载模型。
如何看Meta最新开源的Llama3. 3-70B-Instruct，它和之前的Llama有什么区别? - 知乎
Llama 3 3-70B-Instruct在多语言支持方面表现出色，尽管目前不支持中文，但它支持多达8种语言的文本输入和输出，这为全球开发者提供了广泛的应用可能性。随着社区的不断壮大和技术的持续迭代，Llama 3 3有望在未来的开发和应用中发挥更大的作用。
为什么同为开源追平 OpenAI，Qwen 没有像 DeepSeek 一样出圈？ - 知乎
Qwen靠美金就可以，并不是靠技术创新（看模型结构基本没咋变，和llama比难有优势），而且结果只是打榜，经不住真实用户拷打，R1是能经受美国佬的考验，且把NV股价干掉18%，折合好几个阿里巴巴，都不用吹，另外Deepseek目前160多个国家 appstore top1，且歪果仁在X
每次更新https: www. ollama. ai上的model都很慢，国内有没有镜像？ - 知乎
如题作为一名优秀的少先队员，我们的首要目的肯定是解决群友的问题。在这里有一些前置知识，我们需要用到小学二年级的知识，去了解下 ollama 是个什么东西。这里，我们就假设大家都已经学习了 ollama 的基础知识，继续往下讲。 ollama 提供了可以在本地加载模型的方案，就是使用一个配置文件的