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SillyTavern 用户称 12B 本地模型 RP 不及 PipSqueak 2/3

1 篇报道1 个报道来源19 小时前更新

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AI 综述

一位 SillyTavern 用户在 RTX 4060、32 GB RAM、Ryzen 5 5600 的机器上试了 L3-8B-Stheno-v3.2、Mistral-Nemo-Instruct-2407 和 Mistral-Nemo-12B-ArliAI-RPMax-v1.2 三个本地模型，角色扮演质量均令人失望；其中 ArliAI 微调版表现最好，但仍会遗忘设定、不遵循系统提示词。 该用户随后改用 Gemma-4-26B-A4B-it-Q4_K_M，称其效果远超前三个模型，并因 MoE 架构比 Mistral Nemo 12B 更快。该用户的目标是接近 PipSqueak 2/3 的质量。

AI 根据报道生成 · 13 小时前更新

最新进展11月6日 23:42
SillyTavern 本地 LLM 角色扮演体验求助：12B 模型效果不佳，Gemma-4-26B-A4B 反而更好

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

11月6日
  1. Reddit · r/SillyTavernAI
    SillyTavern 本地 LLM 角色扮演体验求助：12B 模型效果不佳，Gemma-4-26B-A4B 反而更好

    一位 SillyTavern 用户在 RTX 4060、32 GB RAM、Ryzen 5 5600 上试了 L3-8B-Stheno-v3.2、Mistral-Nemo-Instruct-2407 和 Mistral-Nemo-12B-ArliAI-RPMax-v1.2 三个本地 LLM，角色扮演质量均令人失望，其中 ArliAI 微调版表现最好但仍会遗忘设定、不遵循系统提示词。该用户随后改用 Gemma-4-26B-A4B-it-Q4_K_M，效果远超前三个模型且因 MoE 架构比 Mistral Nemo 12B 更快，其目标是接近 PipSqueak 2/3 的质量。

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