镇楼上面的图片是14b模型，下面的是32b模型。对我来说，我4080显卡应该用14b。其实显卡只是瞬间计算一下，4060ti 16GB就能玩14b了。

不过32b更优一点，首先语言是我提问时的简中，其次回答时两遍都是正确答案，结论正确。还有用语拟人化，把用户当成老师。14b就机械化一点。

模型不是越大越好，在使用结果准确度差不多的情况下，速度差距让我4080显卡还是用14b。

后面2个模型回答问题对比，14b变英文只有那么一次，而且逻辑也差不多，32b爆显存还不如14b好用。两个模型回答的准确性和发散自由度都可以在chatbox软件调节

请问14b在写作的水平上什么样

这是我昨天随便看了别人帖子一个提问，我就在本地14b上试了一下。然后导出来的文本。和别人在线完全版deepseek r1的故事剧情都不一样，属于本地思考的结果。

手机是否能安装这个软件

这是电脑上的对话框截图。

电脑配置不太行，实际输出阶段还能忍受，但是思考耗费太久了，有没有办法不让他思考直接回答

14b的q4和q8差距大吗

7800x3d 4070s 24g*2的配置，昨天部署了ollma上的14b，速度挺快还可以接受，不知道能不能试试部署32b的
打算喂资料做一个知识库，做题目写总结找规律的，不知道14b模型够不够用

试了下4070s部署32b的速度确实捉急，而且爆显存开始用内存推理了
试了下拿两个模型做题目，上面14b下面32b，感觉32b聪明一点，14b也刚好够用。32b模型4.59 tokens/s的速度只能等它慢慢跑。
14b的：
total duration: 22.3019978s
load duration: 13.3211ms
prompt eval count: 23 token(s)
prompt eval duration: 18ms
prompt eval rate: 1277.78 tokens/s
eval count: 954 token(s)
eval duration: 22.265s
eval rate: 42.85 tokens/s
32b的：
total duration: 4m21.5466399s
load duration: 42.2016378s
prompt eval count: 23 token(s)
prompt eval duration: 2.238s
prompt eval rate: 10.28 tokens/s
eval count: 996 token(s)
eval duration: 3m37.105s
eval rate: 4.59 tokens/s

使用ollama的命令下载真的慢啊！求一份14b的deepseek分享！拜托各位大佬！

免费版本的ollama是不是对上传的文件有很大的限制啊？