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我过去常常依赖LLM基准来查看哪个是最好的AI模型，虽然看到Claude 3.5比GPT4o更好并订阅它是有用的，但我仍然觉得GPT4o或Llama 3在某些用例上表现优于Claude。

这是因为研究论文基准只能做到这么多，你需要看到所有AI模型在你面前，才能真正看到哪个给出了最佳答案。

我构建了ninjachat dot ai，一个AI游乐场，你可以在一个屏幕上与多达6个AI模型聊天。我为每个我使用AI的用例（文案写作、编码、生活建议和其他一些事情）得到了更好的答案。

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讨论总结

本次讨论主要围绕使用多个AI模型与依赖单一“最佳”模型的优劣展开。参与者普遍认为，尽管某些AI模型在特定基准测试中表现优异，但在实际应用中，不同模型在处理不同任务和上下文窗口时各有千秋。因此，使用多个AI模型组合可以更好地适应多样化的需求，提高系统的可靠性和适应性。此外，讨论还涉及了成本节约、冗余设计以及如何区分不良响应等实际问题。

主要观点

  1. 👍 单一最佳AI模型在某些使用场景下可能表现不佳
    • 支持理由：不同AI模型在处理不同大小上下文窗口时的表现差异。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 使用多个AI模型组合可以更好地适应不同的任务需求
    • 正方观点：多个模型组合可以提供更全面的解决方案。
    • 反方观点：无
  3. 💡 Claude 3.5 Sonnet在某些情况下表现优秀，但在处理较大上下文窗口时可能不够准确
    • 解释：Gemini 1.5在处理较大上下文窗口时表现良好。
  4. 💡 Mistral Large V2虽然表现出色，但存在非商业许可的限制
    • 解释：需要考虑商业使用的可行性。
  5. 💡 使用多个AI模型比单一模型更合理，这种方法可以节省成本
    • 解释：通过组合使用，可以避免单一模型的高成本订阅。

金句与有趣评论

  1. “😂 AbdullaAbabakre：But also I only use claude which I think is the best all the time”
    • 亮点：尽管支持多模型组合，但仍有人坚持使用单一模型。
  2. “🤔 Specialist-Lime-6411：It depends on which use case, I love Claude 3.5 sonnet too but sometimes I prefer using Llama 3.1 for coding.”
    • 亮点：强调了根据不同使用场景选择模型的必要性。
  3. “👀 OKArchon：But its (Claude 3.5 Sonnet) accuracy quickly spirals downward in larger context windows, so Gemini 1.5 handles larger contexts well for my scenarios.”
    • 亮点：指出了模型在处理不同大小上下文窗口时的性能差异。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，多数参与者认同使用多个AI模型组合的优势。主要分歧点在于如何平衡不同模型的使用和成本效益。可能的原因包括不同使用场景的需求差异和对模型性能的期望不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：如何有效区分不良响应和可接受的响应。
  • 潜在影响：多模型组合策略可能会成为未来AI应用的主流，特别是在需要高可靠性和适应性的系统中。