我不明白这是怎么可能的，但乍一看，它在多个任务上完胜gpt4o和claude 3.5 sonnet：从英语翻译、编码、数学，以及在回答不太可能和罕见的问题上。我简直无言以对…如果不是因为回答了“你是谁？”这个问题，我会以为它是gpt5。你们对这个模型有什么看法？我在网上没有找到任何关于ColumnAI的信息
讨论总结
本次讨论主要聚焦于LMSYS平台上新推出的“sus-column-r”模型，该模型在翻译、编程、数学以及回答不常见问题等多个任务上表现出色，甚至超越了现有的GPT-4和Claude 3.5模型。社区对这一新模型的性能表示惊讶和期待，同时也对其来源和真实性表示怀疑。讨论中涉及了对模型背后公司ColumnAI的好奇，以及对模型技术细节的深入探讨，如量化缓存和性能比较。整体上，讨论反映了社区对这一新模型性能的好奇和期待，同时也对其来源和真实性表示怀疑。
主要观点
- 👍 新模型“sus-column-r”在多个任务上表现优于现有模型。
- 支持理由：模型在翻译、编程、数学以及回答不常见问题等方面表现出色。
- 反对声音：有评论指出该模型在某些情况下会出现错误，这是其他模型不会发生的。
- 🔥 有人猜测该模型可能来自Cohere公司。
- 正方观点：评论中提到可能是Cohere公司的模型。
- 反方观点：这一猜测并未得到证实，存在争议。
- 💡 社区对新模型的性能表示期待，同时对其真实性持怀疑态度。
- 解释：评论者对模型的性能感到惊讶，但对其来源和背景信息表示疑惑。
- 🚀 讨论了量化缓存技术，如Q4 kV缓存与全精度缓存的性能比较。
- 解释：评论者对新模型的未来发展表示期待，尤其是与Cohere Command R和R+模型的关联。
- 🤔 有评论提到模型能够正确回答关于“Die monster, you don’t belong in this world”的出处，显示其知识库的广泛性。
- 解释：模型能够提供详细且准确的回答，显示其知识库的广泛性。
金句与有趣评论
- “😂 threevox：Column is a model series by Cohere, so this would be one of their models.”
- 亮点：评论者猜测模型的来源，引发进一步讨论。
- “🤔 Dudensen：Don’t say this as if it’s a fact. It was never proven that the column models were actually from cohere.”
- 亮点：评论者对模型的来源表示怀疑，提出质疑。
- “👀 Igoory：Wow, it gets the origin of the line "Die monster, you don’t belong in this world" correctly. I guess this is a confirmation that it’s a very big model.”
- 亮点：评论者对模型的知识库广泛性表示惊讶。
情感分析
讨论的总体情感倾向是惊讶和好奇，主要分歧点在于对模型来源和真实性的怀疑。评论者对模型的性能表示惊讶，但对其背后的公司ColumnAI知之甚少，这导致了对模型真实性的质疑。此外，讨论中涉及了对模型技术细节的深入探讨，如量化缓存和性能比较，这也反映了社区对技术细节的关注和好奇。
趋势与预测
- 新兴话题：对ColumnAI身份的进一步探究和验证。
- 潜在影响：新模型“sus-column-r”的出色表现可能会引发对现有模型的性能比较和改进，以及对AI模型开发的新思考。
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