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谷歌：

Gemini 1.0 Pro和Ultra于2023年12月发布。

Gemini 1.5 Pro于2024年2月发布，我们可能会在一个月内得到Gemini 1.5 Ultra。

Anthropic：

Claude 3.0 Haiku、Sonnet和Opus于2024年3月发布。

Claude 3.5 Sonnet于2024年6月发布，Anthropic表示3.5 Haiku和Opus将在年底前发布。

xAI：

Grok 2已于本月即2024年8月发布，Elon表示Grok 3将在年底前发布。

OpenAI：

OpenAI在模型发布方面出人意料地最慢。自2023年3月发布GPT 4以来，我们已经得到了GPT 4 vision、GPT 4 Turbo、GPT 4 Omni。

没有GPT 4.5。

Meta：

除了谷歌和OpenAI（微软），Meta拥有的计算资源最多。他们不应该更快地迭代和发布新模型吗？

讨论总结

本次讨论主要聚焦于各大科技公司在人工智能模型发布方面的最新动态，特别是对Meta的LLaMA 3.5和多模态模型的期待。评论中涵盖了对不同公司如Google、Anthropic、xAI、OpenAI的模型发布情况的讨论，以及对Meta模型性能和发布速度的疑问。此外，讨论还涉及了对AI技术未来发展的担忧，包括版权问题、非法用途和欺诈行为等。总体上，讨论呈现出对新技术的热切期待与对潜在问题的深思熟虑。

主要观点

  1. 👍 Meta的LLaMA 3.5和多模态模型
    • 支持理由：用户期待这些模型能带来新的技术突破和应用场景。
    • 反对声音：有用户对Meta的模型发布速度表示疑问。
  2. 🔥 AI技术的非法用途和版权问题
    • 正方观点：AI技术被用于非法目的，如声音克隆和虚假图像生成。
    • 反方观点：有用户认为版权问题在AI领域已经死亡，技术发展不应受限。
  3. 💡 模型大小与显存需求的关系
    • 解释：讨论了不同精度下的模型性能和质量问题，以及如何优化显存使用以提高运行速度。
  4. 👀 对小型但竞争力的MoE模型的需求
    • 解释：用户希望看到更多适合普通消费者硬件的小型模型，以满足不同需求。
  5. 🤔 AI技术的未来发展
    • 解释：讨论了AI技术可能被关闭源代码的风险，以及技术发展对社会的影响。

金句与有趣评论

  1. “😂 Would be really freaking cool to see a new CodeLlama 3.1 in both 8b and 70b”
    • 亮点：表达了用户对新模型的热切期待。
  2. “🤔 I honestly doubt its possible to get 8b models to perform much better than they currently do, at least with current tech.”
    • 亮点：提出了对8b模型性能提升的怀疑。
  3. “👀 Would be so cool to see a 27b Llama 3.5 model. Perfect size for 24gb cards.”
    • 亮点：讨论了模型大小与显存需求的关系。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为复杂，既有对新技术的热切期待，也有对潜在问题的担忧和怀疑。主要分歧点在于对AI技术未来发展的看法，一方面是乐观的技术进步，另一方面是对技术滥用和版权问题的担忧。

趋势与预测

  • 新兴话题：多模态模型和LLaMA 4的发布可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：AI技术的快速发展可能对编程、教育等领域产生深远影响，同时也可能引发更多关于技术伦理和版权的讨论。

详细内容：

标题：今年年底前能否迎来 LLaMA 3.5 等新模型？

在 Reddit 上，一篇题为“Are we going to get LLaMA 3.5 before the end of the year?”的帖子引发了热烈讨论。该帖子获得了众多关注，评论数众多。

帖子主要梳理了各大公司模型的发布情况，如 Google 的 Gemini 系列、Anthropic 的 Claude 系列、xAI 的 Grok 系列、OpenAI 的 GPT 系列以及 Meta 的相关情况，并对 Meta 模型迭代速度提出了疑问。

讨论焦点主要集中在新模型的发布时间、性能特点以及应用场景等方面。有人认为会有新的 CodeLlama 3.1 推出，而且希望有不同规模的模型，如 8b、40b 等。还有用户提到 Deep seek coder v2.1 表现出色。

有用户质疑是否有必要推出多种代码模型，比如针对不同编程语言分别推出。有人表示期待 27b 的 Llama 3.5 模型，认为其对 24gb 显卡来说是完美尺寸，同时也探讨了不同位宽对模型质量和性能的影响。

对于模型的优劣，看法不一。有人觉得 Claude 3.5 Sonnet 目前是最好的模型，也有人认为 GPT 4o 在某些方面更出色。还有人认为 Opus 虽然强大但成本高、速度慢。

关于模型的应用，有人认为在编程方面，能减少错误从而提高效率，即使成本较高也是值得的。

然而，也有人对模型的发展表示担忧，认为版权问题难以解决，AI 可能导致工作被取代，甚至存在用于非法目的的风险。

总之，关于年底前能否迎来新模型以及模型的发展前景，大家各抒己见，讨论热烈。