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MiniCPM3-4B是MiniCPM系列的第三代产品。MiniCPM3-4B的整体性能超越了Phi-3.5-mini-Instruct和GPT-3.5-Turbo-0125，与许多最近的7B~9B模型相当。

与MiniCPM1.0/MiniCPM2.0相比，MiniCPM3-4B拥有更强大和多功能的技能集，以实现更广泛的应用。MiniCPM3-4B支持函数调用，并配备了代码解释器。请参阅高级功能以获取使用指南。

MiniCPM3-4B拥有32k的上下文窗口。配备LLMxMapReduce，MiniCPM3-4B理论上可以处理无限上下文，而无需大量内存。

https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM3-4B

讨论总结

本次讨论主要围绕新发布的MiniCPM3-4B模型展开，涵盖了多个关键话题。首先，用户们对模型的功能调用支持表示关注，特别是是否支持函数调用以及如何实现自定义Python函数的调用。其次，讨论了模型与其他旧模型的比较，如Phi 3 mini和Llama.cpp的兼容性问题。此外，用户们还关注了模型的审查问题，特别是在处理敏感政治话题时的表现。技术疑问方面，用户对LLMxMapReduce技术表示好奇，但缺乏相关信息。总体来看，讨论氛围积极，但也有一些用户对模型的性能和功能表示怀疑。

主要观点

  1. 👍 MiniCPM3-4B模型的功能调用支持正在开发中。
    • 支持理由：模型具有强大的技能集，支持更多通用用途。
    • 反对声音：用户对是否已经支持函数调用表示疑问。
  2. 🔥 MiniCPM3-4B在处理敏感政治话题时可能会有审查。
    • 正方观点：即使是开源模型，在处理政治敏感问题时也会表现出审查行为。
    • 反方观点：有些评论者认为，通过巧妙提问，模型可能会回答一些敏感问题。
  3. 💡 MiniCPM3-4B具有32k上下文窗口，理论上可以处理无限上下文。
    • LLMxMapReduce技术使得模型不需要大量内存即可处理大量数据。
  4. 💡 MiniCPM3-4B的性能与Gemma 2 2b相比如何？
    • 评论者对MiniCPM3-4B的性能持怀疑态度，期待了解其在实际应用中的表现。
  5. 💡 用户询问为什么MiniCPM3-4B模型未出现在LM Studio的模型列表中。
    • 评论中没有提供更多关于问题的详细信息或背景。

金句与有趣评论

  1. “😂 Support for llama.cpp/gguf is in progress: https://github.com/ggerganov/llama.cpp/pull/9322"
    • 亮点：提供了关于模型兼容性的具体进展信息。
  2. “🤔 How censored are these models?”
    • 亮点：直接提出了关于模型审查程度的问题，引发讨论。
  3. “👀 What is LLMxMapReduce? I can’t google any information about it.”
    • 亮点：反映了用户对新技术的好奇和信息缺乏。
  4. “😂 how does it compete with Gemma 2 2b, as we all know, it wipes the floor with phi 3.5 mini”
    • 亮点：直接对比了两个模型的性能，引发了对MiniCPM3-4B性能的讨论。
  5. “🤔 sorry for a dumb question but any reason why this wouldn’t show up in LM Studio discover for models?”
    • 亮点：反映了用户在使用新模型时遇到的实际问题。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，用户对新模型的功能和性能表示了一定的认可和期待。然而，也存在一些质疑和讨论，特别是在模型的审查问题和性能比较方面。主要分歧点在于模型的功能调用支持和审查程度，可能的原因是用户对新技术的期待与实际应用中的不确定性之间的矛盾。

趋势与预测

  • 新兴话题：LLMxMapReduce技术的具体应用和优势可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：MiniCPM3-4B的发布可能会推动更多关于模型功能调用和审查问题的讨论，对相关领域的技术发展和应用产生影响。

详细内容：

标题：MiniCPM3-4B 发布引发热烈讨论

MiniCPM3-4B 发布啦！这是 MiniCPM 系列的第三代产品，其整体性能超越了 Phi-3.5-mini-Instruct 和 GPT-3.5-Turbo-0125，可与众多近期的 7B~9B 模型相媲美。该模型拥有更强大和多样化的技能，支持函数调用和代码解释器，并具备 32k 上下文窗口，配备 LLMxMapReduce 能理论上处理无限上下文，无需大量内存。此帖获得了较高的关注度，引发了众多网友的热烈讨论。

讨论焦点与观点分析： 有人提到支持 llama.cpp/gguf 正在进行中，并给出了相关链接：https://github.com/ggerganov/llama.cpp/pull/9322 。有人询问是否已支持函数调用。有人提出关于函数调用支持的疑问。有人分享了如何让 Phi3 mini 调用自定义 Python 函数的代码片段。还有人指出 llama.cpp 服务器并不直接支持函数调用。 关于模型的审查问题，有人表示询问某些政治问题可能不会得到回答，比如关于天安门广场的问题。也有人分享了不同的经历，如问 Mistral Nemo 得到了准确的历史分析。 有人将 MiniCPM3-4B 与 Gemma 进行比较。有人好奇它与 Gemma 2 2b 的竞争情况。还有人提出为何该模型未在 LM Studio discover 中显示的疑问。有人表示很遗憾它与 Reflection 70b 在同一天发布，但也有人指出两者目标不同。

总之，MiniCPM3-4B 的发布引发了众多关于其性能、功能、应用场景以及与其他模型对比等方面的讨论，让人们对这一新型模型充满了期待和关注。