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https://x.com/mistralai/status/1833758285167722836?s=46

正在下载中。看起来它具备视觉功能。大小约为25GB。

讨论总结

本次讨论主要围绕Mistral AI发布的新多模态模型展开，涵盖了模型的命名、技术细节、与其他模型的比较以及社区的期待和幽默评论。讨论中，用户们对模型的多模态能力表示兴奋，特别是视觉处理能力。同时，也有用户对模型的命名方式进行了幽默的评论，并对模型的实际应用和可用性提出了疑问。整体讨论氛围积极，用户们对新模型的发布表示期待，并希望了解更多技术细节和使用方法。

主要观点

  1. 👍 Mistral的新模型具有多模态能力，特别是视觉处理能力。
    • 支持理由：用户对模型的多模态能力表示兴奋，认为这可能是第一个未经审查的多模态LLM。
    • 反对声音：无明显反对声音，但有用户对模型的实际应用和可用性提出了疑问。
  2. 🔥 模型的命名方式引发幽默评论。
    • 正方观点：用户对模型的命名方式表示幽默，如“goat naming convention”。
    • 反方观点：有用户对模型的名称提出质疑，认为“Pixtral”可能不如“Picstral”合理。
  3. 💡 讨论了多模态模型的双向能力。
    • 解释：用户讨论了模型是否能够同时处理和生成视觉内容，提到了一些已知的双向多模态模型，如GPT-4o和Meta的Chameleon模型。
  4. 🚀 用户对新模型的发布表示期待。
    • 解释：用户们对新模型的发布感到兴奋，并希望了解更多技术细节和使用方法。
  5. 🤔 讨论了模型的实际应用和可用性。
    • 解释：用户们对模型的实际应用和可用性提出了疑问，特别是对于普通用户的访问限制。

金句与有趣评论

  1. “😂 bullerwins：Model is called: Pixtral-12b-240910”
    • 亮点：幽默的命名方式引发了用户的讨论和幽默评论。
  2. “🤔 Few_Painter_5588：This could be the first uncensored multimodal LLM too.”
    • 亮点：用户对新模型的多模态能力表示兴奋，并期待其未经审查的特性。
  3. “👀 Healthy-Nebula-3603：I’m really waiting for fully modal models. Maybe for Christmas…”
    • 亮点：用户对未来多模态模型的期待，带有幽默的圣诞节比喻。
  4. “😂 360truth_hunter：Bravo mistral! Wait … My mistake it’s "Bravo Pixtral"”
    • 亮点：用户对Mistral的命名方式表示赞赏，并幽默地纠正了自己的错误。
  5. “🤔 Qual_：free stuff, mistralai, underpromise > overdelivery, perfect size for most of us etc etc !”
    • 亮点：用户对Mistral发布的免费资源和模型的实际应用表示赞赏。

情感分析

讨论的总体情感倾向是积极的，用户们对新模型的发布表示兴奋和期待。主要分歧点在于模型的命名方式和实际应用的可行性。一些用户对模型的命名方式进行了幽默的评论，而另一些用户则对模型的实际应用和可用性提出了疑问。整体上，用户们对Mistral的新发布表示欢迎，并希望了解更多技术细节和使用方法。

趋势与预测

  • 新兴话题：多模态模型的双向能力可能会引发后续讨论，特别是在实际应用中的表现。
  • 潜在影响：Mistral的新模型可能会推动多模态模型的发展，特别是在视觉处理和多模态输入输出方面。此外，模型的命名方式和幽默评论可能会成为社区讨论的热点，进一步增加用户对新模型的关注和期待。

详细内容：

《Mistral 发布新的磁链模型引发 Reddit 热议》

近日，Reddit 上一则关于 Mistral 发布新磁链模型的帖子引发了众多网友的热烈讨论。该帖子（https://x.com/mistralai/status/1833758285167722836?s=46）提到，正在下载该模型，其看起来具有视觉能力，大小约为 25GB。此帖获得了较高的关注度，评论数众多。

讨论的焦点主要集中在模型的各种特性上。有人指出模型名为 Pixtral-12b-240910，采用了特定的日期格式。有用户分享道：“作为一名长期关注模型发展的爱好者，我发现 Mistral 的命名方式有时确实让人感到困惑。”还有人提到已将模型上传至 HF（https://huggingface.co/bullerwins/pixtral-12b-240910）。

对于模型是否真正具备多模态能力，大家观点不一。有人认为可能只是单向的视觉输入能力，比如有人说：“几乎可以肯定是单向的。双向的还没有实现（编辑：这是谎言，显然已经有了），因为生成良好图像所需的架构相当陌生，并且与 LLM 配合不佳。”但也有人提到存在双向多模态的模型，如 Gpt4o。

关于模型的应用和运行，也是讨论的热点。有人表示希望能在 llama.cpp 上得到支持，有人则在尝试在云主机上运行但尚未成功。还有用户询问如何在特定工具中使用该模型。

在讨论中，也存在一些共识。大家普遍认为 Mistral 模型的发布是令人期待的，并且希望其能够在性能和功能上有出色的表现。

总的来说，这次 Mistral 新模型的发布在 Reddit 上引起了广泛关注和热烈讨论，大家对其充满期待，同时也在探讨如何更好地应用和测试这一模型。