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https://huggingface.co/AIDC-AI/Ovis1.6-Gemma2-9B

讨论总结

本次讨论主要围绕Ovis 1.6模型在MMMU上的表现是否优于Llama 3.2展开。评论者对Ovis 1.6模型的快速宣称表示怀疑，认为缺乏充分的数据支持。讨论中还涉及了模型在OpenCompass Benchmark测试中的性能比较、硬件限制以及市场营销手段。总体上，评论者对Ovis 1.6模型的实际表现持保留态度，认为其宣称优于Llama 3.2需要更多证据支持。

主要观点

  1. 👍 Ovis 1.6模型在发布后24小时内声称其性能优于Llama 3.2
    • 支持理由：有评论者指出Ovis 1.6在MMMU测试中表现优于Llama 3.2。
    • 反对声音：评论者认为这种快速宣称可能会引发质疑，缺乏充分的数据支持。
  2. 🔥 评论者对Ovis 1.6模型的实际表现持保留态度
    • 正方观点：有评论者在使用Ovis 1.6模型时遇到了内存不足的问题，反映了硬件限制。
    • 反方观点：有评论者认为Ovis 1.6的宣称是市场营销手段，缺乏实际数据支持。
  3. 💡 讨论中涉及了模型在OpenCompass Benchmark测试中的性能比较
    • 解释：评论者提供了不同模型在OpenCompass Benchmark测试中的性能数据，帮助理解各模型的表现。
  4. 👀 硬件限制成为讨论的焦点之一
    • 解释：有评论者提到在使用Ovis 1.6模型时需要修改gradio服务器以避免内存溢出，反映了硬件资源的限制。
  5. 🤔 市场营销手段引发争议
    • 解释：有评论者认为Ovis 1.6的快速宣称是市场营销手段，引发了对其宣称真实性的质疑。

金句与有趣评论

  1. “😂 gtek_engineer66：Llama 3.2 came out yesterday yet some people think that claiming within 24h that their model is better will raise anything except doubt.”
    • 亮点：直接指出了快速宣称可能引发的质疑。
  2. “🤔 emsiem22：Tried it in their spaces demo. Not bad at all (subjectively comparing to many models I tried before), but I agree claiming it is better then vision llama 3.2 is nonsense.”
    • 亮点：提供了个人使用体验，同时对宣称表示怀疑。
  3. “👀 Xanjis：I had to modify the gradio server to resize input images to less then 800,000 pixels in order to not get OOM on 24GB vram.”
    • 亮点：反映了使用大型模型时的硬件限制。
  4. “🔍 Sadman782：Just because meta launched it doesn’t mean it is the best.”
    • 亮点：强调了发布者身份并不直接决定模型性能。
  5. “💡 DominoChessMaster：They cited MMMU which is a number published for both models.”
    • 亮点：指出了MMMU作为比较基准的重要性。

情感分析

讨论的总体情感倾向偏向怀疑和保留态度。主要分歧点在于Ovis 1.6模型的快速宣称是否具有充分的数据支持。评论者普遍认为缺乏实际数据支持的宣称可能会引发质疑，尤其是在模型性能评估方面。这种情感倾向可能源于对新技术快速宣称的惯性怀疑，以及对市场营销手段的敏感。

趋势与预测

  • 新兴话题：硬件限制和技术优化将成为后续讨论的重点，尤其是在大型视觉语言模型的实际应用中。
  • 潜在影响：对模型性能的宣称将更加注重实际数据支持，避免快速宣称可能引发的质疑。同时，硬件资源的优化将成为模型开发和应用的重要方向。

详细内容：

标题：关于 Ovis 1.6 模型性能争议的热门讨论

近日，Reddit 上有一个关于 Ovis 1.6 模型的帖子引起了广泛关注。该帖子https://huggingface.co/AIDC-AI/Ovis1.6-Gemma2-9B称 Ovis 1.6 是一个基于 Gemma 2 的 10B 视觉语言模型，在 MMMU 上的表现优于 Llama 3.2 11B 和 GPT-4o-mini，获得了众多用户的参与和讨论，评论数众多。

讨论的焦点主要集中在 Ovis 1.6 模型性能是否真的优于 Llama 3.2 11B 上。有人认为，在 Llama 3.2 发布后的 24 小时内就声称自己的模型更好，这只会引起怀疑。比如有用户分享道：“Llama 3.2 昨天才出来，有些人却认为在 24 小时内声称他们的模型更好，这除了引起怀疑什么也不会带来。”

也有用户在试用后表示：“在他们的空间演示中试过了。还不错（主观上与我之前尝试的许多模型相比），但我同意声称它比 vision llama 3.2 更好是无意义的。他们的对比表中甚至都没有 Llama 3.2。”

还有用户指出：“ llama 3.2 11B 在视觉方面更差，对比 minicpm v2.6、qwen 2 vl 7B，比较一下基准并自己测试。仅仅因为是 Meta 推出的并不意味着它是最好的。”

但也有用户认为：“个人感觉现在 Ovis 更好。”

关于模型发布时间，有人提到：“他们在 Llama 3.2 之前就发布了。” 然而也有人对此提出疑问。

在讨论中，还有很多用户分享了自己的相关技术经验和见解。例如，有用户分享道：“我不得不修改 gradio 服务器将输入图像调整为小于 800,000 像素，以避免在 24GB VRAM 上出现内存不足的情况。” 也有用户提供了一些关于模型支持和量化的见解，如：“FYI 我们的Gemma.cpp最近添加了对 PaliGemma 的支持。”

这场讨论充满了争议和不同的观点，到底 Ovis 1.6 模型的性能是否真如帖子所说优于 Llama 3.2 11B，还需要更多的测试和数据来验证。