原贴链接

https://huggingface.co/collections/allenai/molmo-66f379e6fe3b8ef090a8ca19

讨论总结

本次讨论主要围绕新模型 Molmo 的发布策略、性能、多语言支持及其与 Llama 3.2 的比较展开。评论者们对 Molmo 的发布时间与 Llama 3.2 的重叠表示怀疑，认为其快速宣称优于 Llama 3.2 是一种营销策略。然而，也有评论者亲自测试了 Molmo 模型，对其性能给予了高度评价，认为它是目前最好的 7B VLM 模型之一。此外，讨论还涉及 Molmo 的多语言支持能力、开放性及其在游戏领域的应用潜力。总体上，讨论呈现出对 Molmo 性能的积极评价与对其发布策略的质疑并存的局面。

主要观点

  1. 👍 Molmo 模型在 Llama 3.2 发布后不久就声称其模型更优秀，被认为是营销策略。
    • 支持理由：一些评论者认为这种快速宣称优于 Llama 3.2 的做法缺乏验证和研究，可能损害声明的可信度。
    • 反对声音：有评论者亲自尝试了 Molmo 模型，并对其性能给予了高度评价。
  2. 🔥 Molmo 在欧盟可用，但仅支持英语。
    • 正方观点：评论者测试发现 Molmo 在处理意大利语时表现良好。
    • 反方观点：Molmo 的法语和德语处理效果不佳，存在大量错误。
  3. 💡 Molmo 的发布策略是否明智，以及它是否能够与 Meta 的公关能力竞争。
    • 解释：评论者讨论了 Molmo 的发布策略是否明智，以及它是否能够与 Meta 的公关能力竞争。
  4. 💡 无论营销策略如何，最终最好的模型会脱颖而出。
    • 解释：有评论者认为，无论营销策略如何，最终最好的模型会脱颖而出。
  5. 💡 Molmo 的开放性表示赞赏，包括其权重、代码、数据集和训练日志的公开。
    • 解释：一些评论者对 Molmo 的开放性表示赞赏，包括其权重、代码、数据集和训练日志的公开。

金句与有趣评论

  1. “😂 This model has been posted here like 7 times already.”
    • 亮点：评论者对 Molmo 模型的频繁发布表示讽刺。
  2. “🤔 Llama 3.2 came out yesterday yet some people think that claiming within 24h that their model is better and spamming reddit with it will raise anything except doubt.”
    • 亮点：评论者对 Molmo 快速宣称优于 Llama 3.2 的做法表示怀疑。
  3. “👀 Available in the EU, but not able to handle German, French, Spanish, Italian or any other language than English unfortunately.”
    • 亮点：评论者对 Molmo 在欧盟的多语言支持能力表示失望。
  4. “💡 Their approach to the training set is the most interesting aspect to me.”
    • 亮点：评论者对 Molmo 的训练集处理方法表示赞赏。
  5. “🤔 I just dont believe any fine tune of open source model that claimed to outperform gpt4o.”
    • 亮点：评论者对 Molmo 模型的性能表示怀疑。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为复杂，既有对 Molmo 模型性能的积极评价，也有对其发布策略和多语言支持能力的质疑。主要分歧点在于 Molmo 是否真的优于 Llama 3.2，以及其快速宣称优于 Llama 3.2 的做法是否合理。可能的原因包括对新模型性能的不确定性、对营销策略的反感以及对多语言支持能力的期待。

趋势与预测

  • 新兴话题：Molmo 的多语言支持能力和其在游戏领域的应用潜力可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：Molmo 的发布策略和性能表现可能会影响未来 AI 模型的发布方式和市场接受度。

详细内容：

标题：Molmo 模型引发 Reddit 热议，性能表现及多语言支持成焦点

近日，Reddit 上关于 Molmo 模型的讨论十分热烈。该模型宣称在欧盟可用，相关帖子https://huggingface.co/collections/allenai/molmo-66f379e6fe3b8ef090a8ca19 获得了众多关注，引发了大量讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面：

有人认为，Molmo 模型的发布与 Llama 3.2 时间重叠，在 Llama 3.2 发布后的 24 小时内就宣称自身更好，可能是一种营销手段。比如有用户说：“这是营销噱头，他们想借 Llama 3.2 的热度，在发布后 24 小时内就声称自己的模型更好。他们在论坛上大量发帖。”

但也有人为 Molmo 模型辩护，指出其在发布时间上并无不妥，且性能确实出色。比如有用户表示：“Molmo 模型在 Llama 3.2 之前就已宣布，而且他们从未声称比 Llama 3.2 更好。如果你查看他们的公告，根本找不到这样的表述。声称它优于 Llama 3.2 的说法都来自第三方。Molmo 还提供了一个演示页面，由 7B 模型驱动，大家可以自行尝试，如果不相信基准测试的话。”还有用户称：“我在本地试用了这个模型，我可以保证它非常出色。实际上是我用过的最好的 7B VLM，毫无疑问。而且除了传统的密集模型，他们还提供了一个具有 1B 活动参数的 7B MoE，效果惊人，运行速度极快。”

在多语言支持方面，用户的体验各不相同。有人指出 Molmo 无法处理德语、法语、西班牙语、意大利语等，只有英语可用。但也有用户分享自己的经历，比如[LuganBlan]称用意大利语进行了快速测试，效果不错；[franklbt]表示在演示网站上用法语提问，得到了正确的法语回答。然而，也有用户认为其法语表现糟糕，德语表现不佳。

关于 Molmo 模型是否真的优于其他模型，各方观点不一。有人认为在短时间内就宣称比其他模型好，缺乏可信度；也有人认为需要亲自尝试后再做评价。

总的来说，Reddit 上对于 Molmo 模型的讨论充满了争议和不同的声音，究竟其性能如何，还需要更多的实践和时间来检验。