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“我对一些我让 Nemo 处理的任务感到惊讶——它完全超越了 ChatGPT-Free、Gemini-Free，当然还有 Co-pilot。虽然我不会评论它的编码能力或数学问题解决能力，但对于一般信息和创造力，考虑到它仅在 1070 GPU 上以 7GB 运行，我觉得这相当不可思议。

例如，当我问 Gemini、ChatGPT 和 Co-pilot，‘合成 DNA 是如何制造的？’时，Mistral 给了我一个更详细的回答。虽然所有（除了 Co-pilot）都提供了良好的步骤，但 Mistral 将特定步骤分解为其他模型完全忽略的关键子点。总的来说，Mistral 给了我更多详细的步骤，而其他模型则提供了更一般的点。这实际上是一个大问题，因为然后我可以向 Mistral 询问关于某个子过程（如‘封端’）的更具体问题，而其他模型甚至没有提到它。Mistral 甚至告诉我合成 DNA 的另一个术语是‘oligo DNA’，再次显示出更多的洞察力。

我还让 Nemo 为一个小众市场提供商业创意，并对其创意的独特性感到震惊，相比之下其他模型给出的创意更为普通（我发现 ChatGPT 在这方面做得不错），通常涉及一些与 AI 集成的软件创意。然而，Nemo 提供了一个更独特的想法，并给出了深思熟虑的顺风因素，如政府资金和一个小市场但增长迅速的 CAGR——我认为这对小众市场来说是非常好的理由。

需要注意的是，我在这里比较的是免费版本，但我发现 Co-pilot 给出的回答明显较弱。例如，在合成 DNA 问题上，它只提供了四个理由，而其他模型则提供了 8 到 12 个。”

讨论总结

讨论主要集中在 Mistral Nemo 模型在处理任务方面的表现，特别是与 ChatGPT-Free、Gemini-Free 和 Co-pilot 的对比。评论者普遍认为 Mistral Nemo 在提供详细信息和创造性方面表现出色，尤其是在处理合成 DNA 和提供商业创意方面。此外，讨论还涉及了 Mistral Nemo 在编码、多语言能力、硬件资源有限情况下的高效运行等方面的表现。总体而言，讨论氛围积极，评论者对 Mistral Nemo 的表现给予了高度评价。

主要观点

  1. 👍 Mistral Nemo 在处理任务时表现出色
    • 支持理由：在提供详细信息和创造性方面超越了其他同类产品。
    • 反对声音：无明显反对声音。
  2. 🔥 Mistral Nemo 在处理合成 DNA 问题时提供了比其他模型更详细的步骤和子点
    • 正方观点：提供了其他模型未提及的详细步骤和术语。
    • 反方观点：无明显反方观点。
  3. 💡 Mistral Nemo 在提供商业创意时更具独特性和深度
    • 解释：提供了比其他模型更独特和周到的想法。
  4. 🚀 Mistral Nemo 在硬件资源有限的情况下仍能高效运行
    • 解释：在 7GB 的 1070 GPU 上表现出色。
  5. 🌍 Mistral Nemo 具有较强的多语言能力，特别是在日语处理方面优于其他模型
    • 解释：尽管不广为人知，但其多语言能力值得关注。

金句与有趣评论

  1. “😂 Nemo is my go to even though I have 40GB vram.”
    • 亮点：尽管硬件资源充足，评论者仍选择使用 Nemo，显示其性能优势。
  2. “🤔 It’s pretty much the model you only need for basic information, instruction-following and a little reasoning.”
    • 亮点：强调了 Nemo 在基本信息处理和指令跟随方面的出色表现。
  3. “👀 Mistral Nemo 12B is the only local model (under 104B) that can make that app work.”
    • 亮点：说明了 Nemo 在特定应用程序中的独特优势。
  4. “😂 Although it is not well known, the Mistral Nemo 12B also has high multilingual capabilities, and in my rough check, it has better Japanese language skills than the LLama 3.1 8B and Qwen 2.5 7B.”
    • 亮点：揭示了 Nemo 在多语言能力方面的隐藏优势。
  5. “🤔 True, I really like Mistral Nemo more than even new Qwen 2.5 14b.”
    • 亮点：评论者对 Nemo 的高度评价，甚至超过了新版本的 Qwen。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，评论者普遍对 Mistral Nemo 的表现给予了高度评价。主要分歧点在于不同模型在特定任务上的表现，如合成 DNA 处理、商业创意生成等。可能的原因是不同模型在训练数据和算法上的差异，导致在某些任务上表现出色，而在其他任务上则表现平平。

趋势与预测

  • 新兴话题：Mistral Nemo 在多语言能力方面的表现可能会引发更多关于其在全球化应用中的潜力的讨论。
  • 潜在影响：Mistral Nemo 的出色表现可能会推动其他模型在提供详细信息和创造性方面的改进，尤其是在处理复杂任务和多语言环境中的应用。

详细内容：

《关于 Mistral Nemo 引发的热门讨论》

近日，Reddit 上一篇关于 Mistral Nemo 的帖子引起了广泛关注。原帖称，在处理一些任务时，Mistral Nemo 的表现令人惊叹，甚至超越了 ChatGPT-Free、Gemini-Free 和 Co-pilot 等。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

主要的讨论方向集中在对 Mistral Nemo 在不同领域表现的评价。有人认为，在回答“如何合成 DNA”的问题上，Mistral 给出的答案远比其他模型详细。还有人表示，在提供商业创意方面，Mistral Nemo 也展现出了独特性。

有人分享道：“Nemo 是也相当擅长编码，它虽然比不上 4o 或 sonnet 3.5，但让我想起了过去更好的 gpt-3.5 turbo，肯定是能用来做事的，只是需要多费点心思。”

有用户提到：“Qwen2.5 令人难以置信，没有任何开放模型能与之媲美，我甚至觉得它和 sonnet 不相上下。”

还有人说：“我使用的是 72b int8。但我也测试了 7b coder，对其性能非常满意。”

有人指出：“Mistral Nemo 12B 还具有很高的多语言能力，在我粗略的测试中，它的日语能力比 LLama 3.1 8B 和 Qwen 2.5 7B 更好。”

也有人称赞：“它是一个令人惊叹的模型。我尝试了每一个最近的模型，包括 Mistral ‘small’，在一个需要广泛使用工具以及多步骤推理和数据分析的应用中，Nemo 12B 是唯一能使该应用正常工作的本地模型。”

讨论中的争议点在于，不同用户对于 Mistral Nemo 与其他模型的比较存在不同看法。有人认为它在某些方面表现卓越，也有人认为其他模型在特定领域更具优势。而共识在于大家都对 Mistral Nemo 的性能表现给予了高度关注，并认为它在一定程度上展现出了独特的价值。

总的来说，Reddit 上关于 Mistral Nemo 的讨论展示了用户对这款模型的浓厚兴趣和深入思考。