OpenAI的o1-preview和o1-mini在功能评分上略领先于Anthropic的Claude 3.5 Sonnet,但速度慢且话多。DeepSeek的v2仍是性价比之王,但GPT-4o-mini和Meta的Llama 3.1 405B正在追赶。o1-preview和o1-mini在代码转换方面不如GPT-4o-mini。Go最佳为o1-mini,Java最佳为GPT4-turbo,Ruby最佳为o1-preview。更多模型细节及解决“天花板问题”的方法见深度分析。
讨论总结
本次讨论基于一个关于LLM性能评估的帖子,帖子中提供了一张可视化图表,展示了不同LLM在Java, Go和Ruby编程语言中的性能表现。评论者们就图表中的内容进行了热烈的讨论,提出了各种问题和观点。
主要观点
- 👍 OpenAI的o1-preview和o1-mini在功能分数上略领先于Anthropic的Claude 3.5 Sonnet,但速度慢且更健谈。
- 支持理由:图表数据显示OpenAI模型在准确率上更优。
- 反对声音:有评论指出OpenAI模型在成本和速度上不占优势。
- 🔥 DeepSeek的v2仍然是成本效益之王,但GPT-4o-mini和Meta的Llama 3.1 405B正在迎头赶上。
- 正方观点:DeepSeek v2在成本和性能上取得了良好的平衡。
- 反方观点:其他模型在性能上有所提升,可能会影响DeepSeek v2的地位。
- 💡 o1-preview和o1-mini在代码转译方面不如GPT-4o-mini。
- 解释:评论者指出OpenAI模型在代码转译任务上的性能不如GPT-4o-mini。
- 💡 Go语言中最好的是o1-mini,Java中最好的是GPT4-turbo,Ruby中最好的是o1-preview。
- 解释:评论者根据图表数据总结了不同语言中表现最佳的LLM模型。
- 💡 segmond建议在LLM性能测试中应包含Python和JavaScript这两种编程语言。
- 解释:评论者认为Python和JavaScript比Ruby更有实用价值,应该在测试中得到体现。
金句与有趣评论
- “😂 segmond:I think you should definitely have python and javascript in your tests, more so than ruby.”
- 亮点:提出了增加Python和JavaScript测试的建议,体现了对实用性的关注。
- “🤔 yahma:OMG. Python and Javascript would be immensely more useful than Ruby and Go.”
- 亮点:强调了Python和JavaScript的重要性,引发了关于编程语言实用性的讨论。
- “👀 zimmski:I agree, problem for us is any chance you know someone who can help?”
- 亮点:原作者同意评论者的观点,并寻求帮助以增加Python和JavaScript的测试。
情感分析
讨论的总体情感倾向是积极的,参与者们对LLM的性能评估表现出浓厚的兴趣,并对不同模型的表现进行了热烈的讨论。主要分歧点在于不同模型的性能、成本和速度之间的权衡,以及对特定编程语言的支持。
趋势与预测
- 新兴话题:Python和JavaScript在LLM性能测试中的重要性可能会引发后续讨论。
- 潜在影响:对LLM性能的深入讨论可能会影响开发者在实际项目中选择合适的模型,并对LLM的研究和发展产生积极影响。
详细内容:
标题:关于多种大型语言模型性能分析的热门讨论
在 Reddit 上,一则有关分析超过 80 种大型语言模型(LLM)性能的帖子引发了热烈讨论。这篇帖子包含了一张详细的可视化图表,对 Java、Go 和 Ruby 编程语言适用性方面不同 LLM 的性能进行了比较,获得了众多用户的关注和积极参与,评论数众多。
帖子主要的讨论焦点集中在不同 LLM 模型的性能表现以及它们在各种编程语言中的优势和不足。
有人指出 OpenAI 的 o1-preview 和 o1-mini 在功能得分上略领先于 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet,但速度慢且更冗长。DeepSeek 的 v2 在成本效益方面依然表现出色,而 GPT-4o-mini 和 Meta 的 Llama 3.1 405B 正在迎头赶上。有人认为在 Go 语言中 o1-mini 表现最佳,在 Java 中 GPT4-turbo 最佳,在 Ruby 中 o1-preview 最佳。
有用户提出疑问,比如“vasileer”询问为何没有 qwen2.5,“zimmski”表示会添加到帖子中。“sourceholder”建议考虑新的 GRIN - MoE,并提供了相关链接。“bauersimon”对于某些模型的性能表现感到惊讶。还有用户期待能加入更多编程语言的测试,比如 Python 和 Javascript。
有用户分享道:“我已经是 15 年的专业 Clojure 开发者,很想知道哪些 LLM 在这方面表现出色,目前似乎没有相关基准测试,真是遗憾。”
在这场讨论中,大家对于不同模型的评价各有不同,共识在于都希望能有更全面、更准确的性能比较和更多有价值的信息,以帮助开发者在实际项目中做出更明智的选择。
关于如何进一步完善这些性能评估,以及如何更精准地为不同需求选择合适的 LLM 模型,讨论仍在继续,相信会为相关领域的发展带来更多有益的思考和探索。
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