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Qwen和现在的Mistral发布了有商业授权的3B模型。Qwen特别有趣，因为他们几乎将该系列中的其他所有模型（除了72B）都开源发布了，但奇怪的是将3B模型设为商业用途。这些3B模型在商业上是如何被使用的呢？为什么3B是一个理想的选择，即它被用于哪些设备、配置或用例从而被限制在3B呢？

讨论总结

这是一个关于3B模型商业用例的讨论。大家从不同角度阐述了3B模型在商业上的应用场景，如在智能手机、智能家居上的应用，还提到了在不同行业中的用途，包括医疗保健、制造业等。整体氛围比较积极，大家都在积极探讨3B模型在商业用途方面的各种可能性。

主要观点

  1. 👍 智能手机是3B模型商业用途的一种可能。
    • 支持理由：3B模型在智能手机这种设备上有应用潜力。
    • 反对声音：有质疑认为智能手机可通过API联网推理，本地运行3B模型可降低数据中心成本。
  2. 🔥 3B模型实施成本低利于商业应用。
    • 正方观点：如玩具制造商利用3B模型制造互动毛绒玩具可盈利。
    • 反方观点：无（未提及）
  3. 💡 3B模型可用于本地推理。
    • 解释：存在无法向云端发送请求的用例，如微软小助手类程序需本地运行，还有医疗保健和制造业等保守行业适用。
  4. 💡 3B模型可作为草稿模型。
    • 解释：能够通过辅助生成加速更大模型的推理。
  5. 💡 在内部基准测试中3B模型与7 - 9B模型相比有竞争力。
    • 解释：在某些情况下3B模型性能降低相对较小时有其他方面的增益。

金句与有趣评论

  1. “😂 It’s not just about cost, it’s about privacy, responsiveness and availability too.”
    • 亮点：指出3B模型商业用途不仅仅与成本有关，还涉及其他多方面因素。
  2. “🤔 3B is very cheap to implement.”
    • 亮点：强调3B模型实施成本低这个重要商业优势。
  3. “👀 A real world example is Apple’s Depth Pro. It models 2D into 3D in less than a second, for things such as hair, down to the pixel. Better photo filters, AI editing, et cetera.”
    • 亮点：给出了3B模型在现实世界中的商业应用实例。
  4. “🤔 And if Mattel or something next creates a cuddly toy which speaks back to the kid based on 3B model, wouldn’t you like to get some cash for it?”
    • 亮点：通过玩具制造商制造互动毛绒玩具盈利的假设，生动地说明3B模型商业盈利的可能性。
  5. “👀 Just like many online services use smoke and mirrors to distract us from the fact that processing a request takes time, a 3b could keep us busy for a few seconds until the big llm replies your complex prompts.”
    • 亮点：形象地阐述了3B模型在大模型回复复杂提示前提供初步回应的用途。

情感分析

总体情感倾向积极，大家都在积极探索3B模型的商业用途。主要分歧点较少，可能是因为目前3B模型的商业应用处于探索阶段，大家更多的是分享自己所知道或者所设想的应用场景。

趋势与预测

  • 新兴话题：3B模型在视频游戏NPC中的应用潜力。
  • 潜在影响：如果3B模型在更多商业场景得到应用，可能会对相关行业如制造业、医疗保健等的智能化发展产生推动作用，同时可能会影响到模型选择策略，使更多企业考虑成本较低的3B模型。

详细内容：

标题：探索 3B 模型的商业应用

近期，Reddit 上一个关于“3B 模型的商业用途”的帖子引起了广泛关注。该帖子探讨了 Qwen 和 Mistral 发布的可商业授权的 3B 模型，尤其是 Qwen 系列中除 72B 外，仅 3B 为商业版这一有趣现象，并思考了 3B 模型在商业应用中的情况以及为何 3B 成为关键规模，截至目前，此贴获得了众多点赞和大量评论。

讨论焦点主要集中在 3B 模型的多种应用场景和其优势。有人提到 3B 模型适用于智能手机，认为智能手机自然联网可通过 API 轻松推理，本地运行能降低数据中心成本。也有用户指出这不仅关乎成本，还涉及隐私、响应性和可用性，比如在智能家庭中，能在类似树莓派的硬件上良好运行。还有人以苹果的 Depth Pro 为例，称其能在不到一秒内将 2D 建模为 3D，用于优化照片滤镜和 AI 编辑等。

关于成本与隐私的重要性，存在不同观点。有人觉得对于商业授权，公司主要考虑成本，像无需大型 GPU 服务器农场、减少维护和水电费等。但也有人认为像苹果等公司很重视隐私特性，在欧洲视角下，隐私也相当重要。

一些个人经历和案例分享为讨论增添了丰富性。比如有人使用 Gemma 2 2b 管理个人数据，能将非结构化描述转换为可分析和存储的分类 JSON，可靠性约 90%。还有用户在组织内部发现微调的 3B 模型在面向客户的意图分类任务中，性能与 7 - 9B 模型相当，正在考虑替换。

众多观点中，有人认为 3B 模型优势在于性能降低相对较小，而在延迟和吞吐量方面有提升。还有人提到 3B 模型适用于自动完成、生成文本摘要、解析大量非结构化数据、简单代理等任务，以及可用于本地推理，在很多场景中无法将请求发送至云端大型服务器。

文章探讨的核心问题在于：3B 模型在商业应用中的具体用途和优势究竟如何，成本和隐私等因素在其中的权衡怎样，以及其在不同领域的实际表现和潜力。