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讨论总结

此讨论源于Grok 2在LiveBench上表现不如Llama 3.1 70B这一话题，大家从不同角度对各类人工智能模型的性能展开讨论，包括模型在不同场景（如编码、翻译）下的表现、模型的开源情况、多语言能力等，还涉及对基准测试的可靠性、模型排名系统的理解等内容，整体氛围理性且讨论方向多元。

主要观点

  1. 👍 qwen2.5 72b在性能上超越deepseek v2.5
    • 支持理由：评论者Few_Painter_5588指出这一性能超越现象。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Grok 2表现不如Llama 3.1 70B
    • 正方观点：原帖标题表明，且有多个评论者根据LiveBench结果提及。
    • 反方观点：有评论者称自己使用Grok的体验优于Llama 3.1，对该结论表示怀疑。
  3. 💡 LiveBench是关于谁作弊最少的排行榜
    • 解释：评论者geringonco提出这一独特观点，从不同角度看待LiveBench评测体系。
  4. 💡 不应只关注基准测试分数，应使用实践中表现好的模型
    • 解释：有评论者认为模型在基准测试中的分数不能完全代表其实际使用价值。
  5. 💡 Grok 2将被开源，但开源时可能用处不大
    • 解释：考虑到其测试结果以及开源时间等因素，部分评论者持有此观点。

金句与有趣评论

  1. “😂 Continuing the tradition of excellence established with Grok 1”
    • 亮点：以讽刺口吻暗指Grok 2延续Grok 1表现不佳的“传统”。
  2. “🤔 By the time Grok 2 goes open it’ll be trivialized by other open models one tenth its size.”
    • 亮点：形象地预测Grok 2开源后的情况。
  3. “👀 In standard published benchmarks, Grok 2 appeared to perform on par with leading SOTA models, but it seems this doesn’t hold up well.”
    • 亮点：指出Grok 2在标准基准测试和实际表现中的差异。
  4. “😎 Woah, qwen2.5 72b is beating out deepseek v2.5, that’s a 236b MoE. Makes me excited for Qwen 3”
    • 亮点：表达对qwen系列模型发展的期待。
  5. “😏 I use it for translation and it is far better than llama 405b.”
    • 亮点：通过个人使用体验对比Grok 2和llama的翻译能力。

情感分析

总体情感倾向较为中立理性。主要分歧点在于Grok 2与其他模型的性能比较结果，如一些人认为Grok 2表现差在意料之中，因为被过度炒作；而另一些人则根据自己的使用体验对Grok 2在LiveBench上表现不如Llama 3.1 70B这一结论表示怀疑。原因在于不同人使用模型的场景、对模型的期望以及评判标准存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型的多语言能力逐渐受到关注，如Grok 2与其他模型在多语言能力方面的比较可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：对人工智能模型开发者而言，这些讨论可能促使他们在模型性能优化、功能改进以及基准测试准确性等方面做出更多努力；对使用者来说，有助于更全面地了解模型性能，从而在不同场景下选择更合适的模型。

详细内容：

标题：Grok 2 在 LiveBench 上的表现引发 Reddit 热议

在 Reddit 上，一篇关于“Grok 2 performs worse than Llama 3.1 70B on LiveBench”的帖子引起了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

帖子主要围绕着 Grok 2 在 LiveBench 上的表现展开讨论，观点众多。有人认为 Qwen2.5 72b 表现出色，也有人对即将发布的 32B coder 2.5 模型充满期待。还有人指出 Grok 2 虽然在某些方面表现不错，但在实际应用中，编码基准对于评估模型性能可能并不可靠。

讨论焦点主要集中在 Grok 2 与其他模型的性能比较上。有人表示 Qwen2.5 在编码方面与 Sonnet 3.5 旗鼓相当；有人觉得 Grok 2 虽然强大，但在某些任务中仍有待提升。例如，有用户分享道：“我用 Grok 2 解决工程问题时，它在设置计算月球太空电梯所需的抗拉强度的方程方面表现出色，设置大部分内容都正确，还提供了一些我没想到的想法。但 Claude Opus 和 ChatGPT 4o 在理解这个概念上就很困惑，即便给予很多帮助，还是会在基本问题上出错。” 然而，也有人反驳说：“一个样本量不足以说明问题，先进模型在回答问题的正确率和一致性上更有优势。”

对于 Grok 2 的表现，存在不同的声音。有人认为它在某些方面表现突出，有人则觉得它表现不佳。比如，有人说：“Grok 2 是我测试过的最好的模型之一，能答对很多问题，我认为是 LiveBench 这个基准测试系统不够好，MMLU-PRO 给它的排名要高得多，这和我使用时的感受相符。”但也有人认为：“Grok-2 的得分是自行报告的，存在训练集‘污染’的可能。”

讨论中也形成了一些共识，比如大家普遍认为不同的模型在不同的基准测试和实际应用中表现各异，不能简单地根据单一测试结果来评价一个模型的优劣。

总之，关于 Grok 2 在 LiveBench 上的表现，Reddit 上的讨论丰富而多元，让人们对模型的性能有了更全面的认识。