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首先，我知道有其他模型在基准测试中的表现比Pixtral好得多，但Pixtral在图像和纯文本到文本（txt2txt）方面都非常智能，简直不可思议。在过去几天里，我尝试了MiniCPM - V - 2.6、Llama3.2 11B Vision和Pixtral，使用了一些随机图像以及基于这些图像的提示，Pixtral的表现非常出色。MiniCPM在视觉方面似乎很智能，但在文本到文本（txt2txt）方面非常笨（而且审查很严格），以至于先用MiniCPM生成描述，再将其提供给3B的LLama3.2感觉更有响应性。LLama3.2 11B在文本到文本（txt2txt）方面非常好，但在视觉方面非常差，它几乎总是看不到图像中的重要细节或者描述错误（比如它总是把牛仔裤描述成‘浅蓝色比基尼下装’）。Pixtral兼具两者的优点！它有很好的视觉能力（对我来说基本上和MiniCPM一样好），并且有很棒的文本到文本（txt2txt）能力（而且审查很轻）。它基本上具有Nemo的智能和创造力，再加上MiniCPM出色的视觉能力。将来我也会尝试Qwen2VL - 7B，但我认为它会有非常严格的审查。

讨论总结

原帖作者通过与MiniCPM - V - 2.6、Llama3.2 11B Vision对比，认为Pixtral在图像和文本转换方面表现很棒。评论区话题多样，包括模型在OCR方面的表现、不同模型的推荐、Pixtral运行的硬件要求、对Pixtral功能的疑问，还有对原帖关于Pixtral观点的反驳，整体氛围较为理性平和，大家各抒己见分享经验和看法。

主要观点

  1. 👍 Pixtral在图像和文本转换方面表现出色
    • 支持理由：原帖作者通过与其他模型对比，如MiniCPM在txt2txt方面表现差、Llama3.2 11B在视觉方面表现差，而Pixtral在两者方面都表现良好。
    • 反对声音：DeltaSqueezer认为Pixtral不可用。
  2. 🔥 Llama 3.2 70b vision在OCR方面是SOTA，minicpm 2.6v排第二
    • 正方观点：有评论者根据自己的认知和经验得出。
    • 反方观点：无（未在评论中发现）。
  3. 💡 Qwen虽有拒绝情况但可解决
    • 解释：mikael110提到在使用Qwen时遇到拒绝情况，但调整提示词就能解决。
  4. 💡 Molmo很少有拒绝情况
    • 解释：mikael110指出Molmo基本不存在拒绝情况，但训练数据中成人内容有限。
  5. 💡 可以通过vllm在本地运行Pixtral
    • 解释：abreakfromlurking给出命令示例并表示可通过vllm在本地运行Pixtral。

金句与有趣评论

  1. “😂 Are there OCR benchmarks? Is OCR something they can do? Or even, tell you the position of text so this can be cropped?”
    • 亮点：这是开启关于模型OCR能力讨论的问题，比较具有代表性。
  2. “🤔 Llama 3.2 70b vision is SOTA on OCR, minicpm 2.6v is a close second "
    • 亮点：直接给出了两个模型在OCR方面的性能排名情况。
  3. “👀 I’m able to run Pixtral 12B at Q4 on my M1 MBP 16GB, so on a PC, that would probably be 12GB of VRAM.”
    • 亮点：分享了在特定设备上运行Pixtral的情况，对了解Pixtral的硬件需求有帮助。
  4. “😂 Yes, like you can give ChatGPT an image and ask things about it, pixtral does the same thing.”
    • 亮点：形象地解释了Pixtral的功能，便于理解。
  5. “🤔 Try Qwen VL. I found Pixtral unusable in comparison.”
    • 亮点：明确提出反对原帖观点并给出自己的建议。

情感分析

总体情感倾向比较中立。主要分歧点在于对Pixtral的评价，原帖作者认为Pixtral很棒，但DeltaSqueezer觉得Pixtral不可用。可能的原因是不同的使用场景、测试数据或者个人期望等导致了对Pixtral的不同评价。

趋势与预测

  • 新兴话题：随着对Pixtral等模型的讨论，关于模型在不同硬件上的优化运行可能会成为后续讨论的话题，例如如何在有限的VRAM下更好地运行模型。
  • 潜在影响：这些关于模型性能、功能、运行要求等方面的讨论有助于推动人工智能模型在不同领域的应用发展，比如在图像识别、文本处理等领域，用户可以根据讨论结果选择更适合自己需求的模型。

详细内容：

标题：Reddit 上关于 Pixtral 等模型的热门讨论

最近，Reddit 上有一篇关于模型对比的帖子引发了热烈讨论。这篇题为“Pixtral is amazing.”的帖子获得了众多关注，评论数众多。帖子主要探讨了 Pixtral 与 MiniCPM-V-2.6、Llama3.2 11B Vision 等模型在处理图像和文本生成方面的表现。

讨论焦点主要集中在各模型的优缺点。有人认为 MiniCPM 在视觉方面非常智能，但在文本生成方面表现不佳且审查严格；Llama3.2 11B 在文本生成方面出色，但在视觉处理上存在问题，比如经常错误描述图像中的物品。而 Pixtral 则被称赞为集两者之长，在视觉和文本生成方面都表现出色，审查也相对宽松。

有用户分享道：“我曾使用 LLMs 进行 OCR 处理，虽然取得了一些成功，但由于信息保留有限和缺乏位置信息训练，导致了诸如文本错误和拼写自动纠正等问题。我相信新的 Claude Sonnet 在识别截图中的位置方面有训练，但我尚未进行测试。”

还有用户表示：“Molmo 非常出色，令人感到惊喜。在测试中发现其速度快且具有一定的智能性。但也有人指出在某些数据集上无法重现其宣传的性能。”

有人通过[Vision Arena]直接聊天测试 Pixtral，认为虽然不是完美的，但对个人工作很有用。还有人分享了在不同硬件条件下运行模型的相关经验和数据。

总的来说，关于各模型的优劣存在不同观点，未来这些模型在性能和应用方面的改进值得期待。但究竟哪个模型更适合具体的使用场景，还需根据个人需求和硬件条件来判断。