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这是一个指向GitHub比较页面（https://github.com/mistralai/platform-docs-public/compare/main…doc/v0.0.100）的链接，未提供更多相关内容。

讨论总结

本次讨论围绕Mistral Large 2411和Pixtral Large于11月18日发布展开。涵盖模型性能对比、基准测试、新指令模板特性、许可证问题、在特定硬件上的运行情况以及使用体验等多方面内容，参与者积极分享信息、提出疑问、表达看法，整体氛围积极向上且具有探索性。

主要观点

  1. 👍 Mistral Large 2411和Pixtral Large于11月18日发布
    • 支持理由：多篇评论提及该发布信息，包括模型的特性、与其他模型对比等都是基于发布展开。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Mistral的MRL许可证存在问题
    • 正方观点：有评论者称联系Mistral询问许可证相关事宜未得到回应，且许可证晦涩难懂。
    • 反方观点：也有人认为限制型许可证只要明确规定就没问题。
  3. 💡 不同模型在物品计数任务上有不同表现
    • 解释：通过对包含多种物品图片进行计数任务的讨论，得出不同模型表现不同的结论。
  4. 💡 Pixtral - Large在多数基准测试中胜过Gpt - 4o和Claude - 3.5 - Sonnet
    • 解释：有评论者提供了相关基准测试数据表明这一观点。
  5. 💡 Mistral对提示理解和遵循能力较好
    • 解释：有使用者根据自身经验得出这一结论。

金句与有趣评论

  1. “😂 Cantflyneedhelp: 👏 LLMs 👏 can’t 👏 count 👏”
    • 亮点：用一种幽默调侃的方式表达出LLMs在计数方面存在困难的观点。
  2. “🤔 nero10578：Tried contacting them many times to clarify if I am even allowed to share a finetune let alone get a license to host their MRL models and only got crickets.”
    • 亮点：生动地表达出在询问Mistral许可证相关问题时得不到回应的无奈。
  3. “👀 mikael110：I was a bit disappointed that they only measured themselves against Llama - 3.2 90B for open models.”
    • 亮点：指出模型对比存在局限性的问题。

情感分析

总体情感倾向积极，大多数评论者对Mistral的发布表现出期待和关注。主要分歧点在于Mistral的MRL许可证方面，部分人认为许可证存在问题且Mistral在回应相关问题上不积极，而另一部分人认为只要明确规定就可以接受。可能的原因是不同用户从不同角度看待许可证问题，如使用者、开发者等角色的关注点不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：随着新模型发布，关于如何在特定硬件上更好运行模型（如量化推荐）可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果Mistral在许可证问题上不做出改进，可能影响其在一些开发者或企业中的使用推广；新模型性能表现可能影响整个行业竞争格局。

详细内容：

标题：Reddit 上关于 Mistral Large 2411 和 Pixtral Large 发布的热烈讨论

近期，Reddit 上关于 Mistral Large 2411 和 Pixtral Large 发布的帖子引起了广泛关注。该帖子https://github.com/mistralai/platform-docs-public/compare/main…doc/v0.0.100 获得了众多用户的参与，评论数众多，主要围绕模型的性能、语法、许可证等方面展开了激烈讨论。

在讨论焦点与观点分析方面，有人认为新的指令模板对于可操作性意味着更好的指令遵循和指定的系统提示，但希望能有一些基准数字。有人分享了自己在相关实验中的显著成果，比如将系统提示以特定方式格式化后，在 Mistral 大模型和小模型上编码时看到了明显的改进。

对于模型的性能比较，有用户指出 Pixtral - Large 在多数基准测试中表现出色，甚至超过了 Gpt - 4o 和 Claude - 3.5 - Sonnet。但也有人对其与其他模型的比较范围表示不满，认为应与更多优秀的模型进行对比。

在许可证问题上，用户们的看法不一。有人抱怨 MRL 许可证不清晰，联系多次未得到回复；有人则认为其在一定条件下允许衍生品的分发和修改。

同时，关于模型的硬件支持和运行效率，用户们也交流了各自的经验和看法。有人表示在特定硬件配置下运行效果良好，也有人担忧硬件成本和价格变动。

总的来说，这次关于 Mistral Large 2411 和 Pixtral Large 发布的讨论展现了用户对新模型的高度关注和多方面的思考，也反映了在技术发展过程中存在的一些问题和期待。