这仅是一个链接：https://huggingface.co/mistralai/Mistral - Large - Instruct - 2411，没有更多可翻译的实质内容

此帖关于Mistral - Large - Instruct - 2411展开讨论，涵盖模型评估、对比、量化转换、许可证、性能测试、适用性等多方面内容。评论者从不同角度分享观点，有对模型表示期待感激的，也有对模型存在质疑的，整体氛围较为理性、客观地交流探讨。

👍 质疑Hugging Face模型卡片没有评估内容。
- 支持理由：搜索网络、GitHub和网站都未发现评估内容。
- 反对声音：无。
🔥 认为22b规模的模型适用性存在问题。
- 正方观点：对于中端用户不够可靠，高端用户使用有些浪费。
- 反方观点：适合16GB的GPU等不同情况。
💡 对Mistral - Large - Instruct - 2411的MRL许可证不太满意。
- 支持理由：许可证不是理想类型。
- 反对声音：好过完全封闭发布。
🤔 希望Mistral推出新规模模型。
- 解释：128b太大，22b太小。
😎 Mistral - Large - Instruct - 2411在叙事方面有一定表现，但在知识理解和掷骰子数字测试中失败。
- 解释：能创作NSFW故事并遵循格式规则，但在其他测试未达标。

“😂 I’m super excited to try this model out!”
- 亮点：表达对新版本模型的期待与兴奋。
“🤔 MRL license, smh.”
- 亮点：简洁表达对MRL许可证的态度。
“👀 It’s good, but so far I prefer Sonnet.”
- 亮点：在对比中表明自己对不同产品的倾向。
“😏 These refusals are as bad as what you see on Google Gemini (with no jailbreak) or Microsoft Copilot, which is saying something.”
- 亮点：通过与其他产品对比突出Mistral Chat拒绝情况。
“🙄 Lame 😒”
- 亮点：直接表达对MRL许可证负面态度。

总体情感倾向较为中性，有正面情感如对Mistral公司提供本地访问模型的感激，也有负面情感如对MRL许可证的不满。主要分歧点在于对模型规模适用性和许可证的看法，原因是不同用户的需求和期望不同，例如中端和高端用户对模型规模需求不同，一些用户更看重开源性，而一些用户理解公司盈利需求。

新兴话题：Mistral - Large - Instruct - 2411是否更加严格限制的讨论可能会继续深入。
潜在影响：如果更多人关注模型限制方面的话题，可能会影响Mistral公司对产品的调整策略；对模型性能、适用性等方面的讨论可能有助于推动相关技术发展以满足更多用户需求。

详细内容：

标题：关于 mistralai/Mistral-Large-Instruct-2411 在 Reddit 上的热门讨论

在 Reddit 上，有关“mistralai/Mistral-Large-Instruct-2411”的讨论热度颇高。原帖提供了相关链接（https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Large-Instruct-2411），引发了众多用户的关注和热烈讨论。

讨论焦点主要集中在模型的性能、适用场景、参数大小以及授权等方面。有人对模型没有在 Hugging Face 模型卡片上提供评估表示怀疑，也有人通过实际运行测试分享了个人经历。比如，有用户表示在不同机器上运行了该模型，还有用户称在特定硬件配置下使用效果不错。

在关于模型参数大小的讨论中，观点各异。有人认为 22B 的参数大小比较尴尬，不太适合中端用户，也有人觉得对于 16GB GPU 来说是完美的。有人指出 123B 的参数对于一般本地设置过大，而也有人认为在特定情况下，如 Q2 量化下表现良好。

在个人经历和案例分享方面，有的用户在 8GB 笔记本、12GB 笔记本、16GB 和 24GB 配置的 PC 上运行不同模型，并分享了效果。还有用户使用特定的硬件配置取得了较好的运行速度。

有趣的是，关于模型的量化方式，大家也展开了讨论，有人好奇为什么没有高于 Q4 的 iquant，也有人询问是否会有 exl2 量化。

在授权方面，有人对 MRL 授权表示不满，也有人认为相比完全封闭的发布，这种授权还是可以接受的。

对于模型的性能，有人测试后认为在某些方面有所提升，比如叙事方面，但在其他方面如处理数字和遵循规则方面仍有不足。

总的来说，这次关于 mistralai/Mistral-Large-Instruct-2411 的讨论丰富多样，反映了用户对该模型的不同看法和实际体验。未来，我们期待看到该模型在不断改进中能更好地满足用户的需求。

详细内容：#