原贴链接

https://mistral.ai/news/pixtral-large/

讨论总结

该讨论围绕Pixtral Large的发布展开。涉及多个方面的内容，包括对其模型评估对比方式的质疑，如不应仅与Llama - 3.2 90B对比；提到了开放权重发布及获取网址；探讨了模型运行的限制，像在Mac电脑上的运行情况；还涉及对模型功能的询问，如图像分辨率支持以及与竞品的对比等，讨论氛围理性务实。

主要观点

  1. 👍 仅与Llama - 3.2 90B对比不能很好体现Pixtral Large的能力
    • 支持理由：Llama - 3.2 90B在其规模下表现较差，与Qwen2 - VL和Molmo - 72B对比更能展现Pixtral Large的实际水平
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Pixtral Large只有少数人能在家运行并在寻找4bit - bnb
    • 正方观点：模型对硬件要求高所以只有少数人能运行
    • 反方观点：无
  3. 💡 常规Pixtral图像分辨率支持有限，想知道Pixtral Large能否处理更高分辨率图像
    • 解释：因为常规Pixtral存在限制且找不到新模型关于这方面的文档，但注意到视觉编码器有所不同
  4. 💡 Pixtral Large可能优于Pixtral 12b，但对非欧洲语言的OCR能力差
    • 解释：使用者试用后得出此结论，虽在某些方面可能更好，但OCR能力仍有缺陷
  5. 💡 Pixtral Large在获取多主体图像字幕方面不如其他竞品
    • 解释：用户试用后发现与OpenAI、Claude、Google的产品相比效果更差

金句与有趣评论

  1. “😂 A bit disappointed that they only measured themselves against Llama - 3.2 90B for open models.”
    • 亮点：表达了对Pixtral Large对比对象选择的失望情绪，直接指出其评估方式的不合理之处。
  2. “🤔 Comparing against Qwen2 - VL and Molmo - 72B would have given a better impression of how good it actually is compared to other top VLMs.”
    • 亮点：提出了更合理的对比对象，有助于更好地评估Pixtral Large的实际能力。
  3. “👀 Open weight release under the Mistral Research License [https://huggingface.co/mistralai/Pixtral - Large - Instruct - 2411](https://huggingface.co/mistralai/Pixtral - Large - Instruct - 2411)”
    • 亮点：提供了关于Pixtral Large开放权重发布的重要信息。
  4. “😉 segmond: :-( Probably a handful of individuals can run this at home, looking for the 4bit - bnb”
    • 亮点：反映出模型运行对硬件要求高，只有少数人能在家运行的情况。
  5. “🙄 stduhpf：I tried it a bit. It’s probably better than Pixtral 12b, but they didn’t fix the main issue: it’s very bad at OCR on non european languages.”
    • 亮点：在试用对比后指出了Pixtral Large的优缺点。

情感分析

总体情感倾向较为中性客观。主要分歧点在于对Pixtral Large能力的评估，如在与哪些模型对比能更好体现其能力，以及其在多语言处理方面的表现等。可能的原因是不同用户有不同的使用需求和期望，以及对模型的关注点不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于Pixtral Large是否会改进对非欧洲语言的OCR能力以及如何提升与竞品的竞争力。
  • 潜在影响：如果Pixtral Large不能解决现有问题，可能会影响其在市场中的份额，反之，如果能改进，可能会在视觉模型领域占据更有利的地位。

详细内容：

标题：Pixtral Large 发布引发的Reddit热议

近日，关于 Pixtral Large 的发布在 Reddit 上引起了广泛讨论。该模型基于 Mistral Large 2，相关内容可通过链接 https://mistral.ai/news/pixtral-large/ 查看。此帖获得了众多关注，评论众多。

讨论的主要方向集中在对该模型的性能评估、与其他模型的对比以及其特点和局限性等方面。

文章将要探讨的核心问题是：Pixtral Large 在视觉任务方面的表现究竟如何，以及它与其他同类模型相比的优势和不足。

在讨论中，有人认为该模型只与 Llama-3.2 90B 这样被认为表现不佳的开放模型进行比较，令人有些失望，若能与 Qwen2-VL 和 Molmo-72B 对比，能更好地展现其真实水平。有人指出 Molmo 虽然基于 Qwen，但与 Qwen2-VL 有所不同，其开发者在 Qwen2-72B 文本 LLM 基础上训练了自己的视觉系统，在实际测试中表现差异较大。

有人提到 Open weight 在 Mistral Research License 下发布，链接为 https://huggingface.co/mistralai/Pixtral-Large-Instruct-2411 。还有人提出疑问，如普通 Pixtral 在支持的图像分辨率上有限，不知这个新模型能否处理更高分辨率。有人回复称博客文章中提到至少能处理 30 张高分辨率图像。

有人好奇 Mistral 是否只发布了 instruct 版本，还是有可微调为未审查的基础模型。有人回复称只有 instruct 版本，也有人表示 llama instruct 经过一定工作可微调为未审查版本。

有人指出该模型在非欧洲语言的 OCR 方面表现不佳，有人则认为这并非大问题，可针对特定语言进行 Qwen-VL 微调。还有人尝试用它为包含多个主题的图像生成简单说明，认为其表现不如 OAI、Claude 和 Google，与官方宣称的基准测试不符。

总体而言，对于 Pixtral Large 的讨论呈现出观点的多样性，既有对其性能的肯定，也有对其不足的指出，这为我们全面了解该模型提供了多视角的参考。