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我到处都找不到一个基准测试。没有人做过。很不寻常。它比之前的Mistral - Large - 2407更好吗？与Llama 3.1 405B相比如何？这些重要的问题都只能靠我们神奇的想象了。

讨论总结

原帖作者寻求Mistral - Large - 2411的基准测试情况并将其与其他模型比较。评论者们从不同角度进行回应，有的分享自己对该模型的测试体验和评价，有的提供查找基准测试的网址，有的进行技术测试给出数据，还有的提供相关资源，整体氛围积极且围绕模型的测试和评估展开🧐

主要观点

  1. 👍 亲自尝试是基准测试模型的好方法。
    • 支持理由：评论者通过自己下载测试Mistral - Large - 2411得出此结论。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Mistral - Large - 2411是非常强大的模型。
    • 正方观点：在测试中表现出优秀的推理和遵循提示能力。
    • 反方观点：有评论指出该模型本质上并不比其他模型更强。
  3. 💡 Mistral - Large - 2411比Mistral Large 2407更好。
    • 正方观点：在推理、宏观理解、散文性、遵循提示等方面表现更优。
    • 反方观点：有测试数据表明在perplexity方面Mistral - Large - Instruct - 2411 - Q3_K_S.gguf比Mistral - Large - Instruct - 2407 - Q3_K_S.gguf要差一些。
  4. 🌟 存在可以找到新模型基准测试的网址。
    • 支持理由：评论者提供了三个网址。
    • 反对声音：无
  5. 🤔 根据有限测试，新Mistral - Large - 2411比之前版本好，但不完美。
    • 支持理由：在记忆故事背景方面更详细。
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂我从未尝试过70b以上的模型，但我的好奇心使我下载了Mistral - Large - 2411（Q4_K_M），尽管我认为它很可能会使我的系统崩溃。”
    • 亮点：体现了评论者勇于尝试新模型的探索精神。
  2. “🤔到目前为止，在我自己的测试中，它是一个非常强大的模型，具有出色的推理和遵循提示的能力。”
    • 亮点：直接表明Mistral - Large - 2411的优秀能力。
  3. “👀Nemotron似乎对你的假设/逻辑请求进行更深入的分析，而Athene则更直截了当地切入要点（但仍然有很好的观点）。”
    • 亮点：详细比较了不同模型的特点。
  4. “💥整体上，图片传达了一种科学性和精确性的感觉，因为它是基于数据和统计结果。”
    • 亮点：对图片的解读准确且精炼。
  5. “👍I’m going to do that today for perplexity….locally”
    • 亮点：主动计划进行基准测试为解答问题提供数据支持。

情感分析

总体情感倾向积极，大部分评论者都在积极分享与Mistral - Large - 2411模型相关的测试、资源等内容。主要分歧点在于Mistral - Large - 2411是否比之前的版本或者其他模型更强，原因是不同的测试方法、环境以及关注的性能指标不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：新的Mistral - Large - 2411模型在不同量化程度下的性能表现以及与其他模型在特定功能（如追踪RPG游戏相关数据）上的比较。
  • 潜在影响：如果更多关于Mistral - Large - 2411的基准测试结果出现，可能会影响该模型在人工智能领域的应用和开发方向，也可能影响用户对不同大型语言模型的选择。

详细内容：

《关于新 Mistral-Large-2411 的热门讨论》

Reddit 上有个帖子“Can somebody please do a benchmark of the new Mistral-Large-2411?”引发了广泛关注，获得了众多点赞和大量评论。原帖表示到处都找不到新 Mistral-Large-2411 的基准测试，还提出了它与前一版本及 Llama 3.1 405B 比较的疑问。这一帖子引发了大家对于新模型性能的热烈讨论。

讨论焦点主要集中在新模型与旧版及其他模型的性能比较上。有人认为新模型性能强大，推理和提示跟随表现出色。比如有用户分享道：“我从未尝试过 70b 以上的模型，但出于好奇下载了 Mistral-Large-2411（Q4_K_M），本以为会让系统崩溃，没想到居然能运行，还在我自己的测试中表现出色，是我现在最喜欢的模型之一。” 但也有人提出不同看法，如“Newer seems a bit worse with perplexity….”

有人表示 2411 比 2407 表现好，比如“cm8t”说：“它肯定比 2407 好，推理能力更强，对大局的理解更好。”也有人说：“Caffeine_Monster”认为它的行文更像人类，提示跟随更强，但认为模型本质上并非更强。

还有用户分享了个人经历，像“Admirable-Star7088”表示自己有 64gb ddr5 ram 和 16gb vram，总共 80gb RAM，使用 Mistral Large Q4_K_M 时能达到约 1 t/s 。

讨论中的共识是大家都对新模型的性能充满好奇和关注。特别有见地的观点是不同用户对新模型与其他模型在不同任务和场景中的详细比较和感受，丰富了讨论内容。

总的来说，关于新 Mistral-Large-2411 的性能，大家各抒己见，讨论热烈，仍需更多测试和数据来得出更明确的结论。