原贴链接

我创建了一个小的基准测试来比较不同模型编写可编译的Rust代码（比听起来更难）的性能。[https://github.com/Gusanidas/rust - bench](https://github.com/Gusanidas/rust - bench)。对于其他要测试的开源模型有什么建议吗？https://llminfo.image.fangd123.cn/images/e8oortjmlh2e1.png!/format/webp。我将尽快尝试新的DeepSeek推理模型（一旦可用）。

讨论总结

原帖发布了一个Rust编译基准测试，包括一张对比不同模型首次尝试和修正后得分的柱状图，并寻求更多开源模型进行测试。评论者们反应不一，有的对原帖中的评估套件表示认可并提出关于特定模型版本的疑问，有的给出了改进测试的建议，如在图表上列出模型大小和量化情况、加入特定模型等，还有的对某些模型在测试中的表现表示疑惑或者肯定。

主要观点

  1. 👍 对帖子中的评估套件表示认可
    • 支持理由：评论者直接称“Great eval suite!”表达赞赏。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 建议在图表上列出模型的大小和量化情况
    • 正方观点：这样可以使图表信息更全面，便于更好地对比模型。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 若测试Codestral Mamba，应加入Codestral 22B
    • 正方观点：Codestral 22B在相关任务中有一定的价值，应纳入测试范围。
    • 反方观点：无。
  4. 🤔 对Haiku在柱状图中得分高表示疑惑
    • 解释：Haiku的高分与评论者预期不符，所以发出疑问。
  5. 👍 GPT 3.5 turbo在rust编译基准测试中有很好的表现
    • 支持理由：评论者称“GPT 3.5 turbo is killing it.”表示肯定。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 Great eval suite!”
    • 亮点：简洁地表达了对评估套件的认可态度。
  2. “🤔 Okay, this is pretty cool.”
    • 亮点：表达了对原帖基准测试的正面态度。
  3. “👀 Where possible, please list size and quant of the model on the graph.”
    • 亮点：针对原帖的测试提出了建设性的改进建议。
  4. “😮 Holy, how is Haiku so high?!”
    • 亮点：直观地表达出对Haiku高分的疑惑。
  5. “💪 GPT 3.5 turbo is killing it.”
    • 亮点：有力地肯定了GPT 3.5 turbo在测试中的表现。

情感分析

总体情感倾向为积极正面。主要分歧点较少，大多数评论者都在积极地为原帖中的基准测试提供建议或者分享对某些模型的看法。可能的原因是原帖本身是一个技术分享性质的帖子，吸引的是对相关技术感兴趣的人群，大家更倾向于建设性的交流。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于如何完善模型测试方法的讨论，如模型大小、量化情况以及采样器设置等因素对测试结果的影响。
  • 潜在影响：有助于改进模型性能评估的方式，使人们能更全面准确地评估不同模型在Rust编译任务中的表现，进而影响模型在相关领域的应用和选择。

详细内容：

《Rust 编译基准测试引发的热议》

近日，一则关于 Rust 编译基准测试的帖子在 Reddit 上引起了广泛关注。该帖子的作者创建了一个小型基准测试，旨在比较不同模型编写能编译的 Rust 代码的表现。此帖还提供了相关的 GitHub 链接：https://github.com/Gusanidas/rust-bench，并询问是否有其他开源模型值得测试。此帖获得了众多点赞和大量评论，引发了热烈的讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人称赞这是一套出色的评估套件。有人提出了一些建议，比如在图表上尽可能列出模型的大小和量化信息；如果测试 Codestral Mamba，不妨也加入 Codestral 22B。还有人指出，最初的运行使用了默认温度，而自己在经验中发现本地模型在较低温度如 0.3 时生成可运行代码的效果要好得多。 有用户分享道：“几个月前，我需要一个针对特定任务的高速低级命令，Codestral 出色地完成了。虽然只是一个简单的一次性任务，但它在 Rust 知识方面给我留下了深刻印象。” 有人惊讶于 Haiku 的得分如此之高。也有人表示 Anthropic 在代码的后期训练方面非常出色，几乎每个人都更倾向于 3.5 - sonnet。还有人认为 GPT 3.5 turbo 的表现十分出色。

讨论中的共识在于，像原帖作者这样为自己的任务编写基准测试并评估可能使用的模型是非常有益的。

特别有见地的观点是，不同的温度设置可能对结果产生显著影响，每个人的“最佳温度”可能不同，需要根据实际情况进行调整。

总之，这次关于 Rust 编译基准测试的讨论，为相关领域的研究和实践提供了丰富的思路和参考。