原贴链接

此帖仅包含一个图片链接https://llminfo.image.fangd123.cn/images/6j7qzrxopi3e1.png!/format/webp，无具体内容可翻译

讨论总结

这是一个关于Judge Arena排行榜更新的讨论。其中涉及到多个模型相关的话题，如部分模型的性价比、实际体验与基准测试的对比，还有一些模型未出现在排行榜中的疑问，以及关于模型开源情况的不同看法，同时也包含了对排行榜更新内容的期待等内容，大家主要是在分享观点、提出疑问、补充信息，整体氛围较为理性。

主要观点

  1. 👍 Qwen 7b具有较高性价比。
    • 支持理由：原评论者认为看起来是性价比最高的。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Qwen - 2.5 - instruct:7b实际体验没有传闻中的那么好。
    • 正方观点：使用过的人表示自己使用时觉得最多只能算还好，没有惊艳之处。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 很多人认为Qwen - 2.5 - instruct:7b基准测试和实际表现不符。
    • 解释：有人注意到这个模型基准测试虽好但实际表现低于人们对它的炒作。
  4. 💡 考虑到规模，Qwen 7b使用起来还不错。
    • 解释：使用过的人表示考虑到其规模，使用起来还不算太差。
  5. 💡 疑惑14b模型未被包含在图表中。
    • 解释：有人直接提出疑问为什么14b模型从未被包含在这些图表中。

金句与有趣评论

  1. “😂 Outrageous_Umpire: Looks like best bang for buck is Qwen 7b”
    • 亮点：首先提出Qwen 7b性价比高的观点。
  2. “🤔 PavelPivovarov: That’s quite interesting. I hear a lot of good feedbacks about qwen - 2.5 - instruct:7b, and the benchmarks are stellar, but when I tried it myself I only find it OK at best.”
    • 亮点：分享自己使用Qwen - 2.5 - instruct:7b的真实体验与传闻不同。
  3. “👀 DinoAmino: You’re fine. And you aren’t the only one noticing this: benchmarks look good but the model is underwhelming compared to the hype people give it”
    • 亮点：表明不是只有一人发现Qwen - 2.5 - instruct:7b基准测试和实际表现不符。
  4. “😉 Key_Radiant: Agreed, I used it and it’s not too bad considering the size”
    • 亮点：从使用体验出发对Qwen 7b做出评价。
  5. “🤨 lippoper: Why isn’t the 14b model ever included in these charts?”
    • 亮点：提出14b模型未被包含在图表中的疑问。

情感分析

总体情感倾向比较中性客观。主要分歧点在于对部分模型的评价上，如Qwen - 2.5 - instruct:7b的实际体验和基准测试的差异。可能的原因是不同人使用模型的场景、需求以及期望有所不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于模型开源程度在未来可能会有更多讨论，不同开源程度对用户和行业发展的影响。
  • 潜在影响：如果更多关于模型是否应该开源以及开源到什么程度的讨论兴起，可能会影响模型开发者的策略，也可能影响用户对模型的选择倾向。

详细内容：

标题：Judge Arena 排行榜更新引发的热议

近日，关于 Judge Arena 排行榜更新的话题在 Reddit 上引起了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

原帖主要围绕着排行榜中模型的表现和缺失情况展开讨论。其中，有人认为 Qwen 7b 性价比最高，也有人表示亲自试用后觉得效果一般。此外，还提到了一些模型未被纳入排行榜，如 14b 模型、Gemini 等，引发了大家的疑问和思考。

讨论焦点主要集中在以下几个方面：

  1. 对于 Qwen 7b 的评价：有人说它性价比高，也有人亲自尝试后觉得没有达到预期，如有人分享道：“作为一名对模型有深入研究的爱好者，我听到很多关于 qwen-2.5-instruct:7b 的好评，基准测试也很出色，但当我自己试用时，最多只能说还行。它生成的内容并没有让我感到惊艳。我是不是哪里操作不对？”
  2. 模型未被纳入排行榜的质疑：许多用户对 14b 模型、Gemini 等未在排行榜中表示疑惑。
  3. 开源与闭源模型的争议：有人认为开源模型的权重开放也是一种进步，有人则认为真正的开源应该包括更多内容。比如有人说道：“是啊，但是你我都知道，在 AI 领域，‘开源’的含义并非我们所期望的那样。有模型权重总比没有好。同意，这只是半开源，但我们还是能从开放的部分学到东西。希望最终能开放更多，而不是只给权重。毕竟在 AI 领域，秘密越少越好。在我看来，长期保守秘密的人会阻碍 AI 领域的发展……”

讨论中存在一定的共识，即大家都希望排行榜能更全面准确地反映模型的情况。一些独特的观点，如对开源和闭源的深入探讨，丰富了讨论的内容。

总的来说，这次关于 Judge Arena 排行榜更新的讨论，充分展现了大家对模型表现和行业发展的关注与思考。