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GLM - Edge系列在HuggingFace平台上的收藏链接：https://huggingface.co/collections/THUDM/glm - edge - 6743283c5809de4a7b9e0b8b

讨论总结

这个讨论围绕GLM - Edge系列（1.5b - 5B，聊天与视觉功能）展开。一些人表达了对该系列的喜爱并积极下载，也有人遇到如图片处理连接错误的问题。同时存在对该系列与其他模型比较、未找到官方基准测试、对其聊天模型评价稍低等观点，还有人询问其技术方面如有效上下文大小、模型许可等问题，以及寻求本地运行Vision UI的方法。

主要观点

  1. 👍 对GLM - Edge系列有好感并正在下载相关内容
    • 支持理由：THUDM制作的模型很棒，喜欢GLM - 4系列所以对GLM - Edge系列感到兴奋
    • 反对声音：无
  2. 🔥 GLM - Edge系列很棒，但聊天模型比其他的稍差且未找到官方基准测试
    • 正方观点：新发布的产品是很棒的
    • 反方观点：在Hugging Face上没有官方基准测试，聊天模型比L3.2和Qwen 2.5稍差
  3. 💡 GLM之前模型有效上下文大小很棒，想知道新模型情况且关注许可情况
    • 解释：之前模型有很棒的有效上下文大小，对新模型这两方面表示关注
  4. 💡 对GLM - Edge系列与其他模型对比情况感兴趣
    • 解释：如想知道与SmolVLM模型系列、llama - 3.2 - 3B和Qwen - 2.5 - 3B对比情况
  5. 💡 寻求在本地运行Vision UI的方法
    • 解释：尝试多种方法但遇到问题，不同人给出各自建议

金句与有趣评论

  1. “😂 Many_SuchCases: Downloading right now. THUDM makes great models, I really like the GLM - 4 series, so this is exciting.”
    • 亮点：直接表达对THUDM模型的喜爱以及对GLM - Edge系列的期待并正在下载
  2. “🤔 [JawGBoi：GLM - Edge is quite a memorable edge]”
    • 亮点：简洁地给出对GLM - Edge的评价是令人难忘的
  3. “👀 Many_SuchCases: I love how it skipped an R at the end but still got the answer right.”
    • 亮点：通过具体例子展示模型虽有小失误但仍得出正确答案
  4. “😉 Awesome to see a new release!”
    • 亮点：表达对新发布产品的积极态度
  5. “🤨 I wasn’t able to find any official benchmarks on HF - chat models seems to be slightly worse than L3.2 and Qwen 2.5 though, don’t know about the vision.”
    • 亮点：指出产品没有官方基准测试且聊天模型相比其他稍差的情况

情感分析

总体情感倾向是中性偏积极。大部分评论者对GLM - Edge系列的发布持积极态度，如表达喜爱、兴奋或者觉得很棒。主要分歧点在于对该系列聊天模型的评价，有的认为它很棒，有的认为比其他模型稍差。可能的原因是不同人对模型性能的期望和评价标准不同，以及对不同模型的使用体验有差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：GLM - Edge系列与其他模型的比较可能会引发后续讨论，如与更多模型对比或者深入对比其在不同功能方面的优劣。
  • 潜在影响：如果GLM - Edge系列在后续改进中解决聊天模型表现和官方基准测试等问题，可能会对人工智能模型领域产生积极影响，吸引更多用户使用。

详细内容：

标题：关于 GLM-Edge 系列的热门讨论

近日，Reddit 上关于“GLM-Edge series: 1.5b ~ 5B, Chat & Vision”的话题引起了广泛关注，该帖子获得了众多用户的参与，点赞数和评论数持续上升。帖子中提供了相关模型的链接：https://huggingface.co/collections/THUDM/glm-edge-6743283c5809de4a7b9e0b8b 。

讨论焦点与观点分析： 有人下载后表达了对 THUDM 模型的喜爱，比如“Many_SuchCases”就表示“THUDM 做出了很棒的模型，我真的很喜欢 GLM - 4 系列，所以这次很让人兴奋”。

有人还通过 Python 代码详细阐述了如何计算“strawberry”这个单词中“r”的数量，有人说道：“为计算单词‘strawberry’中‘r’的数量，我们可以使用 Python ，通过遍历字符串中的每个字符并检查它是否为‘r’。以下是实现此功能的简单 Python 代码：python word = "strawberry" count = 0 for char in word: if char == 'r': count += 1 print(count) 这段代码将计数器初始化为 0 ，然后对于单词‘strawberry’中的每个字符，检查其是否为‘r’。如果是，则递增计数器。在检查完所有字符后，它会打印出找到的‘r’的总数。” 并得出结论“strawberry”中有三个“r”。

“Everlier”表示自己没能在 HF 上找到任何官方基准，认为聊天模型似乎略逊于 L3.2 和 Qwen 2.5 ，但不清楚其视觉方面的情况。

“un_passant”思考 GLM 制作的模型是否仍具有出色的有效上下文大小以及其许可证的问题。

有人探讨了如何在本地运行任何视觉 UI ，“qado”表示自己努力了两天仍有困难，有人则推荐了各种方法和工具。

“Mr-Barack-Obama”提出了该模型与 llama-3.2-3B 和 Qwen-2.5-3B 比较的问题。

讨论中的共识在于大家都对新发布的 GLM-Edge 系列表现出了兴趣和关注，不同的观点主要集中在模型的性能、运行方式等方面。而一些独特的技术分析和经验分享丰富了讨论，让大家能从多个角度了解这个新的模型系列。