原贴链接

可在https://huggingface.co/chat/models/meta-llama/Llama - 3.3 - 70B - Instruct获取。

讨论总结

该讨论围绕Llama 3.3 70B在HuggingChat上免费且未量化可用展开。包括模型的新发布与版本更新、功能体验（如播放miku、会说脏话、单词间漏空格等）、被拒访问相关内容、运行模型的硬件需求、与OpenAI的GPT - 4o的收费对比等多方面话题，讨论氛围比较积极多元，大家各抒己见分享对该模型不同方面的看法。

主要观点

  1. 👍 Llama 3.3 70B已发布并可在HuggingChat免费试用
    • 支持理由：原帖提及并给出试用链接，部分评论者也表示这很棒。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Llama 3.3 70B在功能体验上有好有坏
    • 正方观点：能播放miku、基准测试结果不错。
    • 反方观点：会说脏话、单词间漏空格、曾试图说教。
  3. 💡 不同设备运行Llama 3.3 70B的硬件需求
    • 解释：双3090、M4 Pro/Max、双7900 XTX等设备可运行，AMD发展迅速且借助vLLM可能有更好性能。
  4. 💡 Llama 3.3 70B与GPT - 4o的对比
    • 解释：GPT - 4o每月200美元才可无限使用，而Llama 3.3 70B免费，但在翻译测试中存在差距，不同模型有各自权衡之处。
  5. 💡 存在被拒访问相关内容的情况
    • 解释：有人被拒访问，不清楚与之前申请有何不同，想知道如何修改申请及被拒原因。

金句与有趣评论

  1. “😂 OpenAI: "You can have unlimited usage of GPT - 4o, but it will cost you… twirls moustache $200 a month!!!"”
    • 亮点：用一种幽默的方式描述了GPT - 4o的收费情况，形成与Llama 3.3 70B免费的鲜明对比。
  2. “🤔 We’ve updated the 3.1 deployment to this 3.3 version.”
    • 亮点：明确提到模型版本的更新情况。
  3. “👀 It really likes to drop spaces between words.”
    • 亮点：指出Llama 3.3 70B在单词空格方面存在的问题。
  4. “🤔 Llama 3.3 70B Q4_K_M and it cant mach chatgpt, but I just did a simple translation test, translated an arcticle from CNN in english to my language, and there are some clear problems with llama3.3. But anyway, its still the best model so far, and free.”
    • 亮点：客观地对比了Llama 3.3 70B和ChatGPT的翻译能力，并指出虽有问题但因免费仍是目前最好的模型。
  5. “😂 HuggingFace: we’ll host the latest Llama 70B for free it’s just as good as GPT - 4o lmao”
    • 亮点：幽默地强调HuggingFace免费提供Llama 70B且与GPT - 4o对比。

情感分析

总体情感倾向是积极的。主要分歧点在于Llama 3.3 70B与GPT - 4o对比中的性能表现，可能的原因是不同用户对模型的需求和评判标准不同，有的注重免费与否，有的更看重准确性等性能方面。

趋势与预测

  • 新兴话题：未量化的HuggingFace模型与Q4KM在准确性方面的比较可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：对人工智能模型的免费化发展可能有一定的推动作用，促使更多公司在模型提供方式上进行思考。

详细内容：

《Llama 3.3 70B 在 HuggingChat 上免费可用，引发热烈讨论》

近日，Reddit 上一则关于“Llama 3.3 70B 现已在 HuggingChat 上免费可用，且未量化”的帖子引发了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。帖子主要介绍了这一模型的更新情况，并提供了相关链接https://huggingface.co/chat/models/meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct ，引发了大家对于模型性能、使用限制、与其他模型的对比等方面的讨论。

在讨论中，有人表示对模型的性能感到好奇，想知道社区的看法。有人询问了 HuggingChat 的速率限制，还有人指出 Llama 1 和 Llama 3.3 在存储训练数据和信息密度方面的差异。有人称自己被拒绝访问，不知道原因。有人分享了自己使用模型的硬件配置和性能表现，比如有人使用双 3090 显卡运行模型，能达到较好的速度和处理合理的上下文量。有人认为 AMD 在过去一年进步很大。

有人将其与 OpenAI 的 GPT-4o 进行对比，认为 HuggingChat 免费提供很有优势。也有人进行了翻译测试，认为 Llama 3.3 70B 与 ChatGPT 相比存在一些问题，但仍是目前最好的模型之一。对于不同模型的特点，有人指出每个模型都有其权衡之处，比如 Qwen 很聪明但性格较枯燥、不擅长写小说，GPT-4o 性能好但记忆短暂等。

讨论中的共识在于大家都对新模型的推出表现出了浓厚的兴趣，并且都在积极探讨其优势和可能存在的问题。特别有见地的观点是关于不同模型的特点和权衡的分析，丰富了对模型的整体认识。

总体而言，这次关于 Llama 3.3 70B 的讨论展现了大家对新技术的关注和思考，也为进一步了解和应用这一模型提供了多样的视角。