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第一名 - 01 - 预览版 - 95.72%；第二名 - Claude - 3.5 - 10月版 - 92.92%；第三名 - O1 - 迷你版 - 92.87%；第四名 - Meta - Llama3.1 - 405b - FP8 - 92.69%；第五名 - GPT - 4o - 92.45%；第六名 - Mistral - 大型 - 123b - 2411 - FP16 - 92.40%；第七名 - Mistral - 大型 - 123b - 2407 - FP8 - 91.98%；第八名 - GPT - 4o - 迷你版 - 91.75%；第九名 - Meta - LLama3.3 - 70b - FP8 - 90.26%；第十名 - Qwen - 2.5 - 72b - FP8 - 90.09%；第十一名 - Meta - Llama3.1 - 70b - FP8 - 89.15%；第十二名 - Hunyuan - 大型 - 389b - FP8 - 88.60%；第十三名 - Qwen2.5 - 7B - FP16 - 83.73%；第十四名 - marco - o1 - 7B - FP16 - 83.14%；第十五名 - Meta - Llama3.1 - 8b - FP16 - 81.37%；第十六名 - IBM - Granite - 3.0 - 8b - FP16 - 73.82%

讨论总结

原帖给出了多个模型在网络安全基准测试中的排名情况。评论者们的讨论话题较为分散，包括对基准测试内容的疑惑、对混元大型模型性能的看法、硬件配置能否运行特定模型、对数据缺乏背景信息的质疑，以及对其他未涉及模型（如RAG相关）的疑问等，整体氛围以寻求更多信息为主。

主要观点

  1. 👍 对原帖基准测试内容表示疑惑
    • 支持理由：原帖仅列出排名和百分比，没有详细说明测试内容。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 混元大型模型在70B模型下表现令人失望
    • 正方观点：与其他70B模型相比结果不佳。
    • 反方观点：在很多用例中有不错表现，不能仅以规模衡量。
  3. 💡 认为原帖缺乏背景信息则用处不大
    • 解释：单独的数据难以理解其意义，不利于进行模型比较。
  4. 💡 24GB内存对于运行70B模型来说相对较低
    • 解释：给出了运行70B模型在不同量化方式下的内存需求情况。
  5. 💡 Qwen2.5 - coder - 32b在代码生成方面的表现优于Llama3.3 - 70b
    • 解释：评论者根据自己的代码生成工作得出的结论。

金句与有趣评论

  1. “😂 ____vladrad：I would mind elaborating what does your benchmark do?”
    • 亮点：直接指出原帖缺乏对基准测试内容的阐述。
  2. “🤔 A bit disappointed by hunyuan large under those 70B models…. Is a good hybrid moe (1+16), and I found it impressive for many use cases (given the only 52B active parameters)”
    • 亮点：对混元大型模型在70B模型下的表现进行了较为全面的评价。
  3. “👀 From the code generation I did last night and this morning. Qwen2.5 - coder - 32b crushes Llama3.3 - 70b in code generation.”
    • 亮点：给出了在代码生成方面两个模型的对比结果。
  4. “😉 24GB is low to run a 70B model.”
    • 亮点：简洁地表达了24GB内存运行70B模型的情况。
  5. “😎 It’s just random numbers without context”
    • 亮点：指出原帖数据缺乏背景信息的问题。

情感分析

总体情感倾向为疑惑和质疑，主要分歧点在于对原帖列出的数据和模型性能的看法。部分人认为原帖缺乏背景信息，数据难以理解，对一些模型的评价不全面；部分人则在特定方面（如代码生成）对模型进行了比较并得出自己的结论。可能的原因是原帖仅简单列出排名和百分比，没有提供足够的测试背景和模型详细信息。

趋势与预测

  • 新兴话题：对RAG相关内容的疑问可能引发后续关于不同模型在RAG方面性能的讨论。
  • 潜在影响：如果有更多关于模型在网络安全基准测试的背景信息被提供，将有助于更准确地评估模型在该领域的性能，进而影响模型在网络安全相关应用中的选择。

详细内容：

《关于语言模型性能比较的热门讨论》

在 Reddit 上，有一个关于语言模型性能比较的帖子引发了广泛关注。该帖子列出了一系列语言模型在网络安全基准测试中的表现数据，获得了众多点赞和大量评论。

帖子中，从第一名到第十六名，详细列举了各个模型的得分情况。比如，第一名是“01-preview”，得分 95.72%，第四名是“Meta-Llama3.1-405b-FP8”，得分 92.69%，第九名是“Meta-LLama3.3-70b-FP8”，得分 90.26%等等。

这一帖子引发了诸多方向的讨论。有人想知道基准测试的具体内容，有人对数据的得出方式提出疑问，还有人对不同模型的性能表现发表了看法。

讨论焦点与观点分析： 有人问道：“我想知道你的基准测试是怎么做的？”有人回应：“没错，没有背景信息，这不是很有用……” 有人幽默地表示：“我的大脑甚至都不会走路，所以你做得很棒！” 有人指出：“在第三次迭代时，大脑将完全‘走上正轨’，并纠正大部分拼写错误。” 还有人解释：“这是一个来自 CompTIA Pentest+实践测试的包含 421 个问题的多项选择题测试。” 有人希望能分享测试、答案或者用于评估的代码。有人询问通过什么计算得出了 92.92%这样的得分，以及某些模型是否测试了不同数量的问题。

有人对“hunyuan large”在 70B 模型中的表现感到失望。有人分享说“2.5 Coder 32b FP8 - 89.15% ，对于它的规模来说真的很好！” 有人回应表示这看起来相当令人印象深刻。有人认为 MOE 模型似乎表现不佳，而有人则认为 MOE 模型并非为规模而设计，而是为推理中使用的有效参数数量而设计。

有人询问是否测试了新的“o1”，有人认为这些数据没有背景信息，有人表示这需要更多背景才能作为有用的比较。还有人探讨了运行模型所需的硬件配置问题。

总之，这次讨论反映了大家对语言模型性能评估的关注和深入思考，也展现了不同观点的碰撞和交流。但在没有更多详细背景和解释的情况下，这些数据的实用性和可靠性仍存在争议。