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我看到有人称Llama 3.3是一场革命。继之前的qwq与o1以及Llama 3.1与Qwen 2.5对比之后，这里为我们这些难以理解纯数字的人提供了Llama 3.3 70B基准分数与相关模型的可视化展示。

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讨论总结

这是一个关于Llama 3.3和Qwen 2.5对比的讨论。大家从多个角度进行探讨，包括模型性能在不同语言和场景下的表现、模型的安全性、是否存在偏见等。既有基于自身测试经验给出的观点，也有对模型未来发展的期待与怀疑，整体氛围比较积极，充满技术交流的氛围。

主要观点

  1. 👍 Llama 3.3在波兰语表现好，Qwen 2.5 72B在波兰语不可用。
    • 支持理由：评论者PrivacyIsImportan1通过自己的测试得出此结论。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 不认为Llama 3.3是革命，只是逐步改进。
    • 正方观点：从之前版本的改进情况看，只是逐步提升而非革命式发展。
    • 反方观点：有人认为Llama 3.3必须是革命才能成为OpenAI杀手，否则没什么可谈。
  3. 💡 每次提及Qwen就会引发中美之争。
    • 解释：评论者Mitchel_z指出这种现象经常发生，偏离模型本身功能价值探讨。
  4. 👍 在编码方面Nemotron比Llama 3.3表现好。
    • 支持理由：mythicinfinity在编码方面的测试体验。
    • 反对声音：无。
  5. 🔥 Llama 3.3的意义在于训练技术改进而非原始结果。
    • 正方观点：iKy1e认为通过改变训练后指令调整有很大意义。
    • 反方观点：-p - e - w - 指出Llama 3.3发布公告中的提升说法与实际表格不符。

金句与有趣评论

  1. “😂 The best part of llama is that it’s made in the USA and therefore allowed on my company machine.”
    • 亮点：体现出一种独特的认为美国制造是优势的观点。
  2. “🤔 My gut feeling is that Qwen was more optimized for benchmarks, while Llama 3.3 is more optimized towards general everyday use - cases.”
    • 亮点：从优化方向对两个模型做出了比较。
  3. “👀 Llama 3.3 looks good. Qwen scores are inflated. it does not perform that well.”
    • 亮点：简单直接地对比了两个模型的表现与分数。
  4. “😂 It has to be a revolution, because if its not then it cant be an "OpenAI Killer", and if its not an "OpenAI Killer", what would we even talk about?”
    • 亮点：反映出对Llama 3.3成为OpenAI杀手的期待。
  5. “🤔 For me it has to talk natural and make sense.”
    • 亮点：提出对语言模型更看重自然对话和表意合理的能力。

情感分析

总体情感倾向积极，大家积极分享测试经验和观点。主要分歧点在于对Llama 3.3是否是一场革命的看法，一部分人认为它有很大改进是革命式发展，而另一部分人觉得只是逐步提升。还有在模型性能对比方面，如在不同语言场景下两个模型谁更优存在不同观点，这可能是由于大家的测试环境、测试数据和使用场景的不同导致的。

趋势与预测

  • 新兴话题：对Llama 4系列的期待以及推测相关模型的出现。
  • 潜在影响：如果Llama 4系列真的推出，可能会改变当前的模型竞争格局，对相关应用开发、人工智能技术发展等产生推动作用。

详细内容：

《Llama 3.3 与 Qwen 2.5 引发的热门讨论》

在 Reddit 上，一则关于“Llama 3.3 与 Qwen 2.5”的帖子引发了广泛关注。该帖子提供了这两个模型的相关比较信息，并附上了一些链接，如qwq vs o1和Llama 3.1 vs Qwen 2.5。帖子获得了众多点赞和大量评论，主要讨论了这两个模型在性能、适用性、地域因素以及训练数据等方面的差异。

讨论焦点与观点分析如下： 有人认为Llama的优势在于其产于美国，能在公司机器上使用，但也有人反驳称这不能成为其优越的理由。有人指出LLM的安全性是个关键问题，在高安全环境下不应单纯依赖模型输出，而应多人审核。还有观点认为每个模型都有其优势，如有人觉得Llama在知识储备和语言理解方面更强，而Qwen更智能。有人分享了在波兰语测试中Llama 3.3表现出色，而Qwen 2.5 72B无法使用的经历。对于模型的优化方向，有人认为Qwen更针对基准测试，而Llama 3.3更适用于日常使用。有人提到不同模型在处理特定任务时的表现，如在多模态任务中，不同模型的表现各有优劣。同时，关于模型的量化和性能权衡，以及训练数据和版权等问题也引发了热烈讨论。

总的来说，这场讨论呈现了对Llama 3.3和Qwen 2.5的多角度分析和评价，为用户更全面地了解这两个模型提供了丰富的视角。但讨论中对于模型的优劣仍存在诸多争议，未来还需更多的实践和研究来明确它们的真正价值。