原贴链接

只是想分享一下。我目前的项目中同时使用Python和C++，模型需要追踪大量信息才能有效地帮助我。Mistral - Large - 2411（又名2.1）在Le Chat上表现挣扎，它会输出详细的解决方案分解，但实际上没有修复代码。而Llama 3.3（GGUF 4.66bpw）能够理解问题并与我协作，给出有意义的修复。唯一的问题是它的运行速度大约为1.2个标记/秒。但我宁愿等10分钟得到一个可行的解决方案，也不愿等10秒得到一个根本不行还浪费我时间的方案。因人而异。

讨论总结

原帖作者分享在代码编写项目中Llama 3.3比Mistral - Large - 2411在辅助代码编写时更有效，尽管Llama 3.3运行速度慢。评论者们主要围绕这两个模型以及qwen coder 32b instruct等模型展开比较，讨论内容包括模型在不同语境任务下的表现、性能比较是否存在误导性、模型的速度是否可接受、费用问题等，大家各抒己见，有赞同原帖观点的，也有提出反对意见的，整体氛围比较和谐，属于理性讨论。

主要观点

  1. 👍 Llama 3.3在辅助代码编写时比Mistral - Large - 2411更有效。
    • 支持理由：原帖作者在自己的项目中发现Llama 3.3能理解问题并给出有效修复，而Mistral - Large - 2411只能给出详细分解但不能修复代码。
    • 反对声音：有评论者称自己的体验相反，Mistral Large 2411大多数情况无Llama 3.3的那些问题。
  2. 🔥 将Mistral large的API使用和Llama 3.3本地运行作比较是误导性的。
    • 正方观点：Mistral large和Llama 3.3运行方式不同，一个是API使用一个是本地运行，这样比较不公平。
    • 反方观点：原帖主关注的是输出质量而非速度，所以这种比较可能并非误导；原帖主是在比较本地运行和API运行的模型，重点在本地运行的模型性能更好。
  3. 💡 qwen coder 32b instruct在特定问题上表现与Mistral - Large - 2411相当，不如Llama 3.3。
    • 解释：通过测试发现qwen coder 32b instruct在处理原帖中的问题时，表现与Mistral - Large - 2411差不多，但不如Llama 3.3。
  4. 🤔 Llama 3.3虽运行速度慢但在代码辅助上更有效是可以接受的。
    • 解释：有评论者表示自己使用Llama 3.3 70b也能接受其速度换取有效答案，在编码中可将模型作为并行助手，同时做代码不同部分。
  5. 😕 Llama 3.3在长语境下存在不足，Mistral - Large - 2411长文本处理能力更强。
    • 解释：有评论者指出Llama 3.3在长文本语境下会失去“分辨率”，而Mistral - Large - 2411有能力处理长文本语境（如64 - 128k）。

金句与有趣评论

  1. “😂 getmevodka：do you have a comparison to qwen coder 32b instruct?”
    • 亮点：开启了关于qwen coder 32b instruct与其他模型比较的讨论。
  2. “🤔 Such_Advantage_6949: Mistral large can not be faster than llama 3.3 70B. It have almost double the weight. Are you comparing api of mistral large to local run of llama 3.3. That is so misleading”
    • 亮点：对原帖比较方式提出质疑，引发争议。
  3. “👀 100% agree. I use Llama 3.3 70b (Q5_K_M) on CPU with ~1.5 t/s. I also rather wait a few minutes for an intelligent answer, rather than a brain - dead / lacking answer in seconds.”
    • 亮点：生动地表达了对原帖中关于Llama 3.3虽慢但有效的赞同。
  4. “😎 Llama 3.3 likes very much to omit code and replace with comments instead of giving full code, and struggles to produce any useful output of moderate length like 4K - 8K tokens long, while Mistral Large 2411 has no issues in most cases.”
    • 亮点：从不同角度阐述Llama 3.3和Mistral Large 2411的性能差异。
  5. “💡 agree but what i found is Llam 3.3 loses ‘resolution’ on long contexts whereas Mistral Large 2411 has the horse power to pay attention to long contexts like 64 - 128k.”
    • 亮点：明确指出两个模型在长语境下的能力差别。

情感分析

总体情感倾向是比较理性客观的。主要分歧点在于Llama 3.3和Mistral - Large - 2411的性能比较，包括在不同语境下的表现以及比较方式是否合理等。产生分歧的原因可能是不同用户的使用场景、测试条件和对模型性能的评判标准不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会进一步探讨是否有比Mistral在编码方面速度更快且性能较好的模型，如Codestral 22B是否能被更多人认可。
  • 潜在影响：对于人工智能模型在代码辅助方面的发展有一定的推动作用，促使开发者关注模型在不同语境下的性能表现，也可能影响用户对不同模型的选择。

详细内容：

标题：Llama 3.3 在代码辅助方面表现优于 Mistral-Large-2411？

在Reddit上，一则关于“Llama 3.3 在帮助编写代码时优于 Mistral-Large-2411”的帖子引发了热烈讨论。该帖作者表示，在当前项目中同时使用Python和C++，Llama 3.3（GGUF 4.66bpw）能够理解问题并给出有效修复，而Mistral-Large-2411（aka 2.1）在Le Chat上表现不佳，虽然输出了详细的解决方案但未能实际修复代码。不过，Llama 3.3的运行速度较慢，约为1.2 tok/s。此帖获得了众多关注，评论数众多，大家主要围绕模型的性能、速度、适用场景等展开了讨论。

讨论的焦点观点众多。有人认为，Llama 3.3在处理复杂大型任务时表现更好，尽管速度慢，但能提供有效的解决方案。例如，有用户分享道：“作为一名长期从事编程工作的开发者，我亲身感受到Llama 3.3在处理复杂逻辑和大型代码库时的优势，它能够深入理解问题的本质，给出准确且实用的修复建议。”但也有人提出不同看法，比如有人说：“我的经验完全相反，Llama 3.3经常遗漏代码并用注释替代，难以生成较长且有用的输出，而Mistral Large 2411大多数情况下没有这些问题。”

对于速度问题，有人表示宁愿等待几分钟获得一个智能的回答，也不愿意几秒钟得到一个不理想的答案。但也有人认为，如果能通过在线服务让Llama 3.3运行得更快，那为何还要忍受其缓慢的本地运行速度。还有用户提到成本问题，认为Llama 3.3在费用上相比Mistral Large有显著节省。

讨论中也存在一些共识，比如大家都认可不同模型在不同场景下各有优劣。特别有见地的观点是，有人指出可以根据具体任务和需求选择合适的模型，并且可以通过一些设置和技巧来优化模型的表现。

总之，关于Llama 3.3和Mistral-Large-2411在代码辅助方面的优劣，大家各抒己见，为相关领域的开发者提供了丰富的参考和思考。